整理主要是对常见的决策规划算法进行一个整理，基本的地图环境使用了高精地图，grid map和ros的栅格地图三种形式。
对应的视频如下
2025研究生入学：无人驾驶车辆的决策规划算法
如有源码和文档的需求可以视频评论区留言
目前是一些最简单的算法的搭建，适合刚入门决策规划的新人。
高精地图-dijkstra
此内容截取了矿卡项目中的高精地图规划的内容出来，没有封装成功能包，直接通过python启动即可。
启动一个roscore
roscore
python map_plot.py # 解析高精地图并可视化
rviz # 并添加markerarray
使用dijkstra进行规划
python path_plan.py # 然后在rviz中添加对应的话题进行可视化
grid map路径搜索
文件结构
├── environment
│ ├── __init__.py
│ ├── __pycache__
│ │ ├── __init__.cpython-38.pyc
│ │ ├── env.cpython-38.pyc
│ │ ├── node.cpython-38.pyc
│ │ ├── point2d.cpython-38.pyc
│ │ └── pose2d.cpython-38.pyc
│ ├── env.py
│ ├── node.py
│ ├── point2d.py
│ └── pose2d.py
├── a_star.py
├── dijkstra.py
├── global_plan.py
├── graph_search.py
├── planner.py
└── plot.py
我们主要需要运行的是global_plan.py：
python global_plan.py
ps:如果路线没有出来可以拉动一下图片大小。
优化方法求解
进入frenet_planning/FrenetOptimalTrajectory
运行
python frenet_optimal_trajectory.py
Frenet坐标系的分解思想.
传统轨迹规划在全局坐标系（x,y）中直接规划，需要同时考虑位置、方向、速度等多维度约束，复杂度高。
Frenet 算法将运动分解到Frenet 坐标系中，简化问题：
● 纵向（s 方向）：沿 “参考路径” 的前进方向，关注 “走多远” 和 “速度快慢”（类似沿公路的里程）。
● 横向（d 方向）：垂直于参考路径的偏移方向，关注 “偏离参考路径多远”（类似公路上的左右偏移）。
step 1：生成参考路径（基准线）
首先需要一条 “参考路径” 作为规划的基准（类似公路的中心线）。
● 通过generate_target_course函数，用三次样条曲线（cubic spline） 拟合输入的路点（wx, wy），生成一条平滑的连续路径。
● 这条路径包含位置、航向角、曲率等信息，作为后续规划的基准。
step 2：生成大量候选轨迹
为了找到最优路径，先生成足够多的候选轨迹，通过calc_frenet_paths函数实现：
（1）横向轨迹规划（d 方向）
● 目标：从当前横向位置（c_d）规划到不同的 “目标横向位置”（di，在-MAX_ROAD_WIDTH到MAX_ROAD_WIDTH范围内采样，间隔D_ROAD_W）。
● 方法：使用五次多项式拟合横向轨迹。
五次多项式的优势是可以同时满足 “位置、速度、加速度” 的边界条件，保证轨迹平滑。
（2）纵向轨迹规划（s 方向）
● 目标：从当前纵向位置（s0）和速度（c_speed）规划到不同的 “目标速度”（tv，在当前速度和期望速度附近采样）。
● 方法：使用四次多项式拟合纵向轨迹。
四次多项式可满足 “位置、速度、加速度” 的边界条件，保证纵向运动的平滑性。
（3）组合横向和纵向轨迹
● 对每个横向目标位置（di）、每个预测时间（Ti，在MIN_T到MAX_T范围内采样）、每个纵向目标速度（tv），组合成一条完整的候选轨迹，记录其位置、速度、加速度等信息。
step 3：候选轨迹的可行性检查
生成的候选轨迹可能存在不符合物理约束或安全要求的情况，需要通过check_paths函数筛选：
● 物理约束：
○ 速度不超过MAX_SPEED；
○ 加速度绝对值不超过MAX_ACCEL；
○ 曲率不超过MAX_CURVATURE。
● 安全约束：
通过check_collision函数检查轨迹是否与障碍物碰撞。
step 4：选择最优轨迹
从可行的候选轨迹中，通过代价函数选出 “综合性能最好” 的轨迹：
● 代价函数（cf）综合了以下因素：
○ 横向代价（cd）：横向急动度（d_ddd，衡量平滑性）、预测时间（Ti，衡量效率）、横向偏移量（d，衡量与参考路径的偏离）；
○ 纵向代价（cv）：纵向急动度（s_ddd，衡量平滑性）、预测时间（Ti）、与目标速度的偏差（ds，衡量效率）；
○ 总代价cf = K_LATcd + K_LONcv（通过权重K_LAT和K_LON平衡横向和纵向性能）。
● 最终选择代价最小的轨迹作为最优解。
总结来说就是4步：
- 用样条曲线生成平滑参考路径；
- 分解横向 / 纵向运动，用多项式生成大量候选轨迹；
- 筛选出满足物理约束和无碰撞的可行轨迹；
- 用代价函数选择 “最平滑、最高效、最安全” 的最优轨迹。
smach状态机
基于规则的状态转移机制，通过smach和smach_ros库实现
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
简化SMACH状态机设计 - 单机器人任务执行系统
移除复杂传值，简化状态转移
"""
import rospy
import smach
import smach_ros
import time
import random
from geometry_msgs.msg import Point
from collections import deque
# ==================== 简化数据结构 ====================
class SimpleRobot:
"""简化机器人数据结构"""
def __init__(self):
self.battery = 100.0
self.position = Point(0, 0, 0)
self.status = 'idle'
self.task_count = 0
