ros局部路径规划器

常见的ROS局部路径规划算法包括以下几种： 1. Dynamic Window Approach（DWA）：基于动态窗口的方法，可以在考虑机器人动力学和环境约束的情况下，快速地生成安全的轨迹。 2. Vector Field Histogram（VFH）：基于极坐标的直方图法，通过构建环境地图和机器人当前位置，选取最佳路径。 3. Elastic Band（EB）：基于张力带的方法，将路径规划问题转化为弹性带的优化问题，可以实现在复杂环境下的路径规划。 4. Rapidly-exploring Random Tree（RRT）：基于随机树的方法，通过随机采样和树的扩展搜索，找到环境中的可行路径。 5. Hybrid A*：混合A*算法，结合了离散和连续路径规划的优点，可以在复杂环境下实现快速的路径规划。 不同的算法适用于不同的场景，需要根据实际问题和机器人特性进行选择。

### 创建或定制ROS中的局部路径规划器 #### 定义自定义局部路径规划器类 为了在ROS中创建一个新的局部路径规划器，该规划器需遵循`nav_core::BaseLocalPlanner` C++ 接口规范[^1]。这意味着新的规划器应当继承自 `nav_core::BaseLocalPlanner` 类，并重写必要的虚函数来提供特定的行为逻辑。 对于想要集成到ROS导航堆栈里的任何新局部路径规划器而言，除了上述接口遵从外，还需要确保此规划器能够作为一个可加载的插件被识别出来。这通常涉及到编写相应的XML配置文件用于注册这个插件以及设置好CMakeLists.txt 和 package.xml 文件以便于编译环境知晓这些新增加的内容。 #### 编写头文件与源码实现 当着手开发具体的算法之前，首先要做的便是准备两个重要的文件——一个是描述公共API 的`.h`(header) 头文件；另一个则是包含了实际业务逻辑的 `.cpp` (implementation) 源代码文件。这两个文件共同构成了整个局部路径规划器的核心部分。 - **Header File (.h)**: 此处应声明所有对外公开的方法签名及其参数列表，同时也可能包含一些内部使用的辅助结构体/枚举类型的定义。 - **Source Code Implementation(.cpp):** 这里则负责具体方法的实际编码工作，即如何依据输入数据计算出最优解的过程。 ```cpp // MyCustomLocalPlanner.h #ifndef MY_CUSTOM_LOCAL_PLANNER_H_ #define MY_CUSTOM_LOCAL_PLANNER_H_ #include <costmap_2d/costmap_2d_ros.h> #include <base_local_planner/world_model.h> #include <base_local_planner/local_planner_util.h> namespace my_custom_namespace { class MyCustomLocalPlanner : public nav_core::BaseLocalPlanner { public: bool initialize(std::string name, tf2_ros::Buffer* tf, costmap_2d::Costmap2DROS* costmap_ros); bool computeVelocityCommands(geometry_msgs::Twist& cmd_vel); private: // Add your member variables here. }; } #endif /*MY_CUSTOM_LOCAL_PLANNER_H_*/ ``` ```cpp // MyCustomLocalPlanner.cpp #include "MyCustomLocalPlanner.h" using namespace my_custom_namespace; bool MyCustomLocalPlanner::initialize(std::string name, tf2_ros::Buffer* tf, costmap_2d::Costmap2DROS* costmap_ros){ // Initialization code goes here... return true; } bool MyCustomLocalPlanner::computeVelocityCommands(geometry_msgs::Twist& cmd_vel){ // Computation of velocity commands based on the current state and goal position. // This is where you implement custom behavior for path planning. // Example output command to move forward at a constant speed. cmd_vel.linear.x = 0.5; cmd_vel.angular.z = 0.0; return true; } ``` #### 插件机制支持 为了让ROS知道存在这样一个新的局部路径规划器可供选用，在项目根目录下的`package.xml` 中添加依赖项： ```xml <build_depend>catkin</build_depend> <exec_depend>roscpp</exec_depend> <depend>geometry_msgs</depend> <depend>tf2_ros</depend> <depend>costmap_2d</depend> <depend>nav_core</depend> <!-- Other dependencies --> ``` 接着编辑项目的`CMakeLists.txt` 来指定构建规则和链接库： ```cmake find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp geometry_msgs tf2_ros costmap_2d nav_core ) add_library(${PROJECT_NAME}_local_planner src/my_custom_local_planner.cpp) target_link_libraries(${PROJECT_NAME}_local_planner ${catkin_LIBRARIES}) install(TARGETS ${PROJECT_NAME}_local_planner DESTINATION lib/${PROJECT_NAME}) catkin_install_python(PROGRAMS scripts/* DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}) if(CATKIN_ENABLE_TESTING) find_package(rostest REQUIRED) endif() # Plugin export setup include_directories(include ${catkin_INCLUDE_DIRS}) catkin_package( CATKIN_DEPENDS ... LIBRARIES ${PROJECT_NAME}_local_planner ) install(DIRECTORY include/${PROJECT_NAME}/ DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_INCLUDE_DESTINATION} ) file(GLOB PLUGIN_FILES "${PROJECT_NAME}/cfg/*.cfg") foreach(_FILE ${PLUGIN_FILES}) configure_file(${_FILE} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${_FILE} @ONLY) endforeach() configure_file(plugin_description.xml plugin_description.xml COPYONLY) install(FILES plugin_description.xml DESTINATION ${CATKIN_GLOBAL_PLUGINDESTINATION}) ``` 最后一步是在工程内创建名为`plugin_description.xml` 的文件用来向系统说明有哪些可用的新功能模块可以作为插件使用: ```xml <library path="lib/lib${PROJECT_NAME}_local_planner"> <class name="${project_name}/my_custom_namespace/MyCustomLocalPlanner" type="my_custom_namespace::MyCustomLocalPlanner" base_class_type="nav_core::BaseLocalPlanner"/> </library> ``` 通过以上步骤完成之后，便可以在ROS环境中测试并应用所设计好的新型局部路径规划器了。