EGO-Planner 教程

EGO-Planner 教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/eg/ego-planner

1. 项目介绍

EGO-Planner 是一个轻量级的梯度基局部路径规划器，专为四轴飞行器设计，不依赖于ESDF（欧几里得Signed Distance Field）构造。相比于现有的先进方法，它显著减少了计算时间，总的规划时间仅为大约1毫秒，并且不需要预先计算ESDF。该项目由Zhou等人发表在RA-L上，并提供了YouTube和bilibili上的演示视频。

2. 项目快速启动

系统要求

确保你的Ubuntu版本是16.04, 18.04 或 20.04 并已安装ros-desktop-full。

安装步骤

1. 安装Armadillo库（EGO-Planner的依赖）

   sudo apt-get install libarmadillo-dev
   

2. 从GitHub克隆代码

   git clone https://github.com/ZJU-FAST-Lab/ego-planner.git
   cd ego-planner
   

3. 使用Catkin构建项目

   catkin_make
   

4. 源设置文件并启动

   source devel/setup.bash
   roslaunch ego_planner simple_run.launch
   

如果你的网络连接到GitHub较慢，也可以尝试从Gitee仓库同步：

git clone https://gitee.com/iszhouxin/ego-planner.git

3. 应用案例和最佳实践

EGO-Planner被广泛用于实时的四轴飞行器本地规划任务中，尤其适用于时间敏感的应用。为了获得最佳性能：

• 在复杂的环境中测试规划能力。
• 结合不同的传感器数据，如激光雷达和视觉信息，以增强避障效果。
• 考虑与其他高级控制策略结合，例如 Teach-Repeat-Replan 方法。

4. 典型生态项目

• Fast-Planner: Zhou Boyu 的 Fast-Planner 提供了极高的路径规划速度，是 EGO-Planner 的灵感来源之一。
• LBFGS-Lite: 用于优化的L-BFGS求解器，轻量级且易于集成。
• mockamap: William Wu 制作的地图模拟器，可用于EGO-Planner的仿真场景。
• Teach-Repeat-Replan: 一种开放式实现的硬件架构，可以用于自动驾驶系统的学习和重复规划。

要了解更多关于EGO-Planner的信息，查阅其相关论文和社区资源，以及查看GitHub仓库中的示例代码和文档。

ego-planner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eg/ego-planner