Autoware-Pure_pursuit代码解析

本文详细解析了Autoware中的纯追踪(Pure Pursuit)算法实现,包括相对坐标计算、预瞄距离设置、曲率计算以及速度控制。通过计算机器人与目标点间的关系,动态调整预瞄距离和曲率,从而引导机器人沿着路径行驶。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

// calculation relative coordinate of point from current_pose frame

计算全局坐标系相对于机器人坐标系中的位置,即point相对于current_pose坐标系的位置

公式参考,R=L^2/(2*y),论文--一种纯追踪模型改进算法

geometry_msgs::Point calcRelativeCoordinate(geometry_msgs::Point point_msg, geometry_msgs::Pose current_pose)
{
  tf::Transform inverse;
  tf::poseMsgToTF(current_pose, inverse);
  tf::Transform transform = inverse.inverse();

  tf::Point p;
  pointMsgToTF(point_msg, p);
  tf::Point tf_p = transform * p;
  geometry_msgs::Point tf_point_msg;
  pointTFToMsg(tf_p, tf_point_msg);

  return tf_point_msg;

}


例如:


    geometry_msgs::Point point_msg;

    point_msg.x=1;
    point_msg.y=2;
    point_msg.z=0;

    geometry_msgs::Pose current_pose;
    current_pose.position.x=4;
    current_pose.position.y=7;
    current_pose.position.z=0;
    current_pose.orientation.x=0;
    current_pose.orientation.y=0;
    current_pose.orientation.z=0;
    current_pose.orientation.w=1;

