EGO-Planner中控制源切换与轨迹规划机制解析

概述

EGO-Planner作为一款先进的无人机自主规划系统，其控制源切换机制和轨迹规划状态机设计是实际应用中的关键环节。本文将深入分析EGO-Planner的轨迹规划状态转换逻辑，以及如何实现自主控制与规划控制的灵活切换。

轨迹规划状态机工作原理

EGO-Planner的核心规划逻辑基于状态机实现，主要包含两种规划状态：

1. GNE_NEW_TRAJ状态：当系统首次接收到新目标点时进入此状态。该状态下规划器会以当前无人机的最新里程计(odom)数据作为轨迹规划的初始值，确保规划起点与实际位置完全匹配。

2. REPLAN_TRAJ状态：在首次规划后的后续重新规划中，系统会进入此状态。此时规划器会从上一次生成的轨迹中提取初始值，而非直接使用当前odom数据。这种设计保证了轨迹的连续性，但可能导致规划起点与实际位置存在微小偏差。

控制源切换实现方案

在实际应用中，经常需要根据环境复杂度动态切换控制源：

1. 无障碍环境：可直接使用外部控制指令驱动无人机，此时EGO-Planner处于待命状态，仅接收但不执行轨迹规划。

2. 遇到障碍时：通过向规划器发送新的目标点，触发GNE_NEW_TRAJ状态，确保规划基于当前实际位置开始。规划完成后将控制权交还给EGO-Planner。

关键实现要点：

• 在traj_server节点中添加控制源切换逻辑
• 切换时确保发送新目标点而非重复发送相同目标
• 避免高频发送目标点导致系统不稳定

常见问题与解决方案

1. 规划滞后问题：当发现规划结果跟不上实际位置更新时，应检查：

   • 当前是否处于REPLAN_TRAJ状态
   • 目标点发送频率是否合理
   • 系统计算资源是否充足

2. 控制切换不流畅：通常是由于目标点发送策略不当导致，建议：

   • 只在需要切换时发送目标点
   • 确保每次切换都触发GNE_NEW_TRAJ状态
   • 在轨迹跟踪稳定后再考虑下一次切换

最佳实践建议

1. 对于需要频繁切换的场景，建议