A*作业指导：代码下载与路径规划实现

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。