scripts/plot_json_objects_scenario.py

   1 """Plot JSON formatted scenario."""
   2 from json import loads
   3 from math import cos, pi, sin
   4 from math import inf
   5 from matplotlib import pyplot as plt
   6 from sys import argv, exit
   7
   8 BCAR_MTR = 10.820
   9 BCAR_WB = 2.450
  10 BCAR_W = 1.625
  11 BCAR_L = 3.760
  12 BCAR_SD = 0
  13 BCAR_DF = 3.105
  14 BCAR_DR = 0.655
  15
  16 MINX = inf
  17 MINY = inf
  18
  19 def get_scenario(fname):
  20     """Load scenario from file."""
  21     if fname is None:
  22         raise ValueError("File name as argument needed")
  23     with open(fname, "r") as f:
  24         scenario = loads(f.read())
  25     return scenario
  26
  27 def plot_nodes(nodes=[]):
  28     """Return ``xcoords``, ``ycoords`` arrays of nodes to plot.
  29
  30     Keyword arguments:
  31     nodes -- The list of nodes to plot.
  32     """
  33     xcoords = []
  34     ycoords = []
  35     for n in nodes:
  36         xcoords.append(n[0] - MINX)
  37         ycoords.append(n[1] - MINY)
  38     return (xcoords, ycoords)
  39
  40 def plot_car(pose):
  41     """Return ``xcoords``, ``ycoords`` arrays of car frame to plot.
  42
  43     Keyword arguments:
  44     pose -- The pose of a car.
  45     """
  46     lfx = pose[0]
  47     lfx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] + pi / 2.0)
  48     lfx += BCAR_DF * cos(pose[2])
  49     lfx += BCAR_SD * cos(pose[2])
  50
  51     lf3x = pose[0]
  52     lf3x += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] + pi / 2.0)
  53     lf3x += 2/3 * BCAR_DF * cos(pose[2])
  54     lf3x += BCAR_SD * cos(pose[2])
  55
  56     lrx = pose[0]
  57     lrx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] + pi / 2.0)
  58     lrx += -BCAR_DR * cos(pose[2])
  59     lrx += -BCAR_SD * cos(pose[2])
  60
  61     rrx = pose[0]
  62     rrx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] - pi / 2.0)
  63     rrx += -BCAR_DR * cos(pose[2])
  64     rrx += -BCAR_SD * cos(pose[2])
  65
  66     rfx = pose[0]
  67     rfx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] - pi / 2.0)
  68     rfx += BCAR_DF * cos(pose[2])
  69     rfx += BCAR_SD * cos(pose[2])
  70
  71     rf3x = pose[0]
  72     rf3x += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] - pi / 2.0)
  73     rf3x += 2/3 * BCAR_DF * cos(pose[2])
  74     rf3x += BCAR_SD * cos(pose[2])
  75
  76     lfy = pose[1]
  77     lfy += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] + pi / 2.0)
  78     lfy += BCAR_DF * sin(pose[2])
  79     lfy += BCAR_SD * sin(pose[2])
  80
  81     lf3y = pose[1]
  82     lf3y += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] + pi / 2.0)
  83     lf3y += 2/3 * BCAR_DF * sin(pose[2])
  84     lf3y += BCAR_SD * sin(pose[2])
  85
  86     lry = pose[1]
  87     lry += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] + pi / 2.0)
  88     lry += -BCAR_DR * sin(pose[2])
  89     lry += -BCAR_SD * sin(pose[2])
  90
  91     rry = pose[1]
  92     rry += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] - pi / 2.0)
  93     rry += -BCAR_DR * sin(pose[2])
  94     rry += -BCAR_SD * sin(pose[2])
  95
  96     rfy = pose[1]
  97     rfy += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] - pi / 2.0)
  98     rfy += BCAR_DF * sin(pose[2])
  99     rfy += BCAR_SD * sin(pose[2])
 100
 101     rf3y = pose[1]
 102     rf3y += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] - pi / 2.0)
 103     rf3y += 2/3 * BCAR_DF * sin(pose[2])
 104     rf3y += BCAR_SD * sin(pose[2])
 105
 106     cfx = pose[0]
 107     cfx += BCAR_DF * cos(pose[2])
 108     cfx += BCAR_SD * cos(pose[2])
 109
 110     cfy = pose[1]
 111     cfy += BCAR_DF * sin(pose[2])
 112     cfy += BCAR_SD * sin(pose[2])
 113
 114     xcoords = (lfx, lrx, rrx, rfx, cfx, rf3x, lf3x, cfx, lfx)
 115     ycoords = (lfy, lry, rry, rfy, cfy, rf3y, lf3y, cfy, lfy)
 116     return ([x - MINX for x in xcoords], [y - MINY for y in ycoords])
 117
 118 def plot_car_corners(pose):
 119     """Return ``xcoords``, ``ycoords`` arrays of car frame corners.
