怎么更改move_base中全局路径规划为RRT算法
时间: 2023-04-06 08:03:08 浏览: 328
你可以通过修改move_base中的配置文件来更改全局路径规划算法为RRT算法。具体步骤如下:
1. 打开move_base的配置文件,一般在ros包中的config文件夹下,文件名为move_base.yaml。
2. 找到global_planner参数,将其设置为RRT算法,例如:
global_planner: "navfn/NavfnROS"
改为:
global_planner: "rrt_global_planner/RRTPlannerROS"
3. 保存配置文件并重新启动move_base节点,即可使用RRT算法进行全局路径规划。
注意:修改配置文件前请备份原文件,以免出现不可预料的错误。
相关问题
生成一个matlab中三位路径规划的rrt算法代码
以下是一个简单的 MATLAB RRT 算法代码,用于三维路径规划:
```matlab
% RRT Path Planning Algorithm for 3D space
% Author: [your name and email]
clear all
close all
clc
% Define the start and goal positions
start = [0,0,0];
goal = [10,10,10];
% Define the boundary of the workspace
xmin = 0;
xmax = 20;
ymin = 0;
ymax = 20;
zmin = 0;
zmax = 20;
% Define the parameters of the RRT algorithm
max_iter = 1000; % maximum number of iterations
step_size = 1; % step size of each iteration
goal_tol = 0.1; % tolerance for reaching the goal
obstacles = [5,5,5,2; 15,15,15,2]; % define the obstacles in the workspace
% Initialize the tree and add the start node
tree = [start, 0];
plot3(start(1), start(2), start(3), 'go', 'MarkerSize', 10);
hold on;
for i = 1:max_iter
% Generate a random point in the workspace
rand_point = [randi([xmin,xmax]), randi([ymin,ymax]), randi([zmin,zmax])];
% Find the nearest node in the tree
distances = sqrt(sum((tree(:,1:3) - rand_point).^2, 2));
[min_dist, nearest_node] = min(distances);
nearest_point = tree(nearest_node, 1:3);
% Calculate the new point
new_point = nearest_point + step_size * (rand_point - nearest_point) / min_dist;
% Check if the new point is within the workspace boundaries
if new_point(1) < xmin || new_point(1) > xmax || new_point(2) < ymin || new_point(2) > ymax || new_point(3) < zmin || new_point(3) > zmax
continue;
end
% Check if the new point is in collision with any obstacles
in_collision = 0;
for j = 1:size(obstacles, 1)
if norm(new_point - obstacles(j,1:3)) < obstacles(j,4)
in_collision = 1;
break;
end
end
if in_collision
continue;
end
% Add the new point to the tree
new_node = [new_point, nearest_node];
tree = [tree; new_node];
plot3(new_point(1), new_point(2), new_point(3), 'ro', 'MarkerSize', 5);
hold on;
line([nearest_point(1), new_point(1)], [nearest_point(2), new_point(2)], [nearest_point(3), new_point(3)], 'Color', 'b', 'LineWidth', 1);
drawnow;
% Check if the goal is reached
if norm(new_point - goal) < goal_tol
goal_node = size(tree, 1);
break;
end
end
% Generate the path from the goal to the start
path = [goal_node];
current_node = goal_node;
while current_node ~= 1
current_node = tree(current_node, 4);
path = [current_node, path];
end
% Plot the final path
for i = 1:length(path)-1
start_point = tree(path(i), 1:3);
end_point = tree(path(i+1), 1:3);
line([start_point(1), end_point(1)], [start_point(2), end_point(2)], [start_point(3), end_point(3)], 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
end
```
该代码使用基本的 RRT 算法生成路径,其中包括随机采样、查找最近节点、计算新节点、检查碰撞等步骤。在算法结束时,它将生成从起点到终点的最优路径,并将其绘制出来。请注意,此代码仅用于学习和演示目的,并不适用于实际应用。
RRT*全局路径规划算法优缺点分析
RRT*(Rapidly-exploring Random Tree Star)算法是一种经典的全局路径规划算法,它是RRT算法的改进版。相对于RRT算法,RRT*算法在全局路径规划中具有以下优点和缺点:
优点:
1. RRT*算法能够找到最优路径,即使在高维空间或非凸环境中也能够得到较好的效果。
2. RRT*算法能够自适应地扩展树的节点,使得搜索空间更加均匀,从而提高了路径规划的效率。
3. RRT*算法能够在多次迭代中对树进行优化,进一步提高了路径的质量和搜索效率。
缺点:
1. RRT*算法在实现上较为复杂,需要对树的节点进行评估和重连操作,算法的实现难度较高。
2. RRT*算法在局部最优解的情况下容易陷入困境,需要进行一定的优化操作。
3. RRT*算法对动态环境的响应较慢,需要加入一定的动态规划策略。
总的来说,RRT*算法是一种高效而有效的全局路径规划算法,能够在很多情况下得到较好的效果,但也需要根据具体情况进行优化和调整。