计算结果为

x: -3
y: -5i
z: 0


<think>我们正在处理关于Autoware中概率占用网格地图(probabilistic_occupancy_grid_map)的实现原理和使用方法的问题。 根据提供的引用内容,我们可以从引用[1]和引用[2]中获取相关信息。 引用[1]提到: - probabilistic_occupancy_grid_map: 通过概率模型增强栅格地图的表示能力,提供更为精确的环境表示。 引用[2]提供了更详细的源码解读,特别是关于`laserscan_based_occupancy_grid_map`和`pointcloud_based_occupancy_grid_map`两个类。 - 类`OccupancyGridMap`包含多个方法,如`worldToMap`(将世界坐标转换为地图坐标)、`updateOrigin`(更新原点)、`raytrace2D`(二维射线追踪)、`updateFreespaceCells`(更新自由空间单元格)、`updateOccupiedCells`(更新被占据单元格)、`updateCellsByPointCloud`(通过点云更新单元格)等。 - 类`LaserscanBasedOccupancyGridMapNode`和`PointcloudBasedOccupancyGridMapNode`分别处理基于激光扫描和点云的占用网格地图。 实现原理: 概率占用网格地图通常使用传感器数据(如激光雷达扫描或点云)来更新每个网格单元的状态。每个单元的状态用一个概率值表示(例如,被占据、自由或未知)。常用的概率更新方法是使用贝叶斯更新规则,如反传感器模型(inverse sensor model)或对数几率(log-odds)表示。 在Autoware的实现中,根据引用[2]: - 对于激光扫描数据,首先将激光扫描转换为点云(`convertLaserscanToPointCloud2`方法),然后使用点云数据更新网格地图。 - 更新地图时,会区分自由空间和被占据的空间。对于每个激光束,从传感器位置到检测到的障碍物之间的区域被认为是自由空间(通过射线追踪`raytrace2D`实现),而障碍物所在的点则被认为是占据空间。 具体更新方法可能包括: - 对于占据空间:更新对应网格的占据概率(通过`updateOccupiedCells`)。 - 对于自由空间:更新对应网格的自由概率(通过`updateFreespaceCells`)。 概率更新通常使用对数几率形式,因为对数几率可以将概率乘法转换为加法,计算更高效。一个网格单元的对数几率更新公式为: $$ \text{log-odds}(x) = \log \left( \frac{p(x)}{1-p(x)} \right) $$ 当有新的观测时,更新规则为: $$ \text{log-odds}_{new} = \text{log-odds}_{old} + \log \left( \frac{p(x|z)}{1-p(x|z)} \right) - \text{log-odds}_{prior} $$ 其中$p(x|z)$是给定观测$z$时网格单元$x$被占据的概率,先验概率通常取0.5(即log-odds=0)。 使用方法: 根据引用[2],在Autoware中,概率占用网格地图节点接收传感器数据(如激光扫描或点云),然后处理这些数据并发布占用网格地图。 例如,对于基于激光扫描的节点: - 订阅激光扫描话题(如`/scan`)。 - 将激光扫描转换为点云(可能包含障碍物和原始点云)。 - 使用转换后的点云更新内部的地图表示。 - 发布占用网格地图消息(类型为`nav_msgs/OccupancyGrid`)。 对于基于点云的节点,则直接订阅点云话题。 用户可以通过ROS话题来获取和可视化占用网格地图。此外,地图的参数(如分辨率、地图大小、传感器模型参数等)可以通过ROS参数服务器进行配置。 注意:引用[3]提到Autoware.AI已经停止维护,建议切换到Autoware.core/universe。因此,在较新的Autoware版本中,实现可能有所不同,但基本原理相似。 由于引用内容有限,我们无法提供更详细的代码实现,但上述信息已经概括了基本原理和基本使用方法。 相关问题: 1. 如何配置Autoware中的概率占用网格地图参数? 2. 概率占用网格地图中的传感器模型如何影响建图效果? 3. 在Autoware中如何订阅和使用概率占用网格地图? 4. 概率占用网格地图与其他类型的地图(如体素地图)相比有何优势?</think>### Autoware中概率占用网格地图的实现原理与使用方法 #### 实现原理 概率占用网格地图(Probabilistic Occupancy Grid Map)是一种基于传感器数据的环境建模方法,其核心原理是**贝叶斯概率更新模型**和**栅格化空间表示**。在Autoware中的实现包含以下关键技术: 1. **概率模型** 每个栅格单元维护一个被占据概率$p(m_i | z_{1:t})$,通过贝叶斯滤波更新: $$ p(m_i | z_{1:t}) = \frac{p(z_t | m_i) \cdot p(m_i | z_{1:t-1})}{p(z_t)} $$ 其中$z_t$是当前传感器观测,$m_i$表示栅格单元状态[^1]。 2. **传感器数据处理** - **激光雷达数据**:通过`raytrace2D`方法实现射线投射,区分自由空间(传感器到障碍物之间的区域)和被占据空间(障碍物位置)[^2]。 - **点云数据**:使用`updateCellsByPointCloud`方法直接将点云坐标转换为栅格坐标并更新概率值。 3. **坐标转换** 关键方法`worldToMap`实现世界坐标系到栅格坐标的映射: ```cpp // 伪代码示例 GridCoord worldToMap(float x_world, float y_world) { int x_map = (x_world - origin_x) / resolution; int y_map = (y_world - origin_y) / resolution; return {x_map, y_map}; } ``` 4. **动态更新机制** - `updateFreespaceCells`:降低射线路径上的栅格占据概率 - `updateOccupiedCells`:提高障碍物位置栅格的占据概率 - 使用**对数几率表示法**(Log-Odds)优化计算效率[^2]。 #### 使用方法 在Autoware.universe中主要通过以下节点实现: 1. **基于激光雷达的建图** ```bash ros2 launch probabilistic_occupancy_grid_map laserscan_based_occupancy_grid_map.launch.xml ``` - **输入**:`/sensing/lidar/scan`(激光扫描数据) - **输出**:`/map/occupancy_grid`(栅格地图) - **关键参数**(可在`occupancy_grid_map.param.yaml`中配置): ```yaml grid_length: 100.0 # 地图尺寸(m) resolution: 0.2 # 栅格分辨率(m/格) occupancy_threshold: 0.65 # 占据概率阈值 ``` 2. **基于点云的建图** ```bash ros2 launch probabilistic_occupancy_grid_map pointcloud_based_occupancy_grid_map.launch.xml ``` - **输入**:`/sensing/lidar/pointcloud`(点云数据) - **支持动态障碍物过滤**:通过时间戳比对移除移动物体 3. **可视化与调试** 使用RViz订阅`/map/occupancy_grid`话题,配置显示属性: - 颜色映射:根据概率值显示不同颜色(蓝色:自由,红色:占据) - 动态更新:启用`Decay Time`参数观察概率衰减过程 #### 典型应用场景 1. **局部路径规划**:为避障算法提供实时环境表示 2. **传感器融合**:融合激光雷达/摄像头/毫米波雷达数据 3. **动态环境建模**:通过概率衰减模型处理临时障碍物(如行人) 4. **定位辅助**:与点云匹配算法结合提高定位精度 > **注意**:Autoware.AI版本已停止维护,建议使用Autoware.universe版本(ROS 2 Galactic/Humble)[^3][^4]。 --- ### 相关问题 1. 如何优化概率占用网格地图在动态环境中的更新效率? 2. 概率栅格地图与语义分割地图如何融合使用? 3. 在传感器数据缺失区域,概率栅格地图如何进行不确定性建模? 4. 如何配置Autoware的占用网格地图参数以适应不同分辨率的传感器? [^1]: 通过概率模型增强栅格地图的表示能力,提供更为精确的环境表示 [^2]: 包含`raytrace2D`射线追踪、概率更新等核心方法的实现细节 [^3]: Autoware.AI已于2022年停止维护,建议切换到Autoware.universe [^4]: 安装时需确保ROS 2 Galactic/Humble环境和相关依赖包
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