2021.08.09.월

1. Local Path Plan을 사용한 Obstacle_control 알고리즘 수정
   1) 각도 control식에 오류가 있어 수정함
   2) 장애물을 잘 피하지만 피한 뒤 heading을 바로잡지 못함
2. A* 알고리즘 테스트
   1) 계속 제자리에서 뱅글뱅글 돎. DWA와 비슷한 증상을 보임

2021.08.10.화

1. 알고리즘 개선 회의
   1) Local Path Plan을 사용한 Obstacle_control 알고리즘 : 방법을 더 고민해봐야 함
   2) A* 알고리즘 : 매우 빠른 속도로 현재 위치 sub & 경로 계산하므로, 경로를 새로 만들기 전에 delay가 필요함. LPP 알고리즘에 썼던 각도 계산 식을 넣어줘야 함
2. A* 알고리즘 육상 필드테스트
   1) 계속 numpy array에서 오류가 발생하는 것 해결해야 함
   2) 시뮬레이션 창 일단 꺼두기
   3) 터미널 창에 Print해보기
   4) trajectory 계산 시 best_point()함수에서 0을 뱉어 배열 오류나는 것 수정해야 함

2021.08.11.수

1. A* 알고리즘 필드테스트
   1) 지상에서 가까운 거리에서 할 때는 목표지점으로 잘 갔음. 다만 지그재그로 많이 움직임
   2) 그간 계속 배열 부분에서 오류 났던 이유를 찾음. 센서가 값을 늦게 받아서 클래스에 전달하는데, 못 받아서 에러가 나면 바로 시스템이 꺼지고 다시 시작하므로 연산 전 딜레이가 필요함
   3) 장애물과 함께 물에서 테스트 해본 결과, 장애물을 잘 피하지 못함. 장애물 관련 코드를 자세히 뜯어봐야 함. GPS의 위치와 배의 크기를 고려해야 할 것 같음
   4) 서보모터에 전달할 P제어 계수를 줄이고, 작은 회전 각도 gain 값을 내리면 비교적 부드럽고 빠르게 회전 및 이동할 수 있었음
   5) PyQT를 끄고 터미널에 출력하는 것으로 일단 바꿔놓음
2. LPP/GPP 기반 알고리즘 필드테스트
   1) 장애물을 피하긴 피하지만 회전 방향에 이상이 있음
   2) 각도 계산을 계속 다시하는 중

2021.08.12.목

1. A* 알고리즘 코드 수정
   1) 라이다에서 받아오는 상대좌표에서 알고리즘 내에서 사용하는 좌표로 수정하는 부분에서 오류가 있었음. 단순히 bearing에서 (선수~장애물 사잇각)을 빼는 것으로는 반례가 너무 많음
   2) bearing의 방향을 4분면으로 나누고, 다시 그를 선수각에 따른 장애물의 위치 4분면으로 나누면 총 32개의 경우의 수가 나옴. 각각의 경우에 대해 진북을 기준으로 각도를 계산해 ENU 좌표계로 장애물 위치를 나타내도록 코드를 수정함
   3) PyQT를 다시 시도해 보았으나 오류가 나서 일단 접어둠
   4) 기타 여러 작은 부분을 수정함
2. LPP/GPP 기반 알고리즘 필드테스트