ros导航路径规划算法

本文介绍了ROS导航中的简单轨迹生成算法,主要包括样本路径生成和最优路径选择两个步骤。通过获取速度和转向角速度,结合控制命令频率计算样本路径,并通过穷举法组合速度样本生成路径。同时,讨论了DWA算法与持续加速算法的区别。路径评价指标包括占用网格成本、路径偏离距离和目标点距离。

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调试了很长时间的机器人自动导航,一直以为路径规划是个很高大上的东东。直到看完路径生成及选择代码,结果好无语。

可能这是最简单的路径规划算法,毕竟叫做simple trajectory generator。

路径规划分成两部分:1.样本路径生成。2.最优路径选择

第一部分 样本路径生成

1.获取当前的x轴速度vx,y轴速度vy,和z轴转向角速度th。这部分数据一般从odom获取,并且在2d地图上,y轴速度一般是0。

2.获取下发控制命令的频率H,算出每个控制命令的周期  1/H = sim_period_

3.以x轴速度vx为例,根据命令周期长度,加速度,减速度,最大速度,最小速度,算出下个周期时,vx的最大值max_vx和最小值min_vx。

max_vx = min(最大速度,vx + 加速度×命令周期);

min_vx = max(最小速度,vx - 减速度×命令周期)

4.获取每个速度的采样率,例如vx的最大速度为1,最小速度为0,采样率为6,那么针对vx的采样标本是0,0.2,0.4,0.6,0.8,1。

5.穷举法,针对vx,vy,th的所有标本进行全组合,一共就有(vx采样率×vy采样率×th采样率)个样本速度(vx,vy,th)。

6.针对每个样本速度,在 sim_period_时间内,可以生成一条路径(由一系列个点组成)。

需要注意是否使用dwa算法,dwa是非持续加速算法,即在sim_period_时间样本速度就是实际速度不会改变。而持续加速

### ROS 中无人机路径规划算法实现方法 #### 基于已知地图的单个无人机路径规划ROS环境中,针对基于已知地图的无人机路径规划,可以采用A*或Dijkstra等经典图搜索算法来寻找最优路径。这些算法能够有效地处理静态环境下的路径求解问题,在给定起点和终点的情况下找到一条可行路线[^1]。 对于更复杂的任务需求,比如存在多个中途停留的目标位置,则可以通过扩展基础版本的路径规划器来支持多点间的连续导航操作。这通常涉及到将整个行程分解成若干段独立的小型子任务,并依次执行每一段直至完成全部预定站点访问。 ```python def plan_path(start, goal, map_data): """ 使用A*算法进行路径规划. 参数: start (tuple): 起始坐标(x,y). goal (tuple): 终止坐标(x,y). map_data (numpy.ndarray): 地图数据矩阵. 返回: list of tuples: 从起始到目标的一系列坐标点组成的列表. """ open_set = PriorityQueue() came_from = {} g_score = {start: 0} f_score = {start: heuristic_estimate_of_distance(start, goal)} while not open_set.empty(): current = open_set.get()[2] if current == goal: return reconstruct_path(came_from, current) neighbors = get_neighbors(current, map_data) for neighbor in neighbors: tentative_gscore = g_score[current] + distance_between(current, neighbor) if tentative_gscore < g_score.setdefault(neighbor, float('inf')): came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = tentative_gscore f_score[neighbor] = tentative_gscore + heuristic_estimate_of_distance(neighbor, goal) if neighbor not in [item[-1] for item in open_set.queue]: open_set.put((f_score[neighbor], id(neighbor), neighbor)) raise ValueError("No path found") ``` #### 多无人机编队路径协调机制 当考虑由一组协作工作的无人机构成团队时,除了各自内部遵循前述提到的方法外,还需要额外引入一套用于维持队伍结构稳定性的控制逻辑。具体来说: - **相对定位保持**:确保每一架成员相对于其他伙伴的位置关系始终保持一致; - **避碰策略设计**:防止个体间发生碰撞事故的同时也要规避外界障碍物干扰; - **同步动作调整**:使全体队员的动作尽可能地整齐划一,从而提高整体效率并减少能量消耗; 为了达成上述目的,可借鉴文献中提出的方案——即利用虚拟力场模型模拟物理世界里的斥力吸引作用力来进行动态调节[^2]。 ```matlab function updateFormation(drone_positions, target_positions, formation_matrix) % UPDATEFORMATION 更新无人机编队姿态 num_drones = length(drone_positions); % 计算期望移动方向 desired_directions = zeros(num_drones, 2); for i=1:num_drones relative_pos = drone_positions(i,:) - mean(drone_positions); %#ok<MINUS> desired_heading = atan2(relative_pos(2),relative_pos(1)) ... + pi/num_drones*(i-mod(i,num_drones)-1); desired_directions(i,:) = [cos(desired_heading) sin(desired_heading)]; end % 应用形成约束条件 adjusted_target_positions = bsxfun(@plus,... target_positions,... formation_matrix *... reshape(desired_directions',[],1)); end ``` #### 可视化与监控工具集成 最后值得一提的是,在实际应用过程中往往离不开良好的图形界面辅助开发调试工作。借助RViz这样的强大软件包,开发者不仅可以在直观界面上观察到各台设备当前所处状态及其运动趋势变化情况,而且还能方便快捷地设置参数选项以及触发特定事件响应流程等等[^3]。 ---
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