ego-planner

Question

怎么让ego-planner和fast-planner的无人机在同一个地图上工作?

Answer 1

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ego-planner 和 fast-planner 都是开源的自动驾驶规划算法，用于生成无人机的运动计划。要让它们在同一个地图上工作，你需要实现以下步骤：

1. 地图融合：将 ego-planner 和 fast-planner 的输入地图融合成一个单一的地图。可以使用 OpenCV 库中的 cv::Mat 类来实现地图的融合。
2. 规划算法整合：将 ego-planner 和 fast-planner 的规划算法整合到一个单一的算法中。可以使用 C++ 语言实现一个新的规划算法，使用 ego-planner 和 fast-planner 的算法作为子算法。
3. ** motion planning**：使用整合后的规划算法生成无人机的运动计划。可以使用 C++ 语言实现一个新的 motion planning 算法，使用 ego-planner 和 fast-planner 的算法作为子算法。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何将 ego-planner 和 fast-planner 的规划算法整合到一个单一的算法中：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <ego_planner/ego_planner.h>
#include <fast_planner/fast_planner.h>

class EgoFastPlanner {
public:
    EgoFastPlanner(const cv::Mat& map) : map_(map) {}

    cv::Mat plan(const cv::Mat& current_pose, const cv::Mat& goal_pose) {
        // 使用 ego-planner 计算当前 pose 到 goal pose 的路径
        cv::Mat ego_path = ego_planner_.plan(current_pose, goal_pose);

        // 使用 fast-planner 计算 ego_path 到 goal pose 的路径
        cv::Mat fast_path = fast_planner_.plan(ego_path, goal_pose);

        // 返回最终的路径
        return fast_path;
    }

private:
    cv::Mat map_;
    EgoPlanner ego_planner_;
    FastPlanner fast_planner_;
};

这个示例代码中，我们定义了一个 EgoFastPlanner 类，它使用 ego-planner 和 fast-planner 的规划算法来生成无人机的运动计划。首先，我们使用 ego-planner 计算当前 pose 到 goal pose 的路径，然后使用 fast-planner 计算 ego_path 到 goal pose 的路径，最后返回最终的路径。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际实现中可能需要更多的工作和调整。