全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃

一、什么是全局路徑規(guī)劃

全局路徑規(guī)劃是確定一條從起點到終點的路徑規(guī)劃問題。通常情況下所使用的方法是利用搜索算法，如A*搜索算法等。

通常情況下，全局路徑規(guī)劃的輸入以地圖形式提供。在地圖中包含障礙物和起點終點。算法通過地圖信息尋找最短可行路徑并返回路徑。

下面我們來看一個示例代碼：

/**
 * @brief Global path plan algorithm
 * @param[in] start_pose Start Pose of robot
 * @param[in] goal_pose Goal Pose of robot
 * @param[out] plan_path Planned path from start to goal
 * @return True if success / False if fail
 */
bool globalPathPlan(const Pose& start_pose, const Pose& goal_pose, std::vector& plan_path)
{
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

二、什么是局部路徑規(guī)劃

局部路徑規(guī)劃是在當(dāng)前位置周圍小范圍內(nèi)搜索出一條可行路徑。通常情況下所使用的方法包括動態(tài)窗口法、VFH法、探索法等。

局部路徑規(guī)劃的輸入為機器人當(dāng)前位置以及全局規(guī)劃的路線，輸出為機器人執(zhí)行路徑。

下面我們來看一個示例代碼：

/**
 * @brief Local path planning algorithm
 * @param[in] current_pose Current Pose of robot
 * @param[in] global_path Global path planned for robot
 * @param[out] local_plan Local path for robot to execute
 * @return True if success / False if fail
 */
bool localPathPlan(const Pose& current_pose, const std::vector& global_path, std::vector& local_plan)
{
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

三、全局路徑規(guī)劃的優(yōu)化

在實際使用中，全局路徑規(guī)劃的計算量較大，因此需要進行優(yōu)化。

（1）地圖預(yù)處理。對于靜態(tài)環(huán)境中，可以預(yù)處理地圖，計算出點之間的距離以及避障代價，以加快全局路徑規(guī)劃的速度。

（2）路徑平滑。通過對規(guī)劃的路徑進行平滑處理，可以去掉路徑中的抖動，使得路徑更加平滑，避免機器人運動時的抖動。

下面我們來看一個實現(xiàn)地圖預(yù)處理和路徑平滑的代碼：

/**
 * @brief Global path plan algorithm with map preprocessing and path smoothing
 * @param[in] start_pose Start Pose of robot
 * @param[in] goal_pose Goal Pose of robot
 * @param[out] plan_path Planned path from start to goal
 * @param[in] map_data Data of map
 * @return True if success / False if fail
 */
bool globalPathPlan(const Pose& start_pose, const Pose& goal_pose, std::vector& plan_path, const MapData& map_data)
{
  // Map preprocessing
  MapProcessor map_processor(map_data);
  // Smooth path
  PathSmoother path_smoother;
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

四、局部路徑規(guī)劃的優(yōu)化

在實際使用中，局部路徑規(guī)劃的計算量同樣較大，因此需要進行優(yōu)化。

（1）機器人運動約束。對于機器人的移動速度和加速度等進行限制，以減少計算量。

（2）地圖障礙物檢測。對于動態(tài)環(huán)境中，需要實時更新地圖障礙物信息，以確保檢測到移動的障礙物。

下面我們來看一個實現(xiàn)機器人約束和地圖障礙物檢測的代碼：

/**
 * @brief Local path planning algorithm with robot constraint and obstacle detection
 * @param[in] current_pose Current Pose of robot
 * @param[in] global_path Global path planned for robot
 * @param[out] local_plan Local path for robot to execute
 * @param[in] robot_config Configuration of robot
 * @param[in] map_data Data of map
 * @return True if success / False if fail
 */
bool localPathPlan(const Pose& current_pose, const std::vector& global_path, std::vector& local_plan, const RobotConfig& robot_config, const MapData& map_data)
{
  // Robot constraint
  RobotConstraint robot_constraint(robot_config);
  // Obstacle detection
  ObstacleDetector obstacle_detector(map_data);
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

五、啟發(fā)式算法的應(yīng)用

針對高維空間的路徑規(guī)劃問題，啟發(fā)式算法能夠有效地解決計算復(fù)雜度高的問題。例如RRT算法和PRM算法，它們在搜索過程中通過構(gòu)建隨機樹或隨機圖來縮小搜索范圍。

下面我們來看一個實現(xiàn)PRM算法的代碼：

/**
 * @brief Global path plan algorithm with PRM method
 * @param[in] start_pose Start Pose of robot
 * @param[in] goal_pose Goal Pose of robot
 * @param[out] plan_path Planned path from start to goal
 * @param[in] map_data Data of map
 * @return True if success / False if fail
 */
bool globalPathPlanWithPRM(const Pose& start_pose, const Pose& goal_pose, std::vector& plan_path, const MapData& map_data)
{
  // PRM method implementation
  PRM prm(map_data);
  plan_path = prm.get_plan(start_pose, goal_pose);
  
  return true;
}