多精度规划窗口的航迹规划算法的代码复现

多精度航迹规划通常用于处理复杂的飞行环境需求，它结合了高精度的局部路径搜索（如RRT*、A*等）和低精度全局优化。这种算法首先使用一种快速但粗糙的搜索策略生成初始的飞行路径，然后在这个基础上通过精确的局部调整来提高轨迹的质量。

在代码复现中，可以参考以下Python伪代码框架（基于`moveit_planning_execution`库示例）：

import rospy
from nav_msgs.msg import Path
from geometry_msgs.msg import PoseStamped
from moveit_msgs.srv import GetPlan

class MultiPrecisionTrajectoryPlanner:

    def __init__(self):
        # 初始化ROS节点和服务客户端
        self.planner = rospy.ServiceProxy('move_group', GetPlan)
        self.start_pose = None
        self.end_pose = None

    def set_start_and_end(self, start, end):
        self.start_pose = start
        self.end_pose = end

    def plan(self):
        # 粗糙搜索阶段
        low_precision_plan = self.planner(start=self.start_pose, goal=self.end_pose, planning_time=60)

        # 高精度优化阶段
        high_precision_plan = self.refine_path(low_precision_plan)

        return high_precision_plan

    def refine_path(self, low_precision_path):
        refined_path = Path()
        for pose in low_precision_path.poses:
            # 使用RRT*或者其他精确规划算法优化当前点
            optimized_pose = self.refine_pose(pose)
            refined_path.poses.append(optimized_pose)
        return refined_path

    def refine_pose(self, pose):
        # 这里可以调用自定义的精确搜索函数，比如rrt_star或者lattice_planner
        pass

# 示例使用
planner = MultiPrecisionTrajectoryPlanner()
planner.set_start_and_end(PoseStamped(), PoseStamped())  # 设置起始和目标位置
path = planner.plan()

注意这只是一个基本的框架，实际应用中还需要考虑碰撞检测、约束条件等因素，并可能需要自定义优化函数。