路径规划 C++ ROS2 (Ⅰ)

rclcpp/rclcpp.hpp

在ROS 2(Robot Operating System 2)中,rclcpp 是用于 ROS 2 中 C++ 开发的一个重要的库。rclcpp/rclcpp.hpp 文件是 rclcpp 库的头文件,包含了 ROS 2 中 C++ 开发所需的类和函数声明。

这个头文件通常包含了一系列类、宏定义和函数声明,用于创建 ROS 2 节点、发布和订阅话题、执行服务调用等常见的 ROS 2 操作。

以下是一些可能包含在 rclcpp/rclcpp.hpp 头文件中的内容:

  1. Node 类: 用于创建 ROS 2 节点,管理节点的生命周期和执行节点相关操作。

  2. Publisher 类和 Subscriber 类: 用于发布和订阅 ROS 2 话题,实现节点间的通信。

  3. Service 类和 Client 类: 用于执行 ROS 2 服务的提供和调用,实现节点间的请求-响应通信。

  4. Timer 类: 用于创建定时器,执行定时任务。

  5. Parameter 类: 用于管理 ROS 2 节点的参数。

  6. Logger 类: 用于记录节点的日志信息。

  7. AsyncSpinner 类和 SyncSpinner 类: 用于在 ROS 2 中实现异步和同步的事件循环。

rclcpp/rclcpp.hpp 文件中的内容涵盖了 ROS 2 中 C++ 开发的核心功能,为开发者提供了丰富的工具和接口来实现机器人系统的开发和控制。

Frenet 坐标系

Frenet 坐标系是一种常用于描述车辆轨迹的坐标系,通常用于路径规划和车辆控制。在 Frenet 坐标系中,车辆轨迹被分解为横向位置(横向偏移)和纵向位置(纵向距离)两个维度,这种描述方式可以更好地适应曲线道路和弯道。

以下是 Frenet 坐标系中常用的几个概念:

  1. s 轴(纵向距离): s 轴表示车辆沿着道路中心线的纵向距离,通常以车辆所在位置到路径起点的弧长表示。s 轴沿着路径方向递增。

  2. l 轴(横向位置): l 轴表示车辆在道路横向的位置偏移量,即车辆相对于路径中心线的横向距离。l 轴垂直于 s 轴,正值表示车辆在路径右侧,负值表示车辆在路径左侧。

  3. s_d 和 l_d: 分别表示 s 和 l 对时间的导数,即纵向速度和横向位置的速度。

  4. s_d_d 和 l_d_d: 分别表示 s_d 和 l_d 对时间的导数,即纵向加速度和横向位置的加速度。

  5. s_d_d_d 和 l_d_d_d: 分别表示 s_d_d 和 l_d_d 对时间的导数,即纵向加速度的变化率和横向位置加速度的变化率。

using names std;

using namespace std; 是一个C++中常见的语句,它表示在当前作用域中引入了 std 命名空间的所有成员,这样在使用标准库中的函数、类和对象时就不需要在前面加上 std:: 前缀。

虽然使用 using namespace std; 可以简化代码编写,但是在实际开发中也存在一些潜在的问题:

  1. 命名冲突: 可能会造成命名空间冲突,特别是在较大的项目中引入多个命名空间时。

  2. 可读性: 可能降低代码的可读性,因为读者无法准确知道使用的函数或类来自于哪个命名空间。

class PlanningNode : public rclcpp::Node

这段代码看起来是在 C++ 中定义了一个名为 PlanningNode 的类,该类继承自 rclcpp::Node。在 ROS 2 中,rclcpp::Node 是用于创建 ROS 2 节点的类,它提供了节点的基本功能和与 ROS 2 系统进行通信的接口。

通过继承 rclcpp::Node 类,PlanningNode 类将具有创建节点、发布和订阅话题、执行服务调用等 ROS 2 相关功能的能力。

    class PlanningNode : public rclcpp::Node
    {
    public:
        PlanningNode();
        void MainLoop();

这段代码定义了一个名为 PlanningNode 的类,该类继承自 rclcpp::Node,并声明了两个成员函数 PlanningNode() 和 MainLoop()

在这个类中,PlanningNode() 是构造函数,用于初始化 PlanningNode 类的对象。而 MainLoop() 函数则可能用于执行主循环或主要的规划逻辑。通常,ROS 2 节点的主要操作会在一个循环中进行,处理传入的消息、执行规划算法等。

构造函数

在C++中,构造函数是一种特殊的成员函数,用于初始化类的对象。构造函数的名称与类名相同,没有返回类型(包括void),可以有参数也可以没有参数。当创建类的对象时,构造函数会被自动调用来初始化对象的状态。

在这里,PlanningNode() 是构造函数的声明,表示 PlanningNode 类的默认构造函数,没有参数。构造函数的定义(implementation)将包含在类的定义之外,通常在类的实现文件中。一个构造函数的定义可能如下所示:

