ros导航路径规划算法

ROS简单路径规划算法解析
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。

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。而持续加速算法,最开始实际速度就是当前速度,在sim_period_时间内不断加减速,最终实际速度变成样本速度。

代码可见:这两个方法

void SimpleTrajectoryGenerator::initialise(
    const Eigen::Vector3f& pos,
    const Eigen::Vector3f& vel,
    const Eigen::Vector3
### 实现自定义路径规划算法ROS 中实现自定义路径规划算法以替代默认的 `navfn` 或其他全局规划器,涉及多个方面的工作。为了创建一个新的全局路径规划器并集成到导航堆栈中,需要遵循特定的设计模式和接口。 #### 创建新的全局路径规划器类 新规划器应继承于 `nav_core::BaseGlobalPlanner` 接口,并重写必要的虚函数,如 `initialize()` 和 `makePlan()`. 这两个方法分别用于初始化规划器以及执行实际的路径查找操作[^1]. ```cpp class CustomGlobalPlanner : public nav_core::BaseGlobalPlanner { public: bool initialize(std::string name, costmap_2d::Costmap2DROS* costmap_ros); bool makePlan(const geometry_msgs::PoseStamped& start, const geometry_msgs::PoseStamped& goal, std::vector<geometry_msgs::PoseStamped>& plan); private: // 自定义成员变量... }; ``` #### 配置文件设置 为了让导航堆栈识别这个新的规划器,在配置文件(通常是 YAML 文件)里指定使用的具体插件名称: ```yaml global_planner: "custom_global_planner/CustomGlobalPlanner" ``` 这里假设已经通过 catkin 工具注册了相应的包名及其对应的 C++ 类型映射关系. #### 考虑运动模型特性 当设计路径时,考虑到机器人具体的动力学特征非常重要。对于具有阿克曼转向机制或者全向移动能力的不同车型来说,其最小转弯半径等因素会影响最终生成的有效可行路径[^2]. 因此建议开发者仔细分析目标平台的特点,并据此调整算法逻辑,确保所得到的结果既满足性能需求又符合物理现实条件下的可行驶性要求. #### 发布命令话题 一旦完成了路径计算过程,则可通过发布 `/cmd_vel` 主题的消息来指导机器人的行动方向与速度参数。这通常涉及到发送一个包含线性和角速度分量的速度指令给底层控制器处理: ```python from geometry_msgs.msg import Twist twist_msg = Twist() twist_msg.linear.x = desired_linear_velocity twist_msg.angular.z = desired_angular_velocity pub.publish(twist_msg) ``` 以上就是关于如何在 ROS 下开发并部署一套全新的全局路径规划解决方案的大致流程介绍.
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