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.rc('axes', unicode_minus=False)
 186     plt.rcParams["font.family"] = "cmr10"
 187     plt.rcParams["font.size"] = 12
 188     plt.rcParams['hatch.linewidth'] = 0.5
 189     plt.rcParams['lines.linewidth'] = 1.0
 190     fig = plt.figure()
 191
 192     # here subplot starts
 193     ax = fig.add_subplot(111)
 194     ax.set_aspect("equal")
 195     ax.set_title("Real-world parking scenario")
 196     ax.set_xlabel("x [m]")
 197     ax.set_ylabel("y [m]")
 198
 199     # For Possible Entry Points (Possible Entry Configurations) use:
 200     #ax.set_xlim([37.6, 45.6])
 201     #ax.set_ylim([2.4, 8.0])
 202     #ax.set_title("Possible Entry Configurations")
 203
 204     # For Last Maneuver use:
 205     #ax.set_xlim([38, 44])
 206     #ax.set_ylim([3.1, 6.9])
 207
 208     # For Scenario 3-2 detail use:
 209     #ax.set_xlim([0, 15])
 210     #ax.set_ylim([35, 50])
 211
 212     # For Real-world parking scenario in Introduction section use:
 213     #ax.set_xlim([33, 48.5])
 214     #ax.set_ylim([2.4, 10.9])
 215     #ax.text(34, 9.2, "Initial configuration", color="red")
 216     #ax.text(43.5, 8.5, "Final path", color="blue")
 217     #ax.text(48.25, 5.5, "Entry\nconfigurations", color="orange", ha="right")
 218     #ax.text(38, 3.8, "Parking\nslot", color="blue", ha="right", backgroundcolor="white")
 219     #ax.text(35.2, 5.5, "Goal configuration", color="green")
 220
 221     # Set min and max to center the plot.
 222     MINX = scenario["init"][0]
 223     MINY = scenario["init"][1]
 224     if "obst" in scenario and  len(scenario["obst"]) > 0:
 225         for o in scenario["obst"]:
 226             if not o:
 227                 continue
 228             for n in o:
 229                 if n[0] < MINX:
 230                     MINX = n[0]
 231                 if n[1] < MINY:
 232                     MINY = n[1]
 233
 234     # Plot all the nodes (if exists.)
 235     if "nodes_x" in scenario and "nodes_y" in scenario:
 236         plt.plot(
 237             [x - MINX for x in scenario["nodes_x"]],
 238             [y - MINY for y in scenario["nodes_y"]],
 239             color="lightgray",
 240             marker="o",
 241             ms=2,
 242             lw=0,
 243         )
 244     # Plot all the steered2 nodes (if exists.)
 245     if "steered2_x" in scenario and "steered2_y" in scenario:
 246         plt.plot(
 247             [x - MINX for x in scenario["steered2_x"]],
 248             [y - MINY for y in scenario["steered2_y"]],
 249             color="orange",
 250             marker="o",
 251             ms=2,
 252             lw=0,
 253         )
 254     # Plot all the steered1 nodes (if exists.)
 255     if "steered1_x" in scenario and "steered1_y" in scenario:
 256         plt.plot(
 257             [x - MINX for x in scenario["steered1_x"]],
 258             [y - MINY for y in scenario["steered1_y"]],
 259             color="blue",
 260             marker="o",
 261             ms=2,
 262             lw=0,
 263         )
 264     # Plot obstacles, slot.
 265     if "obst" in scenario and len(scenario["obst"]) > 0:
 266         for o in scenario["obst"]:
 267             if not o:
 268                 continue
 269             ax.fill(*plot_nodes(o), color="black", fill=False, hatch="//")
 270     if "slot" in scenario and len(scenario["slot"]) > 0:
 271         plt.plot(*plot_nodes(scenario["slot"][0]), color="blue", linewidth=2)
 272         #for s in scenario["slot"]:
 273         #    plt.plot(*plot_nodes(s), color="black")
 274
 275     # For the Possible Entry Configurations from the paper, use:
 276     if False and "inits" in scenario:
 277         max_i = len(scenario["inits"]) - 1
 278         ii = 0
 279         i = scenario["inits"][ii]
 280         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 281         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 282         ii = int(max_i / 4)
 283         i = scenario["inits"][ii]
 284         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 285         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 286         ii = int(max_i / 2)
 287         i = scenario["inits"][ii]
 288         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 289         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 290         ii = int(max_i * 3/4)
 291         i = scenario["inits"][ii]
 292         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 293         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 294         ii = max_i
 295         i = scenario["inits"][ii]
 296         plt.plot(*plot_car(i), color="gray")
 297         plt.plot(i[0] - MINX, i[1] - MINY, color="gray", marker="+", ms=12)
 298
 299     # Plot `init`, `entry`, and `goal` configurations.