self.max_tasks = 3
# ==================== 全局变量 ====================
robot = SimpleRobot()
# ==================== 系统初始化状态 ====================
class InitState(smach.State):
"""系统初始化状态"""
def __init__(self):
smach.State.__init__(self, outcomes=['success', 'failed'])
def execute(self, userdata):
global robot
rospy.loginfo('=== 系统初始化 ===')
# 重置机器人状态
robot.battery = 100.0
robot.position = Point(0, 0, 0)
robot.status = 'ready'
robot.task_count = 0
rospy.loginfo(f'机器人初始化完成 - 电量: {robot.battery}%, 位置: ({robot.position.x}, {robot.position.y})')
time.sleep(1)
return 'success'
# ==================== 任务执行状态 ====================
class TaskState(smach.State):
"""任务执行状态"""
def __init__(self):
smach.State.__init__(self, outcomes=['task_done', 'need_charge', 'all_done'])
def execute(self, userdata):
global robot
# 检查是否完成所有任务
if robot.task_count >= robot.max_tasks:
rospy.loginfo('所有任务已完成！')
return 'all_done'
# 检查电量
if robot.battery < 30:
rospy.logwarn('电量不足，需要充电')
return 'need_charge'
# 执行任务
robot.task_count += 1
task_time = random.uniform(2, 4)
rospy.loginfo(f'开始执行任务 {robot.task_count}/{robot.max_tasks}')
for i in range(int(task_time)):
if rospy.is_shutdown():
return 'task_done'
robot.battery -= random.uniform(5, 10)
rospy.loginfo(f'任务进行中... 电量: {robot.battery:.1f}%')
time.sleep(1)
# 更新位置
robot.position.x += random.uniform(-2, 2)
robot.position.y += random.uniform(-2, 2)
rospy.loginfo(f'任务 {robot.task_count} 完成！新位置: ({robot.position.x:.1f}, {robot.position.y:.1f})')
return 'task_done'
# ==================== 充电状态 ====================
class ChargeState(smach.State):
"""充电状态"""
def __init__(self):
smach.State.__init__(self, outcomes=['charged'])
def execute(self, userdata):
global robot
rospy.loginfo('=== 开始充电 ===')
while robot.battery < 90 and not rospy.is_shutdown():
robot.battery += 20
if robot.battery > 100:
robot.battery = 100
rospy.loginfo(f'充电中... 电量: {robot.battery:.1f}%')
time.sleep(1)
rospy.loginfo('充电完成！')
return 'charged'
# ==================== 休息状态 ====================
class RestState(smach.State):
"""休息状态"""
def __init__(self):
smach.State.__init__(self, outcomes=['rested'])
def execute(self, userdata):
global robot
rospy.loginfo('=== 任务完成，机器人休息 ===')
robot.status = 'resting'
for i in range(3):
if rospy.is_shutdown():
break
rospy.loginfo(f'休息中... {i+1}/3')
time.sleep(1)
rospy.loginfo('休息完成！')
return 'rested'
# ==================== 结果汇总状态 ====================
class SummaryState(smach.State):
"""结果汇总状态"""
def __init__(self):
smach.State.__init__(self, outcomes=['finished'])
def execute(self, userdata):
global robot
rospy.loginfo('=== 任务执行总结 ===')
rospy.loginfo(f'完成任务数: {robot.task_count}/{robot.max_tasks}')
rospy.loginfo(f'最终电量: {robot.battery:.1f}%')
