lethal_cost (int, default: 253) Lethal Cost (dynamic reconfigure)的作用

Lethal Cost（致命代价）是一个动态重新配置参数，用于在代价地图中表示致命障碍物的代价值。在ROS（Robot Operating System）中，代价地图是一种常用的环境建模方式，用于路径规划和避障等任务。

Lethal Cost参数指定了在代价地图中表示致命障碍物的代价值。通常，这个值会被设置为一个较高的数值，例如默认值253。这样做的目的是为了将致命障碍物与其他障碍物区分开来，并确保规划器避开这些致命障碍物，以确保机器人的安全。

使用Lethal Cost参数，可以在动态重新配置的过程中，根据特定需求和环境，调整代价地图中致命障碍物的代价值。这样可以灵活地适应不同的场景和任务要求，提高路径规划和避障的效果。

总而言之，Lethal Cost参数的作用是定义代价地图中致命障碍物的代价值，以便规划器能够避开这些障碍物，确保机器人的安全。

相关问题

Expander(PotentialCalculator* p_calc, int nx, int ny) : unknown_(true), lethal_cost_(253), neutral_cost_(50), factor_(3.0), p_calc_(p_calc) { setSize(nx, ny); }

这是 `Expander` 类的构造函数的定义。构造函数使用了成员初始化列表，并初始化了 `Expander` 类的各个成员变量。

在这里，构造函数接受一个 `PotentialCalculator` 类对象的指针 `p_calc`，以及两个整型参数 `nx` 和 `ny`。通过成员初始化列表，将这些参数分别赋值给了 `p_calc_`、`nx_` 和 `ny_` 成员变量。

此外，构造函数还对其他成员变量进行了初始化。`unknown_` 被初始化为 `true`，`lethal_cost_` 被初始化为 `253`，`neutral_cost_` 被初始化为 `50`，`factor_` 被初始化为 `3.0`。

最后，构造函数调用了 `setSize(nx, ny)` 方法来设置类中的大小相关属性。这可能是一个内部方法，用于根据给定的 `nx` 和 `ny` 来设置相关的类属性。

通过成员初始化列表的方式，构造函数可以在创建对象时直接对成员变量进行初始化，而不需要在构造函数体内进行赋值操作。这种方式可以提高代码的效率和可读性。

给出以下程序的各个步骤的注释：void AStarExpansion::add(unsigned char* costs, float* potential, float prev_potential, int next_i, int end_x, int end_y) { if (next_i < 0 || next_i >= ns_) return; if (potential[next_i] < POT_HIGH) return; if(costs[next_i]>=lethal_cost_ && !(unknown_ && costs[next_i]==costmap_2d::NO_INFORMATION)) return; potential[next_i] = p_calc_->calculatePotential(potential, costs[next_i] + neutral_cost_, next_i, prev_potential); int x = next_i % nx_, y = next_i / nx_; float distance = abs(end_x - x) + abs(end_y - y); queue_.push_back(Index(next_i, potential[next_i] + distance * neutral_cost_)); std::push_heap(queue_.begin(), queue_.end(), greater1()); } } //end namespace global_planner

以下是给定程序的各个步骤的注释：

void AStarExpansion::add(unsigned char* costs, float* potential, float prev_potential, int next_i, int end_x, int end_y) {
    if (next_i < 0 || next_i >= ns_) // 如果 next_i 超出了地图范围，则返回
        return;

    if (potential[next_i] < POT_HIGH) // 如果 next_i 已经有了一个更小的 potential 值，则返回
        return;

    if (costs[next_i] >= lethal_cost_ && !(unknown_ && costs[next_i] == costmap_2d::NO_INFORMATION)) // 如果 next_i 的 cost 值超过了 lethal_cost_，或者 unknown_ 为 true 且 costs[next_i] 等于 costmap_2d::NO_INFORMATION，则返回
        return;

    // 计算 next_i 的 potential 值，并将其存储在 potential 数组中
    potential[next_i] = p_calc_->calculatePotential(potential, costs[next_i] + neutral_cost_, next_i, prev_potential);

    // 计算 next_i 到终点的曼哈顿距离，并将 next_i 加入优先级队列（即堆）中
    int x = next_i % nx_, y = next_i / nx_;
    float distance = abs(end_x - x) + abs(end_y - y);
    queue_.push_back(Index(next_i, potential[next_i] + distance * neutral_cost_));
    std::push_heap(queue_.begin(), queue_.end(), greater1());
}

该函数是 A* 算法中的一个关键步骤，用于将当前节点的四连通邻居加入优先级队列中。在每次循环中，函数处理队列中 potential 值最小的节点，然后将其邻居节点加入队列中。具体来说，函数首先检查 next_i 是否越界或者已经有了更小的 potential 值，如果是，则返回。然后，函数检查 next_i 的 cost 值是否超过了 lethal_cost_，或者是否为 costmap_2d::NO_INFORMATION（如果 unknown_ 为 true），如果是，则返回。接着，函数调用 p_calc_ 的 calculatePotential() 函数计算 next_i 的 potential 值，并将其存储在 potential 数组中。最后，函数计算 next_i 到终点的曼哈顿距离，并将 next_i 加入优先级队列中，以便在后续的循环中进行处理。