ros中 自行编写程序c++控制小海龟从0号点位出发按照一定顺序遍历到达 1、2、3、4点位（顺序自拟），最后回到0号点位，过程中要求不能贴边撞墙，小海龟在到达1、2、3、4各点位时需停留5s，小轨迹海龟自定，轨迹难度越大得分越高

在ROS (Robot Operating System) 中，你可以使用MoveIt!库来控制一个模拟的机器人手臂或类似的设备，如你所描述的小海龟移动。但是，由于ROS本身并不直接支持像小海龟这样的图形化游戏环境中的路径规划，我们需要做的是设计一个逻辑并将其嵌入到ROS的节点中。

以下是一个简单的概念框架，我们将创建一个C++程序，用于控制模拟的“小海龟”：

1. 首先，你需要在ROS的`src`目录下创建一个新的包，并初始化相关的msg和srv文件。

2. 定义一个消息类型（msg）来表示各个点的位置，包括坐标和停留时间。例如：

#include <geometry_msgs/Point.h>
struct PointWithDelay {
    geometry_msgs::Point point;
    int delay_seconds;
};

3. 创建一个服务（srv），供客户端请求从起点开始的路径：

#include <std_srvs/Empty.h>
service_t plan_path = "plan_path";
bool planPathService(std_srvs::Empty::Request &req, std_srvs::Empty::Response &res);

4. 实现`planPathService`，根据你的算法生成路径，例如A*搜索或Dijkstra算法，计算出最佳路径：

std::vector<PointWithDelay> calculatePath();

5. 控制小海龟执行路径，这里假设有一个简单的模拟器接口：

void executeTrajectory(const std::vector<PointWithDelay>& path);

6. 在主函数中启动服务，监听客户端请求，然后处理路径计划和执行：

int main(int argc, char **argv) {
    ros::init(argc, argv, "turtle_controller");
    ros::NodeHandle nh;

    // ...其他初始化...

    nh.advertise(plan_path, 1); // Advertise the service

    while (ros::ok()) {
        if (nh.serviceClient(plan_path).wait_for_service(ros::Duration(1))) { // Wait for client request
            planPathService(nh.serviceCall(plan_path), res); // Handle service call
        }
        // ...其他循环逻辑...
    }

    return 0;
}

7. 小海龟轨迹可以基于机器学习或者预定义规则来生成，比如随机生成曲线或复杂的几何形状。为轨迹添加难度评分可能涉及计算曲线的复杂度（如曲率、长度等）。