ros2 全局规划的设置

ROS 2（Robot Operating System）的全局路径规划通常是在机器人操作系统架构中的高级规划层完成的，它负责生成从起点到终点的整体路线。以下是设置ROS 2全局规划的基本步骤：

1. **选择合适的导航栈**：在ROS 2中，常用的是` nav2`（Navigation 2），它包括了多种全局路径规划算法，如RRT*、Dijkstra等。

2. **配置`move_base`**: `move_base`节点是ROS 2导航的基本组件之一，包含了局部和全局路径规划。你需要配置`move_base`参数文件，例如`params.yaml`，来指定全局 planner（比如`global_costmap`和`global_planner`）的类型和参数。

3. **设置`global_costmap`**: 这个组件负责生成机器人的可行区域，并考虑静态和动态障碍物。你需要配置其分辨率、更新频率、以及传感器数据融合策略。

4. **设置`global_planner`**: 选择一个适合场景的全局规划算法，比如`rrt_star`或`dijkstra`。配置它们的起始区域、目标区域、以及搜索范围等参数。

5. **启动服务和订阅**: 启动相关的服务（如`nav_msgs/GetPlan`）并订阅必要的消息（如odom和激光雷达数据）以便规划器有实时的信息。

6. **测试与调整**：通过发布目标点给机器人，观察其规划结果是否合理，根据需要调整参数，优化性能。

相关问题

ROS全局路径规划算法

ROS (Robot Operating System) 中常用的全局路径规划算法包括以下几种：

1. Dijkstra算法：是一种经典的图搜索算法，用于寻找图中的最短路径。在ROS中，Dijkstra算法被广泛应用于全局路径规划。

2. A*算法：是一种启发式搜索算法，它基于估计距离来选择下一个节点，从而更快地找到最短路径。在ROS中，A*算法也常用于全局路径规划。

3. RRT算法：是一种基于随机采样的路径规划算法，它能够在高维空间中有效地搜索全局路径。在ROS中，RRT算法被广泛应用于机器人的路径规划。

4. PRM算法：是一种基于概率采样的路径规划算法，它通过在空间中随机采样节点，然后连接这些节点来构建一个图，从而搜索全局路径。在ROS中，PRM算法也常用于机器人的路径规划。

这些算法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。

ROS全局路径规划算法比较

在ROS中，常用的全局路径规划算法包括以下几种：

1. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种基于广度优先搜索的最短路径算法，它适用于边权值非负的有向图。在ROS中，Dijkstra算法被广泛应用于全局路径规划。

2. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估计节点到目标节点的距离来指导搜索方向，从而更快地找到最优解。在ROS中，A*算法被用于全局路径规划，常见的变种包括A*+Epsilon和Theta*算法。

3. D*算法：D*算法是一种增量式路径规划算法，它能够动态地更新路径，适用于机器人在未知环境中进行路径规划。在ROS中，D*算法被广泛应用于机器人的自主探索和导航。

4. RRT算法：RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的随机采样算法，它能够快速地生成全局路径，适用于机器人在复杂环境中进行路径规划。在ROS中，RRT算法被广泛应用于机器人的自主探索和导航。

以上这些算法都有其优点和缺点，具体选择哪种算法需要根据机器人的应用场景和需求来进行选择。