30、基于FPGA实现的机器人路径规划：ENPS - RRT算法解析

基于FPGA实现的机器人路径规划：ENPS - RRT算法解析

1. ENPS - RRT RTL模型设计

在机器人路径规划中，为了适应FPGA的资源和能力，我们设计了一种基于酶促数值P系统的快速探索随机树（ENPS - RRT）的寄存器传输级（RTL）模型。由于IEEE 754单精度浮点标准的长位宽会消耗大量资源和功率，我们构建的ENPS - RRT模型能够在仅包含8个障碍物点的环境中生成两个RRT点。尽管该模型在RRT点和障碍物数量上有限，但它具有可扩展性，能够在大规模障碍物环境中生成更多的RRT点。

在这个模型中，我们使用Verilog作为硬件描述语言（HDL）来设计RTL模型。由于酶变量和条件规则之间的相互作用，ENPS的计算过程是确定性的。同时，引入标志信号来对ENPS - RRT的处理顺序进行排序，酶的功能被标志信号所替代，这是因为在HDL的if - else结构中无法实例化模块（如浮点单元），但可以使用固定点算术。

以下是该模型的主要计算步骤：
1. 生成随机点 ：两个基于线性反馈移位寄存器（LFSR）的伪随机数生成器（PRNG）模块持续工作，生成浮点数字序列。它们的随机数输出端口连接到co_rand1模块，该模块生成第一个随机点(xrand1, yrand1)。当co_rand1的begin端口接收到上升沿时，ENPS - RRT的RTL模型开始工作，这可以通过将begin端口连接到FPGA开发板上的按钮引脚来实现。co_rand1包含两个Fp_mul_Eg乘法器，用于同时执行ENPS - RRT的规则Pr1 - 1和Pr2 - 1。
2. 计算距离 ：获得随机点(xr