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。

ros-melodic-spiralstc-planner

ros-melodic-spiralstc-planner是一个ROS软件包，它提供了一个基于时间优化的路径规划器，用于规划具有时空约束的机器人路径。该软件包使用SpiralSTC算法进行路径规划，可以在多个机器人之间进行协作。同时，该软件包还提供了可视化工具，用于显示路径规划结果和机器人的运动轨迹。它适用于ROS Melodic版本。