Navigation2中SmacPlannerHybrid路径规划器生成非直线路径问题分析
2025-06-27 08:52:43作者:薛曦旖Francesca
问题现象描述
在Navigation2导航框架中使用nav2_smac_planner/SmacPlannerHybrid路径规划器时,在开阔的零成本区域规划路径时,规划器有时会生成非直线的"波浪形"路径,而不是理论上应该生成的直线路径。这种情况尤其出现在起点和终点具有相同y坐标和角度的情况下。
技术背景
SmacPlannerHybrid是Navigation2中一种混合A*算法实现,它结合了基于网格的搜索和解析扩展技术。该规划器专为具有非完整约束的机器人设计,支持Dubins和Reeds-Shepp曲线模型。
问题原因分析
根据技术分析,这种现象可能由以下几个因素导致:
-
解析扩展限制:
analytic_expansion_max_length参数设置过小(默认1.5米),可能导致规划器在某些情况下无法使用解析扩展来生成直线路径。 -
成本启发式影响:规划器的成本启发式函数可能在某些方向上对路径产生不必要的影响,导致路径偏离直线。
-
方向惩罚差异:
reverse_penalty(反向惩罚)和non_straight_penalty(非直线惩罚)参数的设置可能导致规划器在不同方向上表现不一致。 -
平滑处理影响:虽然启用了路径平滑(
smooth_path: True),但平滑参数可能不足以完全消除规划过程中的非直线趋势。
解决方案建议
-
调整解析扩展参数:
- 增大
analytic_expansion_max_length值,使其能够覆盖规划区域 - 适当增加
analytic_expansion_ratio,提高解析扩展的使用频率
- 增大
-
优化成本参数:
- 调整
cost_penalty参数,平衡路径长度和成本之间的关系 - 考虑降低
non_straight_penalty以减少对非直线路径的惩罚
- 调整
-
验证方向一致性:
- 测试机器人旋转180度后的规划结果,验证方向性影响
- 比较正向和反向运动时的路径差异
-
调试工具使用:
- 启用
debug_visualizations查看扩展过程 - 检查解析扩展被拒绝的具体原因
- 启用
参数配置优化示例
analytic_expansion_max_length: 3.0 # 增大解析扩展最大长度
analytic_expansion_ratio: 4.0 # 提高解析扩展使用比例
cost_penalty: 2.5 # 适度降低成本惩罚
non_straight_penalty: 1.1 # 减少非直线惩罚
debug_visualizations: true # 启用调试可视化
总结
Navigation2的SmacPlannerHybrid规划器在开阔区域生成非直线路径的问题通常可以通过合理调整参数解决。关键在于平衡解析扩展和网格搜索之间的关系,并适当调整成本函数参数。建议用户根据实际场景需求,通过系统化的参数调优来获得最佳的路径规划效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661