ROS自定义路径规划器的原理及实现

本文介绍了ROS中的move_base全局规划器的实现原理和流程,包括move_base节点的角色、功能模块、插件机制以及nav_core接口。通过分析move_base源码,阐述了全局规划器如何调用A*或Dijkstra算法进行路径搜索,并讨论了自定义规划器的实现心得。全局规划器的实现涉及节点回调函数、路径规划线程、动态参数配置等多个方面,理解这些对于ROS导航系统的定制至关重要。

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虽然我还没有对象,但已不知面向了多少对象

——沃.兹基硕德

全局规划器的理论实现

上次写到宕开一笔去看move_base源码,死磕后也勉强是理解了,但是效率低效果差,属于是筋疲力尽且无效果。所以最开始如果想先看move_base的话,只需要了解一下类的继承关系和主要函数功能及执行顺序即可。

1. move_base实现流程

首先,move_base是什么?可以从几个不同的观点来看:

  1. 从最后结果来看,它是ROS中的一个节点:作为ROS中的一个节点,提供各种话题和服务;
  2. 从代码上来看,他是一个C++C类及其实例化:move_base功能的实现都是基于Movebase类的实例化来完成的,理解这个类的性质和功能也就理解了move_base的性能;
  3. 从实现原理来看:它是ROS框架下一个actionServer,在回调函数中执行各项供能;

因此对move_base的分析也可以从三点,实际上是两点即供能和实现。功能上篇已经分析过了,而实现则要从源码开始
该部分的源码大概分如下几部分:

  • 加载几个yaml中的参数并初始化节点和各个功能的发布者、订阅者;
  • 初始化ActionSsrver和局部、全局规划器及代价地图;
  • 初始化action回调函数线程
  • 等待接受goal,接收到后进入回调函数;
  • 开启全局路径规划线程,并在该线程中执行全局路径规划函数;
  • 执行完全局路径规划线程后再次回到action回调函数;
  • 将规划好的全局路径传入局部规划函数,完成局部避障、结束判断等功能,并在该函数中输出cmd_vel指令;

大致来说就是以上几步,当然我做了一些简化省略了规则检查、坐标变换、抢占机制、和局部规划函数中繁杂的判断实现。如果想理解规划器的调用流程,理解到这里就够了,如果想深入了解:
ROS Navigation之move_base完全详解
源码分析系列
源码分析(侧重流程)

2. move_base与规划器联系

实现上述流程涉及到一些关键的类成员函数,具体如下:

