正确实施围墙跟随转向行为简介代码关闭

问题描述

简介

一段时间以来，我一直在尝试按照Craig Reynold的here描述的转向行为来实施隔离墙。行为本质上可以归结为网站上的以下描述：

要实施跟踪墙，我们首先要预测车辆的根据其当前速度在未来短时间内定位（黑点）。这个未来的位置预计到最近的点 “墙”（红点）。沿着墙从此墙点移出法线（红线）所需的偏移距离产生目标点（红色圆圈）。

链接页面上有一个Java小程序，上面展示了上述内容，但是对于那些（大多数人）无法查看的Java小程序，请参见下面的.gif。

我已经很接近了，但是由于某种原因，我的版本仍然略有下降。我的投标人似乎在选择下一个最近的墙像素时遇到麻烦，这导致投影的目标点出现抖动。这个问题非常极端，以至于有时没有一个新的计划就可以将目标赶到目标点。请参阅下面的.gif进行比较。

简要介绍一下boid在我的实现中的运作方式：

在每个帧中，boid都会调用followWall()。
在followWall()内，如果boid的成员变量hasHitWall为False，它将检查boid前面的点是否已降落在墙像素上（boid在其中移动的环境是黑白像素网格，其中黑色=墙）。
如果检测到墙像素，它将hasHitWall设置为True，并收集墙的所有连接的“边缘像素”，并将它们存储在名为currentEdgePixels的对象列表中。
下一帧，如果hasHitWall为True，则该Boid将通过迭代currentEdgePixels并找到与其position的距离最短的像素来找到最近的边缘像素。然后，它将拉动该墙像素的法线，并沿着法线向量将点投影一个设定距离。这成为“指导点”。
然后，Boid将使用其seek()行为来引导转向点（在Craig Reynold的描述中称为目标点）。
只要hasHitWall保持为True，Boid就会继续在currentEdgePixels内找到最接近的边缘像素并向其寻找。

简要说明：我完全理解，将壁的所有边缘像素存储在boid对象中并每帧检查每个像素都不理想且效率低下。这是一个临时设计，可以简化调试，一旦一切正常，我可能会重新设计。

代码

我上述行为的代码可以在下面找到。首先，对一些常见元素进行一些简要说明：

pixelGrid：此参数是代表图像行的列表的列表。表示行的列表中的每个元素都包含1或0，具体取决于该行/列位置的像素颜色是白色还是黑色。

getnormalizedVectorFromOrigin()：此函数返回一个表示在[-1，1]范围内的单位圆上的矢量的元组。如果将一个向量（或点）传递到其未归一化向量在[-1，1]范围之外的函数中，则在返回之前，将减小所得向量以使其适合于适当范围。 Ex .：（1.7675，-1.7675）的向量将变为（0.707，-0.707）

followWall（）：

def followWall(self,pixelGrid,screenSize): 
        if (not self.hasHitWall):
            wallCollisionPixel = self.detectWall(pixelGrid,screenSize)
            if (wallCollisionPixel):
                self.hasHitWall = True
                self.currentEdgePixels = utils.findAllEdgePixels(wallCollisionPixel,screenSize)
                
        elif (self.hasHitWall):
            wallPixel = self.findClosestEdgePixel(pixelGrid,screenSize)       
            wallPixelnormal = utils.getEdgePixelnormal(wallPixel,screenSize)
            steeringPointdistance = 30
            steeringPoint = (int(round(wallPixel[0] + (wallPixelnormal[0] * steeringPointdistance),0)),int(round(wallPixel[1] + (wallPixelnormal[1] * steeringPointdistance),0)))
            self.seekPoint = steeringPoint
            self.seek(steeringPoint,1)

findClosestEdgePixel（）：

    def findClosestEdgePixel(self,screenSize):
        futuredistance = 20
        normalizedVeLocity = utils.getnormalizedVectorFromOrigin(self.veLocity.get())
        futurePosition = (int(round(self.position.x + (normalizedVeLocity[0] * futuredistance),int(round(self.position.y + (normalizedVeLocity[1] * futuredistance),0)))
        
        closestEdgePixel = self.currentEdgePixels[0]
        for edgePixel in self.currentEdgePixels:
            if (utils.getdistance(futurePosition,edgePixel) < utils.getdistance(futurePosition,closestEdgePixel)):
                closestEdgePixel = edgePixel
        return closestEdgePixel

getdistance（）：

def getdistance(point1,point2):
    return math.sqrt(((point2[0] - point1[0]) ** 2) + ((point2[1] - point1[1]) ** 2))

关闭

如果任何人可能对如何使我的实现工作得更好的想法，或者指出我的代码中可能导致此问题的缺陷，我将不胜感激。如果您认为可能有更好的方法来实现这种特殊的转向行为，我也很乐意听到建议。

请告诉我是否可以提供更多信息或部分代码。预先非常感谢。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

正确实施围墙跟随转向行为 简介代码关闭

问题描述

简介

代码

关闭

解决方法

正确实施围墙跟随转向行为简介代码关闭