 120
 121     Keyword arguments:
 122     pose -- The pose of a car.
 123     """
 124     lfx = pose[0]
 125     lfx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] + pi / 2.0)
 126     lfx += BCAR_DF * cos(pose[2])
 127     lfx += BCAR_SD * cos(pose[2])
 128
 129     lrx = pose[0]
 130     lrx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] + pi / 2.0)
 131     lrx += -BCAR_DR * cos(pose[2])
 132     lrx += -BCAR_SD * cos(pose[2])
 133
 134     rrx = pose[0]
 135     rrx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] - pi / 2.0)
 136     rrx += -BCAR_DR * cos(pose[2])
 137     rrx += -BCAR_SD * cos(pose[2])
 138
 139     rfx = pose[0]
 140     rfx += (BCAR_W / 2.0) * cos(pose[2] - pi / 2.0)
 141     rfx += BCAR_DF * cos(pose[2])
 142     rfx += BCAR_SD * cos(pose[2])
 143
 144     lfy = pose[1]
 145     lfy += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] + pi / 2.0)
 146     lfy += BCAR_DF * sin(pose[2])
 147     lfy += BCAR_SD * sin(pose[2])
 148
 149     lry = pose[1]
 150     lry += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] + pi / 2.0)
 151     lry += -BCAR_DR * sin(pose[2])
 152     lry += -BCAR_SD * sin(pose[2])
 153
 154     rry = pose[1]
 155     rry += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] - pi / 2.0)
 156     rry += -BCAR_DR * sin(pose[2])
 157     rry += -BCAR_SD * sin(pose[2])
 158
 159     rfy = pose[1]
 160     rfy += (BCAR_W / 2.0) * sin(pose[2] - pi / 2.0)
 161     rfy += BCAR_DF * sin(pose[2])
 162     rfy += BCAR_SD * sin(pose[2])
 163
 164     xcoords = (lfx, lrx, rrx, rfx)
 165     ycoords = (lfy, lry, rry, rfy)
 166     return ([x - MINX for x in xcoords], [y - MINY for y in ycoords])
 167
 168 if __name__ == "__main__":
 169     sc2 = None
 170     if (len(argv) == 2):
 171         SCEN_FILE = argv[1]
 172     elif (len(argv) == 3):
 173         SCEN_FILE = argv[1]
 174         SCEN_FILE2 = argv[2]
 175         sc2 = get_scenario(SCEN_FILE2)
 176     else:
 177         SCEN_FILE = "sc.json"
 178
 179     scenario = get_scenario(SCEN_FILE)
 180
 181     # Font size to be approximately the same in the paper:
 182     #   - sc1-0: 16
 183     #   - sc3-2, Intro: 12
 184     #   - sc4-0+: 22
 185     plt.rcParams["font.family"] = "cmr10"
 186     plt.rcParams["font.size"] = 12
 187     plt.rcParams['hatch.linewidth'] = 0.5
 188     plt.rcParams['lines.linewidth'] = 1.0
 189     fig = plt.figure()
 190
 191     # here subplot starts
 192     ax = fig.add_subplot(111)
 193     ax.set_aspect("equal")
 194     ax.set_title("Real-world parking scenario")
 195     ax.set_xlabel("x [m]")
 196     ax.set_ylabel("y [m]")
 197
 198     # For Possible Entry Points (Possible Entry Configurations) use:
 199     #ax.set_xlim([37.6, 45.6])
 200     #ax.set_ylim([2.4, 8.0])
 201     #ax.set_title("Possible Entry Configurations")
 202
 203     # For Last Maneuver use:
 204     #ax.set_xlim([38, 44])
 205     #ax.set_ylim([3.1, 6.9])
 206
 207     # For Scenario 3-2 detail use:
 208     #ax.set_xlim([0, 15])
 209     #ax.set_ylim([35, 50])
 210
 211     # For Real-world parking scenario in Introduction section use:
 212     #ax.set_xlim([33, 48.5])
 213     #ax.set_ylim([2.4, 10.9])
 214     #ax.text(34, 9.2, "Initial configuration", color="red")
 215     #ax.text(43.5, 8.5, "Final path", color="blue")
 216     #ax.text(48.25, 5.5, "Entry\nconfigurations", color="orange", ha="right")
 217     #ax.text(38, 3.8, "Parking\nslot", color="blue", ha="right", backgroundcolor="white")
 218     #ax.text(35.2, 5.5, "Goal configuration", color="green")
 219
 220     # Set min and max to center the plot.