  • MoveBase::executeCb():整个move_base节点的回调函数,接收到目标后再该函数内循环执行,直到到达目标点或者出现意外中止;
  • MoveBase::planThread():路径规划线程(本质也是一个函数),嵌套在executeCb函数中,当 runPlanner_ = true时该线程开始执行;
  • MoveBase::makePlan():路径规划函数,嵌套在planThread()中;在该函数内调用全局路径规划器,最后输出一条全局规划路径;
  • MoveBase::executeCycle():局部规划函数,该函数的逻辑最为复杂我一时也没太明白,只能大概能理解其在executeCb()函数中,在路径规划线程结束后开始循环执行,传入参数为全局路径和目标点坐标,在函数内调用局部路径规划器实现局部避障、速度指令生成和结束判断功能;
  • MoveBase::reconfigureCB():动态参数配置;
1. 创建和初始化global planner
 boost::shared_ptr<nav_core::BaseGlobalPlanner> planner_;
 planner_ = bgp_loader_.createInstance(global_planner);
<think>好的,我现在要帮用户解答关于ROS路径规划算法原理及详细实现的问题。首先,我需要确认用户的需求。用户提到了引用资料中的全局规划和DWA算法,所以应该涵盖这两个主要部分。 首先,我应该先概述ROS导航框架的结构,因为路径规划是在这个框架下进行的。需要提到move_base节点,以及全局规划和局部规划的分工。全局规划负责生成全局路径,比如A*或Dijkstra算法,而局部规划比如DWA则处理实时避障。 接下来,要详细讲解全局路径规划。根据引用[1],用户可能想了解全局规划实现,比如如何集成A*算法。需要解释A*的原理,包括代价函数f(n)=g(n)+h(n),以及如何在ROS实现,比如通过继承NavCore::BaseGlobalPlanner类,并重写makePlan方法。还要提到全局代价地图的构建,包括静态地图和障碍物信息。 然后是局部路径规划,特别是DWA算法。根据引用[2],用户需要DWA的结构和cost function。这里要解释动态窗口的概念,包括速度采样空间,以及如何评估轨迹的多个成本,比如目标贴近度、障碍物距离、速度等。需要说明各个成本函数的作用,比如如何引导机人朝着目标同时避开障碍。 还需要讨论两种规划的协同工作,比如全局路径如何被局部规划跟踪,并实时调整。可能还要提到恢复行为,比如当路径被阻塞时如何处理。 最后,实现步骤部分需要具体指导用户如何创建自己的规划,比如编写插件,修改配置文件,编译和测试。这部分要确保用户能按照步骤操作,并正确集成到ROS导航栈中。 在生成相关问题的时候,要确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展内容,比如算法对比、参数调整、实际应用中的挑战,以及如何自定义规划。这些问题可以帮助用户深入学习和解决实际问题。 需要检查是否所有数学公式都正确使用了$...$和$$...$$格式,例如A*的代价函数和DWA的评估公式。同时,确保引用标记正确添加在相关段落末尾,如全局规划部分引用[^1],DWA部分引用[^2]。 可能还需要确认LaTeX语法是否正确,没有拼写错误,并且回答结构清晰,分点明确,便于用户理解。此外,要使用中文,避免技术术语使用不当,保持口语化但专业。</think>### ROS路径规划算法原理实现详解 #### 一、ROS导航框架概述 ROS中的路径规划通过`move_base`节点实现,包含**全局规划(Global Planner)**和**局部规划(Local Planner)**两大核心模块。全局规划生成从起点到终点的最优路径,局部规划根据实时传感数据动态调整轨迹以避开障碍物[^2]。 --- #### 二、全局路径规划原理 1. **算法基础** - **A*算法**:通过代价函数$f(n) = g(n) + h(n)$选择最优节点,其中$g(n)$为起点到当前节点的实际代价,$h(n)$为启发式函数(如欧氏距离) - **Dijkstra算法**:基于广度优先搜索的无启发式算法,适用于均匀代价场景 2. **实现流程** ```cpp // 伪代码示例:A*算法核心逻辑 while (!open_list.empty()) { Node current = 从open_list中取f(n)最小的节点; if (current == 目标节点) 回溯路径; 将current加入closed_list; for (每个相邻节点neighbor) { if (neighbor不可达或在closed_list中) continue; float tentative_g = current.g + 移动代价; if (tentative_g < neighbor.g) { neighbor.g = tentative_g; neighbor.parent = current; } } } ``` 3. **ROS集成方法** - 继承`nav_core::BaseGlobalPlanner`类 - 重写`makePlan()`方法实现自定义算法 --- #### 三、局部路径规划(DWA算法详解) 1. **算法原理** - **动态窗口法(Dynamic Window Approach)**通过速度空间采样生成候选轨迹: $$v \in [v_{min}, v_{max}], \quad \omega \in [\omega_{min}, \omega_{max}]$$ - **轨迹评估函数**: $$Score = \alpha \cdot \text{目标对准度} + \beta \cdot \text{障碍物距离} + \gamma \cdot \text{速度权重}$$ 2. **关键Cost Function** - `GoalCost`:引导机人朝向目标方向 - `ObstacleCost`:惩罚靠近障碍物的轨迹 - `PathCost`:保持与全局路径的贴合度 3. **ROS实现流程 ```python # DWA参数配置示例(yaml文件) DWAPlannerROS: max_vel_x: 0.55 acc_lim_x: 2.5 path_distance_bias: 0.75 goal_distance_bias: 0.8 ``` --- #### 四、系统协同工作机制 1. **数据流架构** ``` 全局地图 → 全局规划 → 全局路径 → 局部规划 → 速度指令 → 底层驱动 ↑ ↑ ↑ 目标点 代价地图更新 激光/里程计数据 ``` 2. **多层级代价地图** - `Static Layer`:静态环境地图 - `Obstacle Layer`:实时障碍物检测 - `Inflation Layer`:膨胀层保障安全距离 --- #### 五、自定义规划实现步骤 1. 创建插件描述文件(如`my_planner_plugin.xml`) 2. 实现规划类继承基类(需包含`PLUGINLIB_EXPORT_CLASS`宏) 3. 修改`package.xml`添加依赖: ```xml <export> <nav_core plugin="${prefix}/my_planner_plugin.xml"/> </export> ``` 4. 通过`move_base`参数加载自定义规划: ```yaml base_global_planner: "my_planner/MyGlobalPlanner" base_local_planner: "dwa_local_planner/DWAPlannerROS" ``` ---
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