PlanningNode::PlanningNode() : Node("planning_node") {
    // 构造函数的实现
    // 可以在这里进行对象的初始化操作
}

在这个构造函数的定义中,PlanningNode:: 用于指明这是 PlanningNode 类的构造函数的实现。在构造函数中,通过 Node("planning_node") 初始化基类 rclcpp::Node,并可以在构造函数中进行其他对象的初始化操作。

rclcpp::Rate rate(10.0);

在ROS 2中,rclcpp::Rate 是用于控制循环频率的类,它可以确保循环以特定的频率运行。在你提供的代码片段中,rclcpp::Rate rate(10.0); 创建了一个名为 rate 的 rclcpp::Rate 对象,并将其初始化为 10Hz 的频率。

这行代码的作用是创建一个循环频率为 10Hz 的 rclcpp::Rate 对象,以便在循环中控制执行的速率。通常,这种做法用于控制ROS节点中的某些操作以特定的频率执行,比如控制器的更新、数据的发布等。

在实际使用中,你可以将 rate.sleep() 放置在循环中,以便根据所设置的频率来暂停当前执行线程,以保持指定的循环速率。

        carla_pnc::ReferenceLine reference_line(path_length,
                                                referline_params);

这行代码看起来是在C++中创建了一个名为 reference_line 的 carla_pnc::ReferenceLine 对象,通过使用给定的 path_length 和 referline_params 进行初始化。

.h .hpp .cpp

在C++项目中,通常会使用不同的文件扩展名来表示不同类型的文件:

  • .h 文件:通常是头文件(header file),包含类的声明、函数原型、宏定义等。这些文件通常用于在不同的源文件中共享声明,以便在编译时进行类型检查。

  • .hpp 文件:也是头文件,通常用于C++编程中。.hpp 文件与 .h 文件的主要区别在于,.hpp 文件假定包含的内容是C++代码,因此可以包含类的定义、模板类实现等。

  • .cpp 文件:通常是C++源文件,包含实际的类定义、函数实现等。这些文件包含了程序的实际实现,实现了在头文件中声明的类和函数。

一般来说,C++项目中的文件组织结构通常遵循以下模式:

  • .h 或 .hpp 文件用于声明类、函数等。
  • .cpp 文件用于实现类和函数。

MyClass.h(头文件,包含类的声明):

#ifndef MYCLASS_H
#define MYCLASS_H

class MyClass {
public:
    MyClass(); // 构造函数声明
    void doSomething(); // 成员函数声明
private:
    int data;
};

#endif

MyClass.cpp(源文件,包含类的实现):

#include "MyClass.h"

MyClass::MyClass() {
    data = 0;
}

void MyClass::doSomething() {
    // 实现 doSomething 函数
}

### 关于ROS2路径规划的书籍和教程 对于希望深入研究ROS2路径规划的学习者来说,以下是几本推荐的书籍和资源: #### 1. **基础概念与框架** 为了掌握ROS2中的路径规划技术,首先需要熟悉ROS的基本架构及其核心功能。这可以通过学习《使用ROS学习机器人编程的系统方法》来实现[^1]。该书不仅涵盖了ROS的核心组件,还提供了详细的代码示例和理论讲解,帮助读者理解如何构建复杂的机器人应用。 尽管这本书主要基于ROS1编写,但由于ROS2继承了许多ROS1的设计理念和技术细节,因此其内容仍然具有很高的参考价值。特别是书中提到的软件包管理、工具使用等内容可以直接迁移到ROS2环境中。 #### 2. **路径规划的具体实践** 针对路径规划领域,《🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备!》一书提供了一系列实用的技术方案[^2]。此书详细讨论了多种路径规划算法,包括但不限于全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)以及局部规划(DWA、APF等)。这些算法可以被移植到ROS2平台,并结合Nav2导航栈进行实际部署。 此外,书中还包括了一些高级主题,例如曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线),这对于提高机器人的运动平滑性和效率至关重要。 #### 3. **调试与性能提升** 在实施路径规划过程中可能会遇到各种问题,比如成本地图不准确或未及时更新的情况。此时可参考相关内容:“检查成本地图:成本地图的不准确或不更新可能导致路径规划失败。” 这部分强调了`map_server` 和 `amcl` 节点的重要性[^3]。确保这两个模块运行良好是成功完成路径规划的关键之一。 #### 推荐教程 除了上述书籍外,在线还有许多专门面向ROS2路径规划的教学视频和文章可供选择。例如官方文档中有关Nav2的部分就非常值得阅读。Nav2 是专门为ROS2 设计的新一代导航堆栈,支持动态重配置参数等功能,极大简化了复杂场景下的路径计算过程。 --- ### 示例代码片段 下面是一个简单的 Python 实现 Dijkstra 算法的例子,用于演示基本的路径查找逻辑: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('infinity') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` 这段代码展示了最短路径求解的基础思路,可以根据具体需求调整成适用于不同环境的地图表示形式。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值