亮点功能： 私有节点&组织内节点

最新推荐文章于 2025-12-03 09:38:16 发布
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文章介绍了SaaS版流水线如何实现与节点库的深度集成，支持用户使用组织内或个人的私有节点，同时保持节点的私密性。指南还提到如何创建自定义节点，以及都广科技提供的官方节点和用户自定义选项。

SaaS版流水线实现了与原有节点库的深度集成，来实现节点的自定义。用户可以直接使用组织内节点和私有节点，如个人名下发布的私有节点和组织内的开源节点，可以直接在对应的个人或组织下的流水线中使用，而不会泄露给其他的用户，这样确保了节点的私密性。

如何在流水线中使用自定义节点
节点库可发布的节点分为：公开的节点，个人名下的私有节点，组织内公开的节点

组织名下的流水线可以使用组织在节点库中发布在组织名下的节点

开源版

SaaS版

个人名下的流水线可以使用个人在节点库中发布在个人名下的所有节点

开源版

SaaS版

如何创建自定义节点：
可查看自定义节点/建木文档，复制链接即可查看详情https://docs.jianmu.dev/guide/custom-node.html

都广科技在建木SaaS版中提供了丰富的官方节点，同时也提供了用户自定义的节点。

点击链接：https://devops.jianmuhub.com，快来体验吧！！！！

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private: // nodehandle params ros::NodeHandle nh_; BiasSampler sampler_; double steer_length_; double search_radius_; double search_time_; int max_tree_node_nums_; int valid_tree_node_nums_; double first_path_use_time_; double final_path_use_time_; std::vector<TreeNode *> nodes_pool_; TreeNode *start_node_; TreeNode *goal_node_; vector<Eigen::Vector3d> final_path_; vector<vector<Eigen::Vector3d>> path_list_; vector<std::pair<double, double>> solution_cost_time_pair_list_; // environment env::OccMap::Ptr map_ptr_; std::shared_ptr<visualization::Visualization> vis_ptr_; void reset() { final_path_.clear(); path_list_.clear(); solution_cost_time_pair_list_.clear(); for (int i = 0; i < valid_tree_node_nums_; i++) { nodes_pool_[i]->parent = nullptr; nodes_pool_[i]->children.clear(); } valid_tree_node_nums_ = 0; } double calDist(const Eigen::Vector3d &p1, const Eigen::Vector3d &p2) { return (p1 - p2).norm(); } Eigen::Vector3d steer(const Eigen::Vector3d &nearest_node_p, const Eigen::Vector3d &rand_node_p, double len) { Eigen::Vector3d diff_vec = rand_node_p - nearest_node_p; double dist = diff_vec.norm(); if (diff_vec.norm() <= len) return rand_node_p; else return nearest_node_p + diff_vec * len / dist; } RRTNode3DPtr addTreeNode(RRTNode3DPtr &parent, const Eigen::Vector3d &state, const double &cost_from_start, const double &cost_from_parent) { RRTNode3DPtr new_node_ptr = nodes_pool_[valid_tree_node_nums_]; valid_tree_node_nums_++; new_node_ptr->parent = parent; parent->children.push_back(new_node_ptr); new_node_ptr->x = state; new_node_ptr->cost_from_start = cost_from_start; new_node_ptr->cost_from_parent = cost_from_parent; return new_node_ptr; } void changeNodeParent(RRTNode3DPtr &node, RRTNode3DPtr &parent, const double &cost_from_parent) { if (node->parent) node->parent->children.remove(node); //DON'T FORGET THIS, remove it form its parent's children list node->parent = parent; node->cost_from_parent = cost_from_parent; node->cost_from_start = parent->cost_from_start + cost_from_parent; parent->children.push_back(node); // for all its descedants, change the cost_from_start and tau_from_start; RRTNode3DPtr descendant(node); std::queue<RRTNode3DPtr> Q; Q.push(descendant); while (!Q.empty()) { descendant = Q.front(); Q.pop(); for (const auto &leafptr : descendant->children) { leafptr->cost_from_start = leafptr->cost_from_parent + descendant->cost_from_start; Q.push(leafptr); } } } void fillPath(const RRTNode3DPtr &n, vector<Eigen::Vector3d> &path) { path.clear(); RRTNode3DPtr node_ptr = n; while (node_ptr->parent) { path.push_back(node_ptr->x); node_ptr = node_ptr->parent; } path.push_back(start_node_->x); std::reverse(std::begin(path), std::end(path)); } bool rrt(const Eigen::Vector3d &s, const Eigen::Vector3d &g) { ros::Time rrt_start_time = ros::Time::now(); bool goal_found = false; /* kd tree init */ kdtree *kd_tree = kd_create(3); //Add start and goal nodes to kd tree kd_insert3(kd_tree, start_node_->x[0], start_node_->x[1], start_node_->x[2], start_node_); /* main loop */ int idx = 0; for (idx = 0; (ros::Time::now() - rrt_start_time).toSec() < search_time_ && valid_tree_node_nums_ < max_tree_node_nums_; ++idx) { /* biased random sampling */ Eigen::Vector3d x_rand; sampler_.samplingOnce(x_rand); // samplingOnce(x_rand); if (!map_ptr_->isStateValid(x_rand)) { continue; } struct kdres *p_nearest = kd_nearest3(kd_tree, x_rand[0], x_rand[1], x_rand[2]); if (p_nearest == nullptr) { ROS_ERROR("nearest query error"); continue; } RRTNode3DPtr nearest_node = (RRTNode3DPtr)kd_res_item_data(p_nearest); kd_res_free(p_nearest); Eigen::Vector3d x_new = steer(nearest_node->x, x_rand, steer_length_); if (!map_ptr_->isSegmentValid(nearest_node->x, x_new)) { continue; } /* parent found within radius, then add a node to rrt and kd_tree */ //sample-rejection double min_dist_from_start = nearest_node->cost_from_start + steer_length_; double dist_to_goal = calDist(x_new, goal_node_->x); // if (min_dist_from_start + dist_to_goal >= goal_node_->cost_from_start) // { // // ROS_WARN("parent found but sample rejected"); // continue; // } /* 1.1 add the randomly sampled node to rrt_tree */ RRTNode3DPtr new_node(nullptr); new_node = addTreeNode(nearest_node, x_new, min_dist_from_start, steer_length_); /* 1.2 add the randomly sampled node to kd_tree */ kd_insert3(kd_tree, x_new[0], x_new[1], x_new[2], new_node); // end of find parent /* 2. try to connect to goal if possible */ if (dist_to_goal <= search_radius_) { bool is_connected2goal = map_ptr_->isSegmentValid(x_new, goal_node_->x); if (is_connected2goal && goal_node_->cost_from_start > dist_to_goal + new_node->cost_from_start) //a better path found { if (!goal_found) { first_path_use_time_ = (ros::Time::now() - rrt_start_time).toSec(); } goal_found = true; changeNodeParent(goal_node_, new_node, dist_to_goal); vector<Eigen::Vector3d> curr_best_path; fillPath(goal_node_, curr_best_path); // vis_ptr_->visualize_path(curr_best_path, "rrt_final_path"); // vis_ptr_->visualize_pointcloud(curr_best_path, "rrt_final_wpts"); path_list_.emplace_back(curr_best_path); solution_cost_time_pair_list_.emplace_back(goal_node_->cost_from_start, (ros::Time::now() - rrt_start_time).toSec()); } } } /* end of sample once */ vector<Eigen::Vector3d> vertice; vector<std::pair<Eigen::Vector3d, Eigen::Vector3d>> edges; sampleWholeTree(start_node_, vertice, edges); std::vector<visualization::BALL> balls; balls.reserve(vertice.size()); visualization::BALL node_p; node_p.radius = 0.2; for (size_t i = 0; i < vertice.size(); ++i) { node_p.center = vertice[i]; balls.push_back(node_p); } vis_ptr_->visualize_balls(balls, "tree_vertice", visualization::Color::blue, 1.0); vis_ptr_->visualize_pairline(edges, "tree_edges", visualization::Color::yellow, 0.1); if (goal_found) { final_path_use_time_ = (ros::Time::now() - rrt_start_time).toSec(); fillPath(goal_node_, final_path_); ROS_INFO_STREAM("[RRT]: first_path_use_time: " << first_path_use_time_ << ", length: " << solution_cost_time_pair_list_.front().first); } else if (valid_tree_node_nums_ == max_tree_node_nums_) { ROS_ERROR_STREAM("[RRT]: NOT CONNECTED TO GOAL after " << max_tree_node_nums_ << " nodes added to rrt-tree"); } else { ROS_ERROR_STREAM("[RRT]: NOT CONNECTED TO GOAL after " << (ros::Time::now() - rrt_start_time).toSec() << " seconds"); } return goal_found; } void sampleWholeTree(const RRTNode3DPtr &root, vector<Eigen::Vector3d> &vertice, vector<std::pair<Eigen::Vector3d, Eigen::Vector3d>> &edges) { if (root == nullptr) return; // whatever dfs or bfs RRTNode3DPtr node = root; std::queue<RRTNode3DPtr> Q; Q.push(node); while (!Q.empty()) { node = Q.front(); Q.pop(); for (const auto &leafptr : node->children) { vertice.push_back(leafptr->x); edges.emplace_back(std::make_pair(node->x, leafptr->x)); Q.push(leafptr); } } } 注释上述代码并保留原有注释
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以下是 `RRT.h` 私有部分的详细注释（保留原有代码结构和注释）： ```cpp private: // ROS节点句柄和参数 ================================ ros::NodeHandle nh_; // ROS节点句柄 BiasSampler sampler_; // ...
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