深入理解Navigation包Global_planner全局路径规划的细节

2023-10-15 01:50:45

技术指南：ROS导航包Global_planner全局路径规划详解

简介

ROS导航包中的Global_planner全局路径规划器是机器人自主导航的核心组件之一，用于计算机器人从起点到目标点的全局最优路径。该规划器采用了A*和Dijkstra算法，结合地形图和障碍物信息，为机器人提供高效、可靠的路径规划方案。

Global_planner全局路径规划器的工作原理如下：

环境感知： 机器人通过传感器感知周围环境，构建地形图和障碍物信息，并将这些信息传递给Global_planner。
路径搜索： Global_planner收到环境信息后，根据A*或Dijkstra算法，在地形图和障碍物信息上搜索从起点到目标点的全局最优路径。
路径平滑： 搜索得到的路径通常会比较粗糙，Global_planner会对路径进行平滑处理，生成更平滑、更适合机器人运动的路径。
路径发布： Global_planner将计算出的全局路径发布到ROS话题上，其他组件（如局部路径规划器）可以订阅该话题，并根据全局路径生成机器人的局部运动轨迹。

Global_planner全局路径规划器包含以下关键组件：

A*算法： A*算法是一种广泛应用于路径搜索的启发式搜索算法，它使用启发函数来估计当前位置到目标位置的距离，并优先探索启发值较小的路径。
Dijkstra算法： Dijkstra算法也是一种常用的路径搜索算法，它不使用启发函数，而是以当前位置为起点，逐步搜索所有可达位置，并选择最短路径作为最终路径。
地形图： 地形图是机器人周围环境的地图，它包含了地形高度信息和障碍物信息。
障碍物信息： 障碍物信息是指机器人周围环境中的障碍物的位置和形状信息。

为了提高Global_planner全局路径规划器的性能，可以采用以下优化策略：

选择合适的算法： 根据具体应用场景，选择合适的路径搜索算法。对于简单的地形图和障碍物信息，可以使用Dijkstra算法；对于复杂的地形图和障碍物信息，可以使用A*算法。
优化启发函数： 对于A*算法，启发函数的选择对算法的性能影响很大。选择合适的启发函数可以显著提高算法的搜索效率。
并行化计算： Global_planner全局路径规划器可以并行化计算，以提高计算效率。
缓存路径： 如果机器人在同一环境中多次执行路径规划任务，可以将计算出的路径缓存起来，以避免重复计算。