local planner 代码实现

彭晨202 2021-11-11 03:52:10

你好,我想请问下local planner 中代码实现的理解。我看到在local planner 中,需要对感知的点以机器人为中心在其周围进行一定角度的旋转(<360 度),如下代码:

for (int rotDir = 0; rotDir < 36; rotDir++) {
              float rotAng = (10.0 * rotDir - 180.0) * PI / 180;
              float angDiff = fabs(joyDir - (10.0 * rotDir - 180.0));
              if (angDiff > 180.0) {
                angDiff = 360.0 - angDiff;
              }
              // if the target is over 90 deg, ignore the point
              if ((angDiff > dirThre && !dirToVehicle) || 
                  (fabs(10.0 * rotDir - 180.0) > dirThre && fabs(joyDir) <= 90.0 && dirToVehicle) ||
                  ((10.0 * rotDir > dirThre && 360.0 - 10.0 * rotDir > dirThre) && fabs(joyDir) > 90.0 && dirToVehicle)) {
                continue;
              }
}

这里是假设机器人可以原地360度旋转来调整姿态的原因吗?可否详细说明下参数“dirToVehicle”的意思?如果我所控制的是Ackerman 的车,且offline 产生的轨迹已经覆盖了机器人所有的可行范围,那是不是不需要这步操作,而只需要crop 其所可行范围内的感知3D点即可?

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一起抬水泥 2021-11-15
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https://bbs.csdn.net/topics/603010675 这里有dirToVehicle的含义,作者以前回复过的

彭晨202 2021-11-21
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@一起抬水泥 谢谢你!
基于C++实现的哨兵导航系统+源码+项目文档,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 定位 faster_lio 在原有代码基础上利用imu数据结合内部的esekf前向预测,获得了大约200hz的定位频率,增加转换矩阵适应雷达的不同安装 fast_gicp 将实时采集的pcd与建图获得的pcd进行icp,维护map->odom的回环检测;经赛场测试,官方uwb定位精度极高,因此选择在uwb和定位高度不匹配时在此线程重启lio进行重定位 感知 pointcloud_repub 裁切进入lio前的点云,变换lio去畸变后的点云到世界系,融合其他传感器(如d435)点云 terrain_anlysis 可根据雷达fov选择每次分析时更新地图栅格的区域,适应各种雷达安装方式 obstacle_generator 根据赛场已知地图,将静态障碍物发布为障碍物点云供规划使用 规划 far_planner 以拓扑图为基础的全局规划,在动态场景下效果较好,规划的路径相较A*更加适配下层离线轨迹的local planner local_planner cmu_exploration的local_planner,以离线轨迹为基础,为适应全向移动在轨迹评分上有部分改动 执行 path_follow 简单的比例跟随轨迹,为适应赛场决策,目标跟随,云台控制,小陀螺等决策指令也在这里一并处理发出 通信 nav_transporter 使用usb通信,can通信长时间未维护

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