一、下載編譯功能包

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cd ~/catkin_ws/src
sudo apt-get install https://github.com/ros-planning/navigation
cd ..
catkin_make

二、功能包里涵蓋的文件

功能包 功能
acml 定位算法
move_base navigation中最主要的框架
base_local_planner 局部路徑規(guī)劃器
dwa_local_planner dwa算法局部路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)
global_planner 全局路徑規(guī)劃
navfn 全局路徑規(guī)劃，舊版本的，有bug
carrot_planner 一個(gè)簡(jiǎn)單的全局路徑規(guī)劃器
clear_costmap_recovery 清除代價(jià)地圖的恢復(fù)行為
costmap_2d 實(shí)現(xiàn)2d代價(jià)地圖
fake_localization acml的API接口
map_server 提供地圖數(shù)據(jù)，yaml或者是image
move_slow_and_clear 緩慢移動(dòng)修復(fù)機(jī)制，會(huì)限制機(jī)器人速度
nav_core 路徑規(guī)劃接口類(lèi)
rotate_recovery 旋轉(zhuǎn)恢復(fù)
voxel_grid 三維代價(jià)地圖
全局規(guī)劃器有 3 個(gè)：
（1）carrot_planner

carrot_planner 檢查需要到達(dá)的目標(biāo)是不是一個(gè)障礙物，如果是一個(gè)障礙物，它就將目標(biāo)點(diǎn)替換成一個(gè)附近可接近的點(diǎn)。因此，這個(gè)模塊其實(shí)并沒(méi)有做任何全局規(guī)劃的工作。在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，這個(gè)模塊并不實(shí)用。

（2）navfn

navfn使用 Dijkstra 算法找到最短路徑。

（3）global planner

global planner是navfn的升級(jí)版。
它相對(duì)于navfn增加了更多的選項(xiàng)：支持 A* 算法；可以切換二次近似；切換網(wǎng)格路徑；

三、Global Planner 全局路徑規(guī)劃
該文件下的內(nèi)容：10個(gè)頭文件，8個(gè)源文件

看其中A*算法的文件

先做一個(gè)算例，結(jié)合算例理解

以下文件會(huì)包含其他文件，需要整體看，這里先整理三個(gè)文件，其他的慢慢來(lái)
1、astar.h

#ifndef _ASTAR_H
#define _ASTAR_H

#include 
#include 
#include 
#include 

namespace global_planner {
class Index {
    public:
        Index(int a, float b) {
            i = a;
            cost = b;
        }
        int i;
        float cost;
};
//Index(i,cost)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)及代價(jià)

struct greater1 {
        bool operator()(const Index& a, const Index& b) const {
            return a.cost > b.cost;
        }
};

class AStarExpansion : public Expander {
    public:
        AStarExpansion(PotentialCalculator* p_calc, int nx, int ny);
        bool calculatePotentials(unsigned char* costs, double start_x, double start_y, double end_x, double end_y, int cycles, float* potential);
    private:
        void add(unsigned char* costs, float* potential, float prev_potential, int next_i, int end_x, int end_y);
        std::vector queue_;
};

} 

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2、astar.cpp

?

#include
#include

namespace global_planner {

AStarExpansion::AStarExpansion(PotentialCalculator* p_calc, int xs, int ys) :
        Expander(p_calc, xs, ys) {
}  //命名空間名::標(biāo)識(shí)符名?


/*	
	costs： 地圖指針
	cycles：循環(huán)次數(shù)
*/
bool AStarExpansion::calculatePotentials(unsigned char* costs, double start_x, double start_y, double end_x, double end_y,int cycles, float* potential)      //傳參
 {
    
    //queue_為啟發(fā)式搜索到的向量隊(duì)列：
     queue_.clear();  //清空函數(shù)：將隊(duì)列清空
    
    //將起點(diǎn)放入隊(duì)列
    int start_i = toIndex(start_x, start_y);
    //(1,2)
  
    //push_back：向數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中添加元素
    queue_.push_back(Index(start_i, 0));  
    //首先將start點(diǎn)以及其代價(jià)加入，即（13，0） 
	
	//std::fill函數(shù)的作用是：將一個(gè)區(qū)間的元素都賦予指定的值，即在（first, last)范圍內(nèi)填充指定值
	//將所有點(diǎn)的potential都設(shè)為一個(gè)極大值,potential就是估計(jì)值g,f=g+h
    std::fill(potential, potential + ns_, POT_HIGH);   //?
     
