- 在 open space 空间下规划出⼀条⾃⻋到停⻋位的⽆碰撞轨迹 满⾜平滑约束 可跟踪
- 考虑动态障碍物约束
- 在路径不可⽤的情况下 具备重规划能⼒
- 重规划时能够做到⽆缝切换 即从原路径⽆缝切换到重规划路径 ⽆明显体感
- 规划频率 10HZ
- 在 100ms 内规划出一条轨迹(包括速度)
- 路径满足平滑约束 无 kappa 过大的问题
- 规划成功率 > 80%
- 可在 ROS 中可视化看到仿真结果 包括控制
- 2 个月
垂直车位停车
垂直车位停车-1
垂直停车-2
水平车位停车
水平车位停车-1
水平车位停车-2
时间
垂直车位停车-1花费
垂直车位停车-2花费
- 预计 4 月 15 号完成
- 网站老是崩 进行离线安装
- 下载又慢又容易崩
- 基于ros的路径规划
- ros入门
- ros入门文档
- 为了以后方便还是准备装 linux
- 之前 virtualbox 在 win11 出来的时候有 bug 就删掉了 现在应该已经修复了
- 完成 linux 下的 ros 安装
- ros 集成开发环境搭建
- 了解 ros 的开发过程
- 了解 ros 的通信机制
- ros 的话题通信、服务通信和参数服务器
- ros 自定义头文件和源文件调用
- ros 的常用组件 --- TF 坐标变换 --- rosbag --- rqt 工具箱
- 预计 4 月 20 号完成
- URDF 语法
- xacro
- gazebo
- 这个应该是最重要的知识部分
- 导航模块
- 导航实现
- 接下来准备开始 coding
- 理解算法实现 ->
混合A*算法的matlab复现 - 博客 -> 自动泊车实例
- 创建项目仓库
- 完成项目环境配置
- 创建车辆模型
- 完成初始车辆姿态订阅
- 完成目标车辆姿态订阅
- 实现对传入的车辆姿态信息解析
初始姿态使用PoseWithCovarianceStamped 而目标姿态使用PoseStamped 二者都是带有参考系和时间戳的姿态
主要的区别在于PoseWithCovarianceStamped消息类型包含一个协方差矩阵 用于表示姿态的不确定性
- 安装了 Eigen 但还是报错 No such file or directory -> 因为 eigen 库默认安装在 /usr/include/eigen3/Eigen 需映射到 /usr/include 路径下
sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include/Eigen
- 对传入的车辆信息进行初始化 并解析位姿信息
- 测试话题正常能否正常发布
- 了解
A*算法和混合A*算法 - 重温
Dijkstra算法 - 百度的 apollo 项目中的
混合A*算法的代码中 直接将拓展的距离设置成了栅格的对角线 也就是说子节点和父节点不会占据一个栅格 -> 是不是因为这样才不适合狭窄的空间下情况 而不是混合A*不适合？
- 实现地图的订阅
- 继续了解
混合A*算法
- 创建规划策略(planning_method)相关文件(.h .cpp)
- 设置参数 -> 包括转向角、转向惩罚、倒车惩罚等
- 修改地图的消息类型
- 设置车辆形状
- 抽象化状态节点
- 创建时间类 方便计算时间差
- 开始编写`混合A*算法部分
混合A*初始化
- 继续
混合A*算法部分 - debug
- RS(Reed_Shepp)?
- 测试程序
- debug
- 生成的路径发布失败(显示失败)
- 设置地图参数
- 实现地图在 rviz 中显示
- 节点搜索部分
- 启发函数
- 继续 search() 部分
- 相邻节点搜索
- 修改路径发布 topic
- 路径正常发布
- 绘制地图 设计垂直车位和水平车位
- 路径障碍物碰撞检测
- 边界检测 Bresenham 算法
- 修改一些参数
- 测试效果
- 规划时间和车辆的起始位置还是有关系的 如果生成的路径存在一些不必要的倒车和转弯的话 时间上的花费是很高的 可能是 3-4 倍