全局路径规划

提供Dijkstra和A算法，默认使用Dijkstra
Dijkstra是把从出发点到终点的整个栅格地图上的所有的点，全部遍历，然后找到路径最短的一条。
A*算法是目标点对路径有指导性作用，不会遍历每个点。

Dijkstra算法

基本思想：由近到远，把起点到所有点的最短路径都算出来。

假设起点到直的上下左右四个点的距离为2，到斜的四个点的距离为3；取最小的点作为中心点，对其旁边的8个点进行距离计算；若点之前已经算过，就比较这次的计算结果和之前的，选择路径最短的方案保存下来。

循环上面这个过程，直到找到终点，找到的就是可以走的最短路径。

A*算法

两种距离的介绍

A*算法的关键：
假设同上，起点到直的上下左右四个点的距离为2，到斜的四个点的距离为3。计算旁边8个点的F值（F = G + H）,取F值最小的点作为下一次计算的中心点，不断重复这个过程。新框中若有之前计算过的点，与之前的方案比G值，选择较小的方案留下。

局部路径规划

由全局路径规划器规划出一条大致的路径，然后交给局部路径规划器分成很多的小段，再进行局部路径规划。并且支持对动态障碍物的避障。

DWA算法

1.先做出一个假设，假设小车的位置是多少，假设小车的速度是多少

2.再建立运动模型

3.对速度进行采样，有了运动模型，就可以根据速度推算出一定时间内物体运动的轨迹。

4.判断路径的好坏，进行选择。

TEB算法

整个过程：全局路径——加入约束——g2o优化——速度指令

1.一条路径上插入N个状态

2.加入约束函数

由于约束函数的加入，使状态点变化，从而可能会使路径发生变化。

3.开源算法进行优化

参数设置



调参工具
rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

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