秃头队长

源码地址：https://www.cmu-exploration.com/development-environment用采样的离散点做前向模拟，基于机器人当前状态，预测一段范围内可能出现的情况。for shift1 = -angle : deltaAngle : angle %角度 wayptsStart = [0, 0, 0; 3, shift1, 0]; pathStartR = 0 : 0.01 : dis; pathStartS

开源了很久的局部规划器算法，实际使用效果也非常不错，不过一直没仔细去阅读，最近有时间对这部分代码仔细梳理一下。在阅读localPlanner局部路径规划代码之前，首先需要了解其局部路径的生成过程。详细解析可参考博客：Matlab用采样的离散点做前向模拟三次样条生成路径点GitHub地址：https://github.com/HongbiaoZ/autonomous_exploration_development_environment/tree/noetic/src/local_plannerAut

在CMU团队开源的全套导航系统中，点云的地面分割是在局部路径规划的前提。之前的文章已经对局部路径规划算法做了详细的介绍，包括Matlab用采样的离散点做前向模拟三次样条生成路径点，CMU团队最新开发的局部路径导航算法 localPlanner 代码详解以及如何适用于现实移动机器人。CMU所提供的点云地面分割算法在其提供的仿真环境下，效果比较明显，可以有效的识别地面与障碍物。首先还是对参数简单的介绍一下：double scanVoxelSize = 0.05; --- 点云下采样doubl