    //將起點(diǎn)的potential設(shè)為0
    potential[start_i] = 0;

    //終點(diǎn)對(duì)應(yīng)的序號(hào)
    int goal_i = toIndex(end_x, end_y);//(4,4)
    int cycle = 0;
    
    //進(jìn)入循環(huán)，繼續(xù)循環(huán)的判斷條件為只要隊(duì)列大小大于0且循環(huán)次數(shù)小于cycles 
	//代碼中cycles = 2 *nx * ny, 即為所有格子數(shù)的2倍  //?
	//目的：得到最小cost的索引，并刪除它，如果索引指向goal(目的地)則退出算法，返回true
    while (queue_.size() > 0 && cycle < cycles) 
    {
        Index top = queue_[0];
        
        ///將首元素放到最后，其他元素按照Cost值從小到大排列
		//pop_heap() 是將堆頂元素與最后一個(gè)元素交換位置，之后用pop_back將最后一個(gè)元素刪除
		//greater1（）是按小頂堆
        std::pop_heap(queue_.begin(), queue_.end(), greater1());
        queue_.pop_back();

        //如果到了目標(biāo)點(diǎn)，就結(jié)束了
        int i = top.i;
        if (i == goal_i) 
            return true;

       // 對(duì)前后左右四個(gè)點(diǎn)執(zhí)行add函數(shù)，將代價(jià)最小點(diǎn)i周?chē)c(diǎn)加入搜索隊(duì)里并更新代價(jià)值
        add(costs, potential, potential[i], i + 1, end_x, end_y);
        add(costs, potential, potential[i], i - 1, end_x, end_y);
        add(costs, potential, potential[i], i + nx_, end_x, end_y);
        add(costs, potential, potential[i], i - nx_, end_x, end_y);

        cycle++;
    }

    return false;
}

/*add函數(shù)：添加點(diǎn)并更新代價(jià)函數(shù)；
如果是已經(jīng)添加的點(diǎn)則忽略，根據(jù)costmap的值如果是障礙物的點(diǎn)也忽略。
potential[next_i]是起點(diǎn)到當(dāng)前點(diǎn)的cost即g(n), 
distance * neutral_cost_是當(dāng)前點(diǎn)到目的點(diǎn)的cost即h(n)。
f(n) = g(n) + h(n)
*/

// potential 存儲(chǔ)所有點(diǎn)的g(n),即從初始點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)
// prev_potentia 當(dāng)前點(diǎn)的f
void AStarExpansion::add(unsigned char* costs, float* potential, float prev_potential, int next_i, int end_x,int end_y) 
{

    //next_i 點(diǎn)不在網(wǎng)格內(nèi)，忽略
    if (next_i < 0 || next_i >= ns_)  //ns_?
        return;

    //未搜索的點(diǎn)cost為POT_HIGH，如小于該值，則為已搜索點(diǎn)，跳過(guò)；
    //potential[next_i]是起點(diǎn)到當(dāng)前點(diǎn)的cost即g(n)
    if (potential[next_i] < POT_HIGH)   //POT_HIGH?
        return;
        
    //障礙物點(diǎn),忽略?
    if(costs[next_i]>=lethal_cost_ && !(unknown_ && costs[next_i]==costmap_2d::NO_INFORMATION)) 
        return;
        
    // potential[next_i]是起點(diǎn)到當(dāng)前點(diǎn)的cost即g(n)
    // potential 存儲(chǔ)所有點(diǎn)的g(n),即從初始點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)
    // prev_potentia   當(dāng)前點(diǎn)的f
    // =====見(jiàn)下方potential_calculate.cpp文件=====
    potential[next_i] = p_calc_->calculatePotential(potential, costs[next_i] + neutral_cost_, next_i, prev_potential);

    // 得到在柵格地圖中的（x,y）
    int x = next_i % nx_, y = next_i / nx_;  
    //x=14%5=4  y=14/5=2 ?

