rrt_exploration代码解析(一)—— global_rrt_detector.cpp

rrt_exploration代码解析(一)—— global_rrt_detector.cpp

rrt_exploration代码解析(二)—— local_rrt_detector.cpp

rrt_exploration代码解析(三)—— filter.py

rrt_exploration代码解析(四)—— assigner.py

        先附上rrt_exploration ros wiki 链接:rrt_exploration - ROS Wiki,依赖项和安装方法可以在wiki上找到,这里就不再赘述。主要解析一下rrt_exploration的源码。

    rrt_exploration包主要有rrt_exploration和rrt_exploration_tutorials两个文件夹,其中rrt_exploration_tutorials文件夹基本都是一下仿真用的launch文件和参数。主要的代码都在rrt_exploration文件夹下,rrt_exploration文件夹中有四个重要的文件和其他的辅助文件,下面根据个人的理解详细介绍一下:

glo

rrt_exploration种基于快速随机树(Rapidly-exploring Random Trees,简称RRT算法的探索路径规划代码RRT算法种高效的无人机航迹规划算法,常用于探索未知环境。 rrt_exploration代码的主要功能是在未知环境中生成条接近最优的路径,使得无人机可以探索整个环境。代码的实现包含以下几个步骤: 1. 初始化:代码首先会获取环境地图和无人机初始位置信息。同时,会设置RRT算法的参数,如树的最大生长步长、最大迭代次数等。 2. 构建树:代码会根据无人机的初始位置作为树的起点,开始构建随机树。在每次迭代中,代码会生成个随机点,并将该点与树上的最近节点进行连接,形成条新的树枝。 3. 节点选择:代码会根据定的策略,选择合适的节点进行生长。常用的策略有最近邻节点和最优路径代价节点选择。 4. 碰撞检测:在每次生成新节点时,代码会进行碰撞检测,确保新生成的路径不会与障碍物相交。 5. 收敛判断:当生成的树趋近于目标位置时,代码会判断是否达到收敛条件。如果达到收敛条件,则会停止迭代,树构建完成。 6. 最优路径回溯:在收敛时,代码会回溯树,找到从起点到目标位置的最优路径。最优路径般是根据路径长度、代价函数等标准来评估的。 总的来说,rrt_exploration代码通过RRT算法在未知环境中生成条最优路径,用于无人机的探索任务。通过树的构建和回溯,代码能够快速生成条安全且高效的路径规划结果。
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