关于autoware1.12在qt_ros编译时mpc_follower找不到qpoases_vendor的解决方法

最新推荐文章于 2023-09-08 18:05:07 发布
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本文详细介绍了如何将从官网编译得到的qpoases_vendor中的lib、share、include三个文件夹正确移至Autoware的QT工程目录下，确保在devel目录下的对应位置，实现软件的顺利配置与运行。

将官网上编译的方法中生成的install文件夹下的qpoases_vendor中的三个文件lib share include分别放入autoware的qt工程目录下，即devel下的lib include share 目录下。

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Autoware.universe autoware_freespace_planner和autoware_freespace_planning_algorithms
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<think>我们正在讨论Autoware.universe中的两个组件：`autoware_freespace_planner`和`autoware_freespace_planning_algorithms`。根据引用[1]和[3]，我们可以整理如下： 1. **功能定位**： - `autoware_freespace_planner`：这是自由空间规划的主节点，负责整合整个规划流程，包括接收输入（如目标位姿、车辆状态、地图和障碍物信息），调用规划算法，并输出路径[^1]。 - `autoware_freespace_planning_algorithms`：这是一个算法库，提供多种自由空间规划算法的实现，例如基于搜索的算法（如A*）和基于采样的算法（如RRT*）。它被设计为可插拔的模块，供`autoware_freespace_planner`调用[^1][^3]。 2. **关系**： - `autoware_freespace_planner`依赖于`autoware_freespace_planning_algorithms`。前者是规划任务的执行者，后者是算法提供者。 - 这种设计符合Autoware.universe的模块化思想，使得用户能够轻松切换不同的规划算法而不影响主逻辑[^1][^3]。 ### 详细介绍 #### autoware_freespace_planner - **功能概述**（引用[1]）： - 接收输入：包括车辆当前位姿（`/localization/pose`）、目标位姿（`/planning/goal`）、占用网格地图（`/perception/occupancy_grid_map`）和动态障碍物信息（`/prediction/objects`）。 - 输出：自由空间路径（`/planning/freespace_plan`），通常是一系列带有时间戳的位姿点。 - 内部流程：初始化车辆状态和环境表示，调用所选算法生成路径，进行路径后处理（如平滑）[^1]。 - **使用方法**： - 启动：通过ROS 2 launch文件启动，例如： ```bash ros2 launch autoware_freespace_planner freespace_planner.launch.xml ``` - 参数配置：在`config/`目录下的YAML文件中设置，例如： ```yaml planner: algorithm: "astar" # 可选算法类型（如astar, rrtstar等） time_limit: 5.0 # 规划时间限制（秒） vehicle_shape: length: 4.5 # 车辆长度（米） width: 1.8 # 车辆宽度（米） ``` - 算法选择：通过参数`algorithm`指定，其值对应`autoware_freespace_planning_algorithms`中注册的算法名称[^1]。 #### autoware_freespace_planning_algorithms - **功能概述**： - 提供多种自由空间规划算法的实现，包括： - **基于搜索的算法**：如A*（A星搜索），适用于结构化程度较低的环境，能够保证最优性但计算复杂度较高。 - **基于采样的算法**：如RRT*（快速扩展随机树星），适用于复杂非结构化环境，具有概率完备性。 - 算法均以插件形式实现，支持动态加载[^1][^3]。 - **算法特点对比**： | 算法类型 | 代表算法 | 优点 | 缺点 | |------------|----------|--------------------------|--------------------------| | 搜索型 | A* | 路径最优性强 | 高分辨率下计算开销大 | | 采样型 | RRT* | 高维空间高效，避障能力强 | 路径可能非最优，需后处理 | - **使用方法**： - 开发者可通过继承基类`PlanningAlgorithmInterface`实现新算法，并在`autoware_freespace_planner`中注册[^1]。 - 用户只需在`autoware_freespace_planner`的配置文件中指定算法名称即可切换。 ### 协同工作示例 1. 当`autoware_freespace_planner`节点启动后，它初始化选定的规划算法（如A*）。 2. 收到目标位姿时，规划器将车辆状态和障碍物信息转换为规划算法所需的输入格式（例如二维占用网格）。 3. 调用`autoware_freespace_planning_algorithms`中的A*算法计算路径。 4. 对原始路径进行平滑处理（如使用样条插值）并发布。 ### 性能优化建议 - **降低分辨率**：在`autoware_freespace_planner`配置中减小网格地图的分辨率（例如从0.1m调整为0.5m），可显著减少A*算法的搜索空间。 - **算法选择**：在障碍物密集场景使用RRT*，在开阔场景使用A*[^1]。 - **多线程**：部分算法支持并行计算，需在源码中启用。 ### 文档资源 - 官方文档：[Autoware Freespace Planner](https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/main/design/autoware-interfaces/components/planning/autoware_freespace_planner/) - 源码参考： - `autoware_freespace_planner`：[GitHub链接](https://github.com/autowarefoundation/autoware.universe/tree/main/planning/autoware_freespace_planner) - `autoware_freespace_planning_algorithms`：[GitHub链接](https://github.com/autowarefoundation/autoware.universe/tree/main/planning/autoware_freespace_planning_algorithms) ### 相关问题 1. 