TABV代码解析：Plan_Env 控制算法

最新推荐文章于 2025-11-25 11:44:22 发布
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在这篇文章中，我们将详细解析TABV（Temporal Abstraction for Value）代码中的 Plan_Env 控制算法。Plan_Env 是一个用于规划环境的算法，它在强化学习任务中扮演着重要的角色。我们将深入探讨该算法的实现细节并提供相应的源代码。

首先，让我们来了解一下 Plan_Env 的主要目标。该算法的目的是通过对环境进行规划，生成高层次的行动策略，从而加快强化学习的收敛速度和提高性能。它使用了时间抽象（temporal abstraction）的思想，将原始动作空间分解为多个层次，并在每个层次上执行规划。

以下是 Plan_Env 算法的源代码：

class Plan_Env:
    def __init__(self, env):
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如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
#ifndef _EDT_ENVIRONMENT_H_ #define _EDT_ENVIRONMENT_H_ #include <Eigen/Eigen> #include <geometry_msgs/PoseStamped.h> #include <iostream> #include <ros/ros.h> #include <utility> #include <plan_env/obj_predictor.h> #include <plan_env/sdf_map.h> using std::cout; using std::endl; using std::list; using std::pair; using std::shared_ptr; using std::unique_ptr; using std::vector; namespace tabv_planner { class EDTEnvironment { private: /* data */ ObjPrediction obj_prediction_; ObjScale obj_scale_; double resolution_inv_; double distToBox(int idx, const Eigen::Vector3d& pos, const double& time); double minDistToAllBox(const Eigen::Vector3d& pos, const double& time); public: EDTEnvironment(/* args */) { } ~EDTEnvironment() { } SDFMap::Ptr sdf_map_; void init(); void setMap(SDFMap::Ptr map); void setObjPrediction(ObjPrediction prediction); void setObjScale(ObjScale scale); void getSurroundDistance(Eigen::Vector3d pts[2][2][2], double dists[2][2][2]); void interpolateTrilinear(double values[2][2][2], const Eigen::Vector3d& diff, double& value, Eigen::Vector3d& grad); void evaluateEDTWithGrad(const Eigen::Vector3d& pos, double time, double& dist, Eigen::Vector3d& grad); double evaluateCoarseEDT(Eigen::Vector3d& pos, double time); void getMapRegion(Eigen::Vector3d& ori, Eigen::Vector3d& size) { sdf_map_->getRegion(ori, size); } typedef shared_ptr<EDTEnvironment> Ptr; }; } // namespace tabv_planner #endif 详细注释上述代码
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<think>我们正在注释一个C++头文件，该文件定义了一个名为EDTEnvironment的类，用于处理环境中的欧几里得距离变换（EDT）和相关功能。 注意：这个类主要用于路径规划中，以获取环境中某点的距离场及其梯度。 我们需要详细注释每个成员函数和成员变量。 由于代码中使用了SDFMap和ObjPrediction等自定义类型，我们也会简要说明它们的作用。 注意：注释要详细且符合代码逻辑。 </think>```cpp #ifndef _EDT_ENVIRONMENT_H_ #define _EDT_ENVIRONMENT_H_ #include <Eigen/Eigen> // 线性代数库 #include <geometry_msgs/PoseStamped.h> // ROS位姿消息 #include <iostream> // 标准输入输出 #include <ros/ros.h> // ROS核心功能 #include <utility> // 通用工具 #include <plan_env/obj_predictor.h> // 障碍物预测模块 #include <plan_env/sdf_map.h> // 符号距离场(SDF)地图 using std::cout; using std::endl; using std::list; using std::pair; using std::shared_ptr; using std::unique_ptr; using std::vector; namespace tabv_planner { /** * 欧氏距离变换环境类 (EDTEnvironment) * 功能：提供基于欧氏距离变换(EDT)的环境信息查询接口 * 核心能力：计算空间中任意点到最近障碍物的距离及其梯度 * 应用场景：路径规划中的碰撞检测和梯度引导 */ class EDTEnvironment { private: ObjPrediction obj_prediction_; // 动态障碍物预测信息 ObjScale obj_scale_; // 障碍物尺寸信息 double resolution_inv_; // 地图分辨率倒数（用于加速计算） /* 计算点到特定障碍物的最小距离 * @param idx 障碍物索引 * @param pos 查询位置 (x,y,z) * @param time 查询时间 (用于动态障碍物) * @return 最小欧氏距离 */ double distToBox(int idx, const Eigen::Vector3d& pos, const double& time); /* 计算点到所有障碍物的最小距离 * @param pos 查询位置 * @param time 查询时间 * @return 到所有障碍物的最小距离 */ double minDistToAllBox(const Eigen::Vector3d& pos, const double& time); public: EDTEnvironment() = default; // 默认构造函数 ~EDTEnvironment() = default; // 默认析构函数 SDFMap::Ptr sdf_map_; // 符号距离场地图智能指针 /* 环境初始化 */ void init(); /* 设置距离场地图 * @param map SDF地图智能指针 */ void setMap(SDFMap::Ptr map); /* 设置障碍物预测信息 * @param prediction 障碍物预测数据结构 */ void setObjPrediction(ObjPrediction prediction); /* 设置障碍物尺寸 * @param scale 障碍物尺寸结构体 */ void setObjScale(ObjScale scale); /* 获取点在周围8个网格点的距离值 * @param pts [输出] 周围8个网格中心坐标 * @param dists [输出] 对应网格的距离值 */ void getSurroundDistance(Eigen::Vector3d pts[2][2][2], double dists[2][2][2]); /* 三线性插值计算位置的距离值和梯度 * @param values [输入] 周围8个网格的距离值 * @param diff [输入] 位置相对于最小角落网格的偏移 * @param value [输出] 插值后的距离值 * @param grad [输出] 插值后的梯度向量 */ void interpolateTrilinear(double values[2][2][2], const Eigen::Vector3d& diff, double& value, Eigen::Vector3d& grad); /* 计算给定位置和时间的距离及梯度（精确查询） * @param pos 查询位置 * @param time 查询时间 * @param dist [输出] 最近距离值 * @param grad [输出] 距离梯度向量 */ void evaluateEDTWithGrad(const Eigen::Vector3d& pos, double time, double& dist, Eigen::Vector3d& grad); /* 计算给定位置和时间的距离（快速近似查询） * @param pos 查询位置 * @param time 查询时间 * @return 最近距离近似值 */ double evaluateCoarseEDT(Eigen::Vector3d& pos, double time); /* 获取地图区域范围 * @param ori [输出] 地图原点坐标 * @param size [输出] 地图尺寸 */ void getMapRegion(Eigen::Vector3d& ori, Eigen::Vector3d& size) { sdf_map_->getRegion(ori, size); } typedef shared_ptr<EDTEnvironment> Ptr; // 智能指针别名 }; } // namespace tabv_planner #endif // _EDT_ENVIRONMENT_H_ ```
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