rospy.loginfo(f'最终位置: ({robot.position.x:.1f}, {robot.position.y:.1f})')
rospy.loginfo(f'机器人状态: {robot.status}')
rospy.loginfo('=== 状态机执行完成 ===')
return 'finished'
# ==================== 创建状态机 ====================
def create_state_machine():
"""创建简化状态机"""
# 创建主状态机
sm = smach.StateMachine(outcomes=['SUCCESS', 'FAILED'])
with sm:
# 系统初始化
smach.StateMachine.add('INIT',
InitState(),
transitions={'success': 'TASK_LOOP',
'failed': 'FAILED'})
# 创建任务循环子状态机
task_loop = smach.StateMachine(outcomes=['loop_done', 'loop_failed'])
with task_loop:
smach.StateMachine.add('TASK_EXECUTION',
TaskState(),
transitions={'task_done': 'TASK_EXECUTION',
'need_charge': 'CHARGING',
'all_done': 'loop_done'})
smach.StateMachine.add('CHARGING',
ChargeState(),
transitions={'charged': 'TASK_EXECUTION'})
# 添加任务循环到主状态机
smach.StateMachine.add('TASK_LOOP',
task_loop,
transitions={'loop_done': 'REST',
'loop_failed': 'FAILED'})
# 休息状态
smach.StateMachine.add('REST',
RestState(),
transitions={'rested': 'SUMMARY'})
# 结果汇总
smach.StateMachine.add('SUMMARY',
SummaryState(),
transitions={'finished': 'INIT'})
return sm
# ==================== 主函数 ====================
def main():
"""主函数"""
# 初始化ROS节点
rospy.init_node('simple_state_machine')
rospy.loginfo('启动简化状态机...')
# 创建状态机
sm = create_state_machine()
# 创建状态机可视化服务器
sis = smach_ros.IntrospectionServer('simple_sm', sm, '/SM_ROOT')
sis.start()
try:
# 执行状态机
outcome = sm.execute()
rospy.loginfo(f'状态机执行完成，结果: {outcome}')
except rospy.ROSInterruptException:
rospy.loginfo('状态机被中断')
except Exception as e:
rospy.logerr(f'状态机执行出错: {str(e)}')
finally:
sis.stop()
rospy.loginfo('状态机服务器已停止')
if __name__ == '__main__':
main()
栅格地图规划方法
安装依赖项
sudo apt install ros-noetic-costmap-2d ros-noetic-nav-core ros-noetic-navfn ros-noetic-base-local-planner ros-noetic-map-server ros-noetic-amcl ros-noetic-map-server ros-noetic-move-base ros-noetic-smach-viewer
将此内容放到同一个功能包中,然后编译:
catkin_make
地图使用的是2d 栅格地图格式
内置的算法包括astar,dijkstra和ghfs,都是在graph_planner的a_star.cpp实现的,大家如果想要做这个的,可以直接修改这里的a_star的实现,修改为其他算法,然后对比效果,不建议在现有框架下再添加一个规划方法(需要大量的ros,qt的c++开发经验)
/**
* @brief Construct a new AStar object
* @param nx pixel number in costmap x direction
* @param ny pixel number in costmap y direction
* @param resolution costmap resolution
* @param dijkstra using diksktra implementation
* @param gbfs using gbfs implementation
*/
AStar::AStar(int nx, int ny, double resolution, bool dijkstra, bool gbfs) : GlobalPlanner(nx, ny, resolution)
{
// can not using both dijkstra and GBFS at the same time
if (!(dijkstra && gbfs))
{
is_dijkstra_ = dijkstra;
is_gbfs_ = gbfs;
}
else
{
is_dijkstra_ = false;
is_gbfs_ = false;
}
factor_ = 0.25;
};
AStar由dijkstra和gbfs控制,也是使用这三种算法切换的方式,只需要再添加对应的flag开发其他的规划算法即可.
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