电子围栏(地理围栏)设计逻辑

做完整的项目时需要考虑安全问题,判断车辆在不该出现的位置出现时自动刹车。
只能说可以有吧。

地理围栏的概念

自动驾驶地理围栏是指在自动驾驶系统中定义的一种虚拟边界,用于限制车辆的运行范围。地理围栏可以通过全球定位系统(GPS)或其他传感器技术来确定车辆的位置,并根据预设的边界条件来控制车辆的行驶。地理围栏可以用于限制车辆在特定区域内行驶,或者在某些情况下,可以用于限制车辆在特定区域外行驶。地理围栏的应用可以帮助确保车辆在安全的区域内行驶,并防止车辆进入危险或不允许的区域。

地理围栏的分类可以根据不同的应用场景进行划分。常见的地理围栏分类包括:

圆形围栏:以某个中心点为圆心,设定一个半径,车辆只能在该圆形区域内行驶。
多边形围栏:通过连接多个点来定义一个多边形区域,车辆只能在该多边形区域内行驶。
线性围栏:定义一条线路作为围栏,车辆只能沿着该线路行驶。
自定义围栏:根据具体需求,自定义不同形状和大小的围栏。

地理围栏的应用范围广泛,例如在自动驾驶的场景中,地理围栏可以用于限制车辆在特定区域内进行自主泊车1。此外,地理围栏还可以应用于电子围栏系统、车辆追踪和安全管理等领域。
所以可以把他作为一个多边形,那这样的话就可以考虑如何判断多边形和车辆位置的关系了。
在这里插入图片描述
我们这里设计了一个不规则多边形,然后根据射线法来判断车辆与围栏的关系,射线法也就是从当前车辆位置出来,这条射线与多边形的交点问题,如果交点式奇数,那么在里面,偶数则说明在外面,然后是一个具体的实现代码:

from shapely.geometry import Point
from shapely.geometry.polygon import Polygon
import matplotlib.pyplot as plt

def is_inside_polygon(point, polygon)
	x, y = point.x, point.y
	is_inside = True
	vertices = polygon.exterior.coords
	intersections = 0
	for i in range(len(vertices) - 1):
		x1, y1 = vertices[i]
		x2, y2 = vertices[i + 1]

		if ((y1 <= y < y2) or (y2 <= y < y1) and (x < (y - y1)* (x2 - x1)/ (y2 - y1))):
			intersections += 1
		if intersections % 2 == 1:
			is_inside = True 
		
		return is_inside

测试:


# 定义多边形围栏的顶点坐标
# polygon_coordinates = [(0, 0), (0, 5), (5, 5), (5, 0)]
polygon_coordinates = [(0, 0), (0, 5), (3, 7), (5, 4), (2.5, 1)]

# 创建多边形对象
polygon = Polygon(polygon_coordinates)

# 获取车辆当前位置坐标
vehicle_location = Point(2, 2)  # 假设车辆当前位置为(2, 2)

# 判断车辆位置是否在多边形围栏内
is_inside = is_inside_polygon(vehicle_location, polygon)

# 绘制多边形围栏
x, y = zip(*polygon.exterior.coords)
plt.plot(x, y)
plt.fill(x, y, alpha=0.3)  # 填充多边形区域

# 绘制车辆位置
plt.plot(vehicle_location.x, vehicle_location.y, 'ro', label='Vehicle Location')

# 设置图形属性
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Polygon Fence')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

# 输出判断结果
if is_inside:
    print("车辆在多边形围栏内")
else:
    print("车辆在多边形围栏外")


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