A*作业指导:代码下载与路径规划实现
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更新于2024-08-05
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本次作业是关于A*和JPS(Jump Point Search)路径规划算法的实现,主要针对的是ROS(Robot Operating System)环境中的机器人路径规划。作业的第一部分是准备工作,要求学生下载hw_2项目,并替换src文件夹中的三个功能包,这些包可能涉及到与第一次作业不同的代码,建议直接覆盖以避免重复劳动。需要注意的是,尽管代码可以编译通过,但在初次运行时可能会出现与函数未完成相关的错误,这是因为这部分代码尚未完全实现,需要学生根据提供的说明或参考文档来补充。
作业的核心部分在`src/grid_path_searcher/src/demo_node.cpp`文件的`main`函数中展开。首先,两个重要的订阅操作被设置,分别是`_map_sub`用于接收地图信息(通过`sensor_msgs::PointCloud2`类型),`_pts_sub`订阅终点信息。然后,定义了两个结构体变量 `_astar_path_finder` 和 `_jps_path_finder`,分别用于A*和JPS路径规划。这两个结构体包含了算法所需的必要信息和方法,如初始化网格地图(`initGridMap`),该函数接受分辨率、地图边界以及最大坐标ID等参数。
`rcvPointCloudCallBack` 是一个回调函数,当接收到新的地图点云数据时会被调用。在这个函数中,障碍物信息被处理并整合进栅格化地图,这是路径规划的基础,因为算法需要知道哪些区域是可通行的,哪些是不可通过的障碍。
此外,还涉及到一个名为`rcvWaypointsCallback` 的回调函数,用于处理终点(waypoints)信息,这可能是路径规划的目标点集合。路径规划算法(A*和JPS)将在这些数据上运行,计算出从起点到终点的最优路径。
整个作业的重点在于理解并实现A*和JPS算法的原理,熟悉ROS中的通信机制,以及如何在实际环境中处理和处理地图数据。学生需要阅读并理解相关文献,补全缺失的代码,确保路径规划功能的正确性和性能优化。在完成这些任务后,应能够有效地在机器人导航系统中应用这些算法。
2022-08-04 上传
2021-10-01 上传
2021-03-30 上传
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2021-02-14 上传
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曹多鱼
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