 221     MINX = scenario["init"][0]
 222     MINY = scenario["init"][1]
 223     if "obst" in scenario and  len(scenario["obst"]) > 0:
 224         for o in scenario["obst"]:
 225             if not o:
 226                 continue
 227             for n in o:
 228                 if n[0] < MINX:
 229                     MINX = n[0]
 230                 if n[1] < MINY:
 231                     MINY = n[1]
 232
 233     # Plot all the nodes (if exists.)
 234     if "nodes_x" in scenario and "nodes_y" in scenario:
 235         plt.plot(
 236             [x - MINX for x in scenario["nodes_x"]],
 237             [y - MINY for y in scenario["nodes_y"]],
 238             color="lightgray",
 239             marker="o",
 240             ms=2,
 241             lw=0,
 242         )
 243     # Plot all the steered2 nodes (if exists.)
 244     if "steered2_x" in scenario and "steered2_y" in scenario:
 245         plt.plot(
 246             [x - MINX for x in scenario["steered2_x"]],
 247             [y - MINY for y in scenario["steered2_y"]],
 248             color="orange",
 249             marker="o",
 250             ms=2,
 251             lw=0,
 252         )
 253     # Plot all the steered1 nodes (if exists.)
 254     if "steered1_x" in scenario and "steered1_y" in scenario:
 255         plt.plot(
 256             [x - MINX for x in scenario["steered1_x"]],
 257             [y - MINY for y in scenario["steered1_y"]],
 258             color="blue",
 259             marker="o",
 260             ms=2,
 261             lw=0,
 262         )
 263     # Plot obstacles, slot.
 264     if "obst" in scenario and len(scenario["obst"]) > 0:
 265         for o in scenario["obst"]:
 266             if not o:
 267                 continue
 268             ax.fill(*plot_nodes(o), color="black", fill=False, hatch="//")
 269     if "slot" in scenario and len(scenario["slot"]) > 0:
 270         plt.plot(*plot_nodes(scenario["slot"][0]), color="blue", linewidth=2)
 271         #for s in scenario["slot"]:
 272         #    plt.plot(*plot_nodes(s), color="black")
 273
 274     # For the Possible Entry Configurations from the paper, use:
 275     if False and "inits" in scenario:
 276         max_i = len(scenario["inits"]) - 1
 277         ii = 0
 278         i = scenario["inits"][ii]
 279         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 280         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 281         ii = int(max_i / 4)
 282         i = scenario["inits"][ii]
 283         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 284         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 285         ii = int(max_i / 2)
 286         i = scenario["inits"][ii]
 287         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 288         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 289         ii = int(max_i * 3/4)
 290         i = scenario["inits"][ii]
 291         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 292         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 293         ii = max_i
 294         i = scenario["inits"][ii]
 295         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 296         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 297
 298     # Plot `init`, `entry`, and `goal` configurations.
 299     if "init" in scenario and len(scenario["init"]) == 3:
 300         plt.plot(*plot_car(scenario["init"]), color="red")
 301         plt.plot(
 302             scenario["init"][0] - MINX,
 303             scenario["init"][1] - MINY,
 304             color="red",
 305             marker="+",
 306             ms=12
 307         )
 308     if "entries" in scenario:
 309         for e in scenario["entries"]:
 310             plt.plot(*plot_car(e), color="orange")
 311             plt.plot(
 312                 e[0] - MINX,
 313                 e[1] - MINY,
 314                 color="orange",
 315                 marker="+",
 316                 ms=12
 317             )
 318     if "entry" in scenario and len(scenario["entry"]) == 3:
 319         plt.plot(*plot_car(scenario["entry"]), color="magenta")
 320         plt.plot(
 321             scenario["entry"][0] - MINX,
 322             scenario["entry"][1] - MINY,
 323             color="magenta",
 324             marker="+",
 325             ms=12
 326         )
 327     if "entry" in scenario and len(scenario["entry"]) == 4:
 328         esc = scenario["entry"]
 329         plt.plot(*plot_car([esc[0], esc[1], esc[2]]), color="magenta")
 330         plt.plot(*plot_car([esc[0], esc[1], esc[3]]), color="magenta")
 331         plt.plot(
 332             scenario["entry"][0] - MINX,
 333             scenario["entry"][1] - MINY,
 334             color="magenta",
 335             marker="+",
 336             ms=12
 337         )
 338     if "goal" in scenario and len(scenario["goal"]) == 3:
 339         plt.plot(*plot_car(scenario["goal"]), color="green")
 340         plt.plot(
 341             scenario["goal"][0] - MINX,
 342             scenario["goal"][1] - MINY,
 343             color="green",
 344             marker="+",
 345             ms=12
 346         )
 347
 348     # Plot `path` and `max_path`.