 300     if "init" in scenario and len(scenario["init"]) == 3:
 301         plt.plot(*plot_car(scenario["init"]), color="red")
 302         plt.plot(
 303             scenario["init"][0] - MINX,
 304             scenario["init"][1] - MINY,
 305             color="red",
 306             marker="+",
 307             ms=12
 308         )
 309     if "entries" in scenario:
 310         for e in scenario["entries"]:
 311             plt.plot(*plot_car(e), color="orange")
 312             plt.plot(
 313                 e[0] - MINX,
 314                 e[1] - MINY,
 315                 color="orange",
 316                 marker="+",
 317                 ms=12
 318             )
 319     if "entry" in scenario and len(scenario["entry"]) == 3:
 320         plt.plot(*plot_car(scenario["entry"]), color="magenta")
 321         plt.plot(
 322             scenario["entry"][0] - MINX,
 323             scenario["entry"][1] - MINY,
 324             color="magenta",
 325             marker="+",
 326             ms=12
 327         )
 328     if "entry" in scenario and len(scenario["entry"]) == 4:
 329         esc = scenario["entry"]
 330         plt.plot(*plot_car([esc[0], esc[1], esc[2]]), color="magenta")
 331         plt.plot(*plot_car([esc[0], esc[1], esc[3]]), color="magenta")
 332         plt.plot(
 333             scenario["entry"][0] - MINX,
 334             scenario["entry"][1] - MINY,
 335             color="magenta",
 336             marker="+",
 337             ms=12
 338         )
 339     if "goal" in scenario and len(scenario["goal"]) == 3:
 340         plt.plot(*plot_car(scenario["goal"]), color="green")
 341         plt.plot(
 342             scenario["goal"][0] - MINX,
 343             scenario["goal"][1] - MINY,
 344             color="green",
 345             marker="+",
 346             ms=12
 347         )
 348
 349     # Plot `path` and `max_path`.
 350     if sc2 and "path" in sc2 and len(sc2["path"]) > 0:
 351         plt.plot(*plot_nodes(sc2["path"]), color="orange")
 352     if "orig_path" in scenario and len(scenario["orig_path"]) > 0:
 353         plt.plot(
 354             *plot_nodes(scenario["orig_path"]),
 355             color="blue",
 356             linewidth=2,
 357             linestyle="dotted",
 358         )
 359     if "path" in scenario and len(scenario["path"]) > 0:
 360         plt.plot(
 361             *plot_nodes(scenario["path"]),
 362             color="blue",
 363             linewidth=2,
 364         )
 365         for p in scenario["path"]:
 366             #plt.plot(*plot_car(p), color="green")
 367             pass
 368             #cc = plot_car_corners(p)
 369             #plt.plot(cc[0][0], cc[1][0], color="red", marker=".", ms=1)
 370             #plt.plot(cc[0][1], cc[1][1], color="red", marker=".", ms=1)
 371             #plt.plot(cc[0][2], cc[1][2], color="red", marker=".", ms=1)
 372             #plt.plot(cc[0][3], cc[1][3], color="red", marker=".", ms=1)
 373
 374     # If there are possible starts specified, you may print and plot them.
 375     #if "starts" in scenario and len(scenario["starts"]) > 0:
 376     #    print("possible starts:")
 377     #    for p in scenario["starts"]:
 378     #        plt.plot(*p, color="red", marker="+", ms=12)
 379     #        print(" {}".format(p))
 380
 381     # For the Last Maneuver figure from the paper, use:
 382     #   - `init2` -- orange
 383     #plt.plot(*plot_car(scenario["init2"]), color="orange")
 384     #plt.plot(
 385     #    scenario["init2"][0] - MINX,
 386     #    scenario["init2"][1] - MINY,
 387     #    color="orange",
 388     #    #marker="+",
 389     #    ms=12
 390     #)
 391     #   - `goal2` -- orange
 392     #plt.plot(*plot_car(scenario["goal2"]), color="orange")
 393     #plt.plot(
 394     #    scenario["goal2"][0] - MINX,
 395     #    scenario["goal2"][1] - MINY,
 396     #    color="orange",
 397     #    #marker="+",
 398     #    ms=12
 399     #)
 400     #   - `goal2` -- middle (orange)
 401     #plt.plot(*plot_car(scenario["goals"][0]), color="orange")
 402     #plt.plot(
 403     #    scenario["goal2"][0] - MINX,
 404     #    scenario["goal2"][1] - MINY,
 405     #    color="orange",
 406     #    #marker="+",
 407     #    ms=12
 408     #)
 409     #   - `init1` -- green
 410     #plt.plot(*plot_car(scenario["init1"]), color="green")
 411     #plt.plot(
 412     #    scenario["init1"][0] - MINX,
 413     #    scenario["init1"][1] - MINY,
 414     #    color="green",
 415     #    #marker="+",
 416     #    ms=12
 417     #)
 418     #   - `goal1` -- green
 419     #plt.plot(*plot_car(scenario["goal1"]), color="green")
 420     #plt.plot(
 421     #    scenario["goal1"][0] - MINX,
 422     #    scenario["goal1"][1] - MINY,
 423     #    color="green",
 424     #    #marker="+",
 425     #    ms=12
 426     #)
 427
 428     # The `scenario` may also include:
 429     #   - `last` -- not sure what this is, see the source code. Maybe overlaps
 430     #     with the `goal`.
 431     #   - `last1` -- used to demonstrate In-Slot Planner (was Parking Slot
 432     #     Planner (PSP.))
 433     #   - `last2` -- used to demonstrate In-Slot Planner (was Parking Slot
 434     #     Planner (PSP.))
 435     #   - `max_orig_path` -- maximum original path. I used this when comparing
 436     #     original paths but I had to copy the `max_orig_path` by hand from
 437     #     different scenario result.
 438     #   - `orig_path` -- the path before the optimization.
 439     #   - `max_path` -- the maximum path after optimization. Must be copied by
 440     #     hand.
 441     #   - `path` -- optimized path of the scenario.
 442
 443     handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
 444
 445     # Uncommnent the following line and comment the plt.show() to store to the
 446     # file.
 447     plt.savefig("out.pdf", bbox_inches="tight")
 448     plt.close(fig)