    //啟發(fā)式函數(shù)：即h(n) 從節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)點(diǎn)最佳路徑的估計(jì)代價(jià)，這里選用了曼哈頓距離
    float distance = abs(end_x - x) + abs(end_y - y);
    // A的i值是13，則add中的next_i分別是12，14，7，19。
    // 以14為例，則x=2, y=2。而B(niǎo)為(4,4)。因此distance = 2+2 =4
    // 由于這只是格子的個(gè)數(shù)，還有乘上每個(gè)格子的真實(shí)距離或者是分辨率，所以最后的H = distance *neutral_cost_
    // 因此最后的F = potential[next_i] + distance *neutral_cost_  (F=g+h)
    // 將當(dāng)前點(diǎn)next_i以及對(duì)應(yīng)的cost加入
    queue_.push_back(Index(next_i, potential[next_i] + distance * neutral_cost_));
    //potential[next_i]：是起點(diǎn)到當(dāng)前點(diǎn)的cost即g(n)
    //distance * neutral_cost_：是當(dāng)前點(diǎn)到目的點(diǎn)的cost即h(n)。
    //f(n)=g(n)+h(n)：計(jì)算完這兩個(gè)cost后，加起來(lái)即為f(n)，將其存入隊(duì)列中。

    //對(duì)加入的再進(jìn)行堆排序， 把最小代價(jià)點(diǎn)放到front隊(duì)頭queue_[0]
    //數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？
    std::push_heap(queue_.begin(), queue_.end(), greater1());
}

} 

?

3、potential_calculate.h

neutral_cost_ 設(shè)定的一個(gè)默認(rèn)值，為50

calculatePotential()計(jì)算根據(jù)use_quadratic的值有下面兩個(gè)選擇:
若為T(mén)RUE， 則使用二次曲線計(jì)算
若為False， 則采用簡(jiǎn)單方法計(jì)算， return prev_potential + cost。即：costs[next_i] + neutral_cost_+ prev_potential
地圖代價(jià)+單格距離代價(jià)(初始化為50)+之前路徑代價(jià)為G
?

#ifndef _POTENTIAL_CALCULATOR_H
#define _POTENTIAL_CALCULATOR_H

#include 

namespace global_planner {

class PotentialCalculator 
{
    public:
        PotentialCalculator(int nx, int ny) 
        {
            setSize(nx, ny);
        }

        virtual float calculatePotential(float* potential, unsigned char cost, int n, float prev_potential=-1)
        {
            if(prev_potential < 0)
            {
                float min_h = std::min( potential[n - 1], potential[n + 1] ),
                      min_v = std::min( potential[n - nx_], potential[n + nx_]);
                prev_potential = std::min(min_h, min_v);
            }

            return prev_potential + cost;
        }
//在prev_potentia當(dāng)前點(diǎn)的f不小于0的時(shí)候，返回的是prev_potential + cost
//以start_cost為例，最開(kāi)始給其賦值是0，因此返回就是cost，可以理解為到下一個(gè)柵格的距離，或者是分辨率。
//在計(jì)算完potential=g值后開(kāi)始計(jì)算h值，即distance,利用的就是移動(dòng)多少格子，只能上下左右移動(dòng).

        virtual void setSize(int nx, int ny) 
        {
            nx_ = nx;
            ny_ = ny;
            ns_ = nx * ny;
        }

    protected:
        inline int toIndex(int x, int y) 
        {
            return x + nx_ * y;
        }

        int nx_, ny_, ns_;
};
} 

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