 349     if sc2 and "path" in sc2 and len(sc2["path"]) > 0:
 350         plt.plot(*plot_nodes(sc2["path"]), color="orange")
 351     if "orig_path" in scenario and len(scenario["orig_path"]) > 0:
 352         plt.plot(
 353             *plot_nodes(scenario["orig_path"]),
 354             color="blue",
 355             linewidth=2,
 356             linestyle="dotted",
 357         )
 358     if "path" in scenario and len(scenario["path"]) > 0:
 359         plt.plot(
 360             *plot_nodes(scenario["path"]),
 361             color="blue",
 362             linewidth=2,
 363         )
 364         for p in scenario["path"]:
 365             #plt.plot(*plot_car(p), color="green")
 366             pass
 367             #cc = plot_car_corners(p)
 368             #plt.plot(cc[0][0], cc[1][0], color="red", marker=".", ms=1)
 369             #plt.plot(cc[0][1], cc[1][1], color="red", marker=".", ms=1)
 370             #plt.plot(cc[0][2], cc[1][2], color="red", marker=".", ms=1)
 371             #plt.plot(cc[0][3], cc[1][3], color="red", marker=".", ms=1)
 372
 373     # If there are possible starts specified, you may print and plot them.
 374     #if "starts" in scenario and len(scenario["starts"]) > 0:
 375     #    print("possible starts:")
 376     #    for p in scenario["starts"]:
 377     #        plt.plot(*p, color="red", marker="+", ms=12)
 378     #        print(" {}".format(p))
 379
 380     # For the Last Maneuver figure from the paper, use:
 381     #   - `init2` -- orange
 382     #plt.plot(*plot_car(scenario["init2"]), color="orange")
 383     #plt.plot(
 384     #    scenario["init2"][0] - MINX,
 385     #    scenario["init2"][1] - MINY,
 386     #    color="orange",
 387     #    #marker="+",
 388     #    ms=12
 389     #)
 390     #   - `goal2` -- orange
 391     #plt.plot(*plot_car(scenario["goal2"]), color="orange")
 392     #plt.plot(
 393     #    scenario["goal2"][0] - MINX,
 394     #    scenario["goal2"][1] - MINY,
 395     #    color="orange",
 396     #    #marker="+",
 397     #    ms=12
 398     #)
 399     #   - `goal2` -- middle (orange)
 400     #plt.plot(*plot_car(scenario["goals"][0]), color="orange")
 401     #plt.plot(
 402     #    scenario["goal2"][0] - MINX,
 403     #    scenario["goal2"][1] - MINY,
 404     #    color="orange",
 405     #    #marker="+",
 406     #    ms=12
 407     #)
 408     #   - `init1` -- green
 409     #plt.plot(*plot_car(scenario["init1"]), color="green")
 410     #plt.plot(
 411     #    scenario["init1"][0] - MINX,
 412     #    scenario["init1"][1] - MINY,
 413     #    color="green",
 414     #    #marker="+",
 415     #    ms=12
 416     #)
 417     #   - `goal1` -- green
 418     #plt.plot(*plot_car(scenario["goal1"]), color="green")
 419     #plt.plot(
 420     #    scenario["goal1"][0] - MINX,
 421     #    scenario["goal1"][1] - MINY,
 422     #    color="green",
 423     #    #marker="+",
 424     #    ms=12
 425     #)
 426
 427     # The `scenario` may also include:
 428     #   - `last` -- not sure what this is, see the source code. Maybe overlaps
 429     #     with the `goal`.
 430     #   - `last1` -- used to demonstrate In-Slot Planner (was Parking Slot
 431     #     Planner (PSP.))
 432     #   - `last2` -- used to demonstrate In-Slot Planner (was Parking Slot
 433     #     Planner (PSP.))
 434     #   - `max_orig_path` -- maximum original path. I used this when comparing
 435     #     original paths but I had to copy the `max_orig_path` by hand from
 436     #     different scenario result.
 437     #   - `orig_path` -- the path before the optimization.
 438     #   - `max_path` -- the maximum path after optimization. Must be copied by
 439     #     hand.
 440     #   - `path` -- optimized path of the scenario.
 441
 442     handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
 443
 444     # Uncommnent the following line and comment the plt.show() to store to the
 445     # file.
 446     plt.savefig("out.pdf", bbox_inches="tight")
 447     plt.close(fig)