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(diǎn)到終點(diǎn)的路徑規(guī)劃問(wèn)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(diǎn)終點(diǎn)。算法通過(guò)地圖信息尋找最短可行路徑并返回路徑。

下面我們來(lái)看一個(gè)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?chē)》秶鷥?nèi)搜索出一條可行路徑。通常情況下所使用的方法包括動(dòng)態(tài)窗口法、VFH法、探索法等。

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

下面我們來(lái)看一個(gè)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(shí)際使用中，全局路徑規(guī)劃的計(jì)算量較大，因此需要進(jìn)行優(yōu)化。

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

（2）路徑平滑。通過(guò)對(duì)規(guī)劃的路徑進(jìn)行平滑處理，可以去掉路徑中的抖動(dòng)，使得路徑更加平滑，避免機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)的抖動(dòng)。

下面我們來(lái)看一個(gè)實(shí)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(shí)際使用中，局部路徑規(guī)劃的計(jì)算量同樣較大，因此需要進(jìn)行優(yōu)化。

（1）機(jī)器人運(yùn)動(dòng)約束。對(duì)于機(jī)器人的移動(dòng)速度和加速度等進(jìn)行限制，以減少計(jì)算量。

（2）地圖障礙物檢測(cè)。對(duì)于動(dòng)態(tài)環(huán)境中，需要實(shí)時(shí)更新地圖障礙物信息，以確保檢測(cè)到移動(dòng)的障礙物。

下面我們來(lái)看一個(gè)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人約束和地圖障礙物檢測(cè)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(duì)高維空間的路徑規(guī)劃問(wèn)題，啟發(fā)式算法能夠有效地解決計(jì)算復(fù)雜度高的問(wèn)題。例如RRT算法和PRM算法，它們?cè)谒阉鬟^(guò)程中通過(guò)構(gòu)建隨機(jī)樹(shù)或隨機(jī)圖來(lái)縮小搜索范圍。

下面我們來(lái)看一個(gè)實(shí)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;
}