ROS组智能车国赛方案：算法解析与实现

"该文档是关于‘智能车竞赛—ROS组国赛方案分享及实现’的详细介绍，主要探讨了在蓝桥杯智能汽车比赛中如何适应新的规则，即由程序自动计算分段点进行导航。作者分享了不同策略，并选择了其中一个最佳方案进行详细阐述。文档内容包括对地图的分析、导航策略的制定以及路径规划的算法实现。" 在智能车竞赛中，参赛队伍需要面对的一个关键挑战是根据官方规则自动计算导航路径中的分段点。在之前的方案中，可能采用了人为设定分段点的方式，但根据新规则，这一做法不再适用。文档提出了几个可行的思路，并选择了一个最优方案进行实施，旨在避免路径规划出现在车辆后方的情况。 方案的核心是将整个导航任务分解为一系列相邻区域间的导航，确保每次只向相邻区域移动。为了实现这一点，首先要对地图进行分析，确定每个区域的唯一路径。例如，从区域7到10，可能的相邻点有8、2、11和7，但排除上一个位置区域7后，路径规划将只考虑8、2和11，以此确保规划路径不会在车辆后方。 路径规划的实现依赖于遍历每个点并存储每个点的相邻区域信息。从当前点开始，遍历相邻区域，同时排除上一个区域，直至满足两个条件：一是达到终点区域，二是已通过所有必经区域。在遍历过程中，记录步长，最后选取步长最短的路径作为最优路径。特别地，如果起点和终点相同，或者仅以到达终点为结束标志，可能导致无法规划有效路径，因此需要额外的判断条件。 举例说明，如果起点在11，车头朝向10，终点也是11，必经区域为3、2、1，那么规划的路径会遵循相邻区域原则，依次经过这些区域，确保路径的合理性。 这个方案展示了如何利用ROS（Robot Operating System）系统和算法来解决智能车竞赛中的导航问题，为参赛者提供了实战经验和技术参考。通过这样的方法，参赛队伍可以更好地应对比赛规则的变化，提升智能车的自主导航能力。