ros 的ego-planner用的什么算法

ROS的EGO-Planner使用的是基于采样的优化路径规划算法（Sampling-Based Optimization）和模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法。其中采样优化路径规划算法主要是用于全局路径规划，而MPC算法则用于局部路径规划和轨迹跟踪。这些算法都是为自动驾驶场景设计的，能够快速、高效地规划出安全可靠的行驶路径。

相关问题

ego-planner代码框架

Ego-Planner是一个基于ROS的路径规划器，它可以在给定的地图和起点、终点信息下，生成一条可行的路径。以下是Ego-Planner的代码框架：

1. 首先需要定义一个EgoPlanner类，其中包含了一些必要的成员变量和函数。

class EgoPlanner {
    private:
        ros::NodeHandle nh_;
        ros::Subscriber sub_map_;
        ros::Subscriber sub_pose_;
        ros::Subscriber sub_goal_;
        ros::Publisher pub_path_;
        nav_msgs::OccupancyGrid map_;
        geometry_msgs::PoseStamped start_;
        geometry_msgs::PoseStamped goal_;
    public:
        EgoPlanner(); // 构造函数
        ~EgoPlanner(); // 析构函数
        void mapCallback(const nav_msgs::OccupancyGrid::ConstPtr& msg); // 地图回调函数
        void poseCallback(const geometry_msgs::PoseStamped::ConstPtr& msg); // 当前位置回调函数
        void goalCallback(const geometry_msgs::PoseStamped::ConstPtr& msg); // 目标位置回调函数
        void plan(); // 路径规划函数
};

2. 在构造函数中，需要完成ROS节点的初始化、订阅和发布话题的设置。

EgoPlanner::EgoPlanner() {
    nh_ = ros::NodeHandle("~");
    sub_map_ = nh_.subscribe("map", 1, &EgoPlanner::mapCallback, this);
    sub_pose_ = nh_.subscribe("pose", 1, &EgoPlanner::poseCallback, this);
    sub_goal_ = nh_.subscribe("goal", 1, &EgoPlanner::goalCallback, this);
    pub_path_ = nh_.advertise<nav_msgs::Path>("path", 1);
}

3. 在地图、当前位置和目标位置的回调函数中，需要将接收到的信息保存到对应的成员变量中。

void EgoPlanner::mapCallback(const nav_msgs::OccupancyGrid::ConstPtr& msg) {
    map_ = *msg;
}

void EgoPlanner::poseCallback(const geometry_msgs::PoseStamped::ConstPtr& msg) {
    start_ = *msg;
}

void EgoPlanner::goalCallback(const geometry_msgs::PoseStamped::ConstPtr& msg) {
    goal_ = *msg;
}

4. 在路径规划函数中，需要调用路径规划算法，生成一条可行的路径，并将路径发布出去。

void EgoPlanner::plan() {
    // 调用路径规划算法，生成一条可行的路径
    std::vector<geometry_msgs::PoseStamped> path = pathPlanning(map_, start_, goal_);

    // 将路径发布出去
    nav_msgs::Path path_msg;
    path_msg.header.frame_id = "map";
    path_msg.header.stamp = ros::Time::now();
    path_msg.poses = path;
    pub_path_.publish(path_msg);
}

5. 在主函数中，创建EgoPlanner对象，并进入ROS循环。

int main(int argc, char** argv) {
    ros::init(argc, argv, "ego_planner");
    EgoPlanner planner;
    ros::Rate rate(10);
    while (ros::ok()) {
        planner.plan();
        ros::spinOnce();
        rate.sleep();
    }
    return 0;
}

以上就是Ego-Planner的代码框架，其中路径规划算法需要根据具体情况进行选择和实现。

这段代码为什么躲避障碍效果不好<launch> <arg name="map_size_x" value="100"/> <arg name="map_size_y" value="100"/> <arg name="map_size_z" value=" 5"/> <arg name="odom_topic" value="vins_estimator/odometry" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="iris_0_map_to_world" args="0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 /map /world 40" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="iris_0_world_to_ground_plane" args="0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 /world /ground_plane 40" /> <include file="$(find ego_planner)/launch/run_in_xtdrone.launch"> <arg name="drone_id" value="0"/> <arg name="target_x" value="0"/> <arg name="target_y" value="-20"/> <arg name="target_z" value="1"/> <arg name="map_size_x" value="$(arg map_size_x)"/> <arg name="map_size_y" value="$(arg map_size_y)"/> <arg name="map_size_z" value="$(arg map_size_z)"/> <arg name="odom_topic" value="$(arg odom_topic)"/> </include> </launch>

这段代码并没有直接涉及到障碍物躲避的算法或方法，它的主要作用是启动一些ROS节点，包括tf静态变换节点和子launch文件中的节点。因此，如果你希望让无人机躲避障碍物，你需要在代码中添加相关的算法或方法来实现这个功能。这可能包括使用传感器（如激光雷达或摄像头）来感知障碍物，使用路径规划算法生成避障路径，或使用控制算法来控制无人机遵循避障路径等等。如果你遇到了具体的问题，可以提供更多信息，我会尽力帮助你解决问题。