基于深度学习路径规划RRT*-训练图像预处理

基于深度学习路径规划RRT*-训练图像预处理

图像预处理说明

在基于采样的RRT算法对机器人进行路径规划时,由于采样点的随机性,会增加路径的搜索时间的路径的非最优性,所以基于神经网络的优势,利用深度学习进行RRT的随机采样,做一下记录。

预处理

在生成路径地图的过程中,训练数据需要原始数据和标签数据,而标签数据由于地图的特殊性,会缺失很多图片,导致原始数据和标签数据存在差异,所以写了一个。py,将原始数据和标签数据能对的上。
在.py中使用了pathlib和os模块进行实现
在这里插入图片描述

代码

from pathlib import Path
import os
BASE_PATH = Path(f'E:/')
path2 = []
path3 = []
path4 = []
def get_blank_maps_list() -> list:maps_list = [str(image_path) for image_path in sorted((BASE_PATH / 'paths_with_points').iterdir())]return maps_listdef get_blank_maps_list1() -> list:maps_list = [str(image_path) for image_path in sorted((BASE_PATH / 'start_finish_visualized').iterdir())]return maps_listpath = sorted(get_blank_maps_list())
path1 = sorted(get_blank_maps_list1())for i in path:i = i.split("\\")path2.append(i[2])for i in path1:i = i.split("\\")path3.append(i[2])for i in path3:if i not in path2:path4.append(i)
for i in path4:img = os.path.join("E:/start_finish_visualized/", i)if os.path.exists(img):os.remove(img)else:print("The file does not exist")

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