如何为`autoware_freespace_planning_algorithms`添加自定义规划算法？ 2. `autoware_freespace_planner`在动态障碍物环境中的避障策略是什么？ 3. 自由空间规划器在Autoware.universe中如何与行为规划模块（如`behavior_planner`）交互？ 通过以上分析，您可快速掌握两个组件的核心功能和应用方法。实际部署时，建议结合仿真工具（如CARLA）进行测试。 </think>### Autoware.universe 自由空间规划组件解析 #### 一、组件定位与关系 根据引用[1][3]，两个组件的层级关系和功能定位如下： 1. **`autoware_freespace_planner`** - **核心角色**：自由空间规划的主节点，负责调度算法、处理I/O和协调规划流程[^1]。 - **功能定位**： - 接收感知数据（障碍物/占用栅格）和定位数据 - 调用具体规划算法生成路径 - 输出平滑的轨迹给控制模块 - 提供可视化调试接口 2. **`autoware_freespace_planning_algorithms`** - **核心角色**：算法实现库，提供多种自由空间规划算法[^1][^3]。 - **功能定位**： - 实现底层路径搜索算法（如A*、RRT*等） - 封装车辆动力学约束（最小转弯半径$r_{\text{min}}$，最大曲率$\kappa_{\text{max}}$） - 提供算法插件接口，支持扩展 > **关键关系**：`freespace_planner` 是**执行框架**，`freespace_planning_algorithms` 是其**算法引擎**。两者通过ROS 2接口连接，形成模块化架构[^3]。 --- #### 二、功能特点对比 | 组件 | 核心能力 | 技术特点 | |------------------------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `autoware_freespace_planner` | - 任务调度与流程管理<br>- 输入/输出数据转换<br>- 路径后处理（平滑优化） | - 基于ROS 2节点实现<br>- 参数可配置化<br>- 支持动态重配置 | | `freespace_planning_algorithms` | - 实现多种搜索算法<br>- 障碍物碰撞检测<br>- 路径可行性验证 | - 算法插件式设计<br>- 支持代价函数定制<br>- 实时性优化（如增量搜索） | **典型协作流程**： ```mermaid graph LR A[感知模块] --> B(freespace_planner) B --> C{选择算法} C --> D[A*算法] C --> E[RRT*算法] D & E --> F[路径优化] F --> G[控制模块] ``` > 规划器通过配置文件选择算法库中的具体实现[^1]。 --- #### 三、使用方法与配置 ##### 1. 安装与启动 参考引用[4]，基于源码安装： ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.universe.git # 编译规划组件 colcon build --packages-select autoware_freespace_planner autoware_freespace_planning_algorithms # 启动规划器 ros2 launch autoware_freespace_planner planner.launch.xml ``` ##### 2. 关键配置参数 **规划器配置** (`planner.param.yaml`): ```yaml planner: algorithm: "astar" # 选择算法库中的A*实现 time_limit: 3.0 # 最大规划时间（秒） vehicle_shape: length: 4.9 # 车辆长度约束 width: 1.8 # 车辆宽度约束 ``` **算法库配置** (`astar.param.yaml`): ```yaml astar: resolution: 0.5 # 搜索网格分辨率（米） distance_heuristic_weight: 1.0 # A*启发函数权重 curve_weight: 0.1 # 路径曲率惩罚项系数 ``` ##### 3. 输入/输出接口 | 类型 | 主题 | 消息格式 | 说明 | |------|--------------------------|------------------------------|--------------------------| | 输入 | `/perception/obstacles` | `OccupancyGrid` | 障碍物栅格地图 | | 输入 | `/localization/pose` | `PoseStamped` | 车辆当前位姿 | | 输出 | `/planning/freespace_path` | `Path` | 输出路径（Path消息类型） | --- #### 四、性能优化建议 1. **算法选择策略**： - 开阔场景：使用**A***（最优性保证） - 复杂障碍：使用**RRT***（概率完备性） - 实时性要求高：启用**增量搜索**模式 2. **计算效率提升**： - 降低栅格分辨率（例如从$0.1\text{m}$→$0.3\text{m}$） - 限制搜索空间大小（通过`search_radius`参数） - 启用并行计算（需在算法实现中支持） 3. **路径质量优化**： - 增加曲率约束项：$$\min \int_{s} \kappa^2(s) ds$$ - 添加平滑后处理（如B样条拟合） --- ### 相关问题 1. 如何在`autoware_freespace_planning_algorithms`中添加自定义路径规划算法？ 2. 自由空间规划器在动态障碍物环境中的避障策略是什么？ 3. 如何评估`autoware_freespace_planner`生成的路径安全性和舒适性？ > 官方文档参考：[Autoware Planning Modules](https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/main/design/autoware-interfaces/components/planning/)[^4] > 源码实现参考：[GitHub - autoware_freespace_planner](https://github.com/autowarefoundation/autoware.universe/tree/main/planning/autoware_freespace_planner)[^1][^3]
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