navfn中Dijkstra算法怎么规划路径

在navfn中，Dijkstra算法是通过搜索从起点到终点的最短路径实现路径规划的。具体步骤如下：

1. 初始化：将起点设置为当前节点，将起点的代价设置为0，将起点加入开放列表。

2. 扩展节点：从开放列表中选择代价最小的节点，将该节点从开放列表中删除，并将其加入到关闭列表中。

3. 生成后继节点：对于当前节点的每个邻居节点，计算从起点到该邻居节点的代价（通常为当前节点的代价加上当前节点到邻居节点的距离），并将邻居节点加入到开放列表中。

4. 检查目标节点：如果目标节点已经在关闭列表中，则说明已经找到了一条最短路径，算法结束；否则，回到第2步。

5. 回溯路径：从目标节点开始，依次沿着每个节点的父节点指针回溯到起点，即可得到最短路径。

在navfn中，Dijkstra算法是通过不断地扩展搜索树来寻找最短路径的。具体来说，算法会在每个节点上计算一个代价值，然后选择代价最小的节点进行扩展。在扩展节点的过程中，算法会生成每个邻居节点，并计算从起点到邻居节点的代价。最终，当目标节点被加入到关闭列表中时，算法就可以回溯路径，得到从起点到目标节点的最短路径。

相关问题

ros中怎么使用navfn

在ROS中，Navfn是一个路径规划库，用于在2D栅格地图上进行全局路径规划。Navfn库基于Dijkstra或A*算法，可以生成从起点到终点的最短路径。要使用Navfn库进行路径规划，可以按照以下步骤进行：

1. 安装Navfn库：Navfn库通常包含在ROS Navigation软件包中。要安装ROS Navigation软件包，请打开终端窗口，输入以下命令：

sudo apt-get install ros-<distro>-navigation

其中，`<distro>`是ROS版本号，如melodic、noetic等。

2. 准备地图：Navfn库需要一个2D栅格地图来进行路径规划。可以使用ROS中的map_server包来加载地图。首先，将地图保存为图像文件（如png、pgm等），然后运行以下命令将地图转换为ROS消息：

rosrun map_server map_server <map_file>

其中，`<map_file>`是地图文件的路径。

3. 创建路径规划节点：要使用Navfn库进行路径规划，需要创建一个ROS节点。在这个节点中，需要订阅地图话题和起点/终点话题，然后使用Navfn库生成路径，并将路径发布到ROS话题中。以下是一个示例节点的代码：

#!/usr/bin/env python

import rospy
import navfn

from nav_msgs.msg import OccupancyGrid
from geometry_msgs.msg import PoseStamped
from nav_msgs.msg import Path

class NavfnNode():
    def __init__(self):
        rospy.init_node('navfn_node')
        self.map_sub = rospy.Subscriber('/map', OccupancyGrid, self.map_callback)
        self.start_sub = rospy.Subscriber('/start', PoseStamped, self.start_callback)
        self.goal_sub = rospy.Subscriber('/goal', PoseStamped, self.goal_callback)
        self.path_pub = rospy.Publisher('/path', Path, queue_size=1)
        self.navfn = navfn.NavfnROS()
        rospy.spin()

    def map_callback(self, msg):
        self.navfn.set_costmap(msg)

    def start_callback(self, msg):
        self.navfn.set_start(msg)

    def goal_callback(self, msg):
        self.navfn.set_goal(msg)
        path = self.navfn.plan()
        path_msg = Path()
        path_msg.header.stamp = rospy.Time.now()
        path_msg.header.frame_id = '/map'
        for p in path:
            pose = PoseStamped()
            pose.header = path_msg.header
            pose.pose.position.x = p[0]
            pose.pose.position.y = p[1]
            path_msg.poses.append(pose)
        self.path_pub.publish(path_msg)

if __name__ == '__main__':
    node = NavfnNode()

在这个节点中，我们订阅了`/map`、`/start`和`/goal`话题，分别表示地图、起点和终点。在收到这些消息后，我们将它们传递给Navfn库，并使用`plan()`函数生成路径。生成的路径保存在一个ROS Path消息中，并发布到`/path`话题中。

4. 运行节点：最后，运行路径规划节点，启动Navfn库进行路径规划。在终端窗口中运行以下命令：

rosrun <package> <node_name>

其中，`<package>`是ROS包名，`<node_name>`是节点名，对应上面编写的路径规划节点。

在ros noetic路径规划中怎么调用自己的导航功能包

在ROS Noetic（Noetic Navigations Stack，Noetic作为ROS Noetic的代称）中，如果你想要自定义路径规划功能并将其集成到你的项目中，你需要按照以下步骤操作：

1. **创建新的导航节点**：
- 首先，在你的ROS项目中创建一个新的C++或Python节点，这将是你的路径规划模块的核心。
- 使用`actionlib`或`move_base_msgs`等ROS消息库来定义和实现路径规划服务和动作。

2. **设计算法**：
- 设计适合你的应用场景的路径规划算法，如A*、Dijkstra或RRT等。你可以利用已有的开源库如`navfn`，或者自行编写算法实现。

3. **发布和服务**：
- 创建必要的服务，比如`MoveBaseActionServer`，用于接收起点和终点，并返回规划的路径。
- 如果需要，还可以发布`TrajectoryPublisher`，将规划的路径信息发送给其他系统，如`move_base`节点。

4. **整合至`move_base`**：
- 将你的路径规划服务配置进`move_base`节点，让它能够使用你的定制规划方法。通常通过编辑`move_base`的launch文件来指定使用的插件（`global_costmap`, `local_costmap`, `base_local_planner` 等）。

5. **测试和调试**：
- 使用ROS的测试工具进行测试，确保新算法可以正常工作，并与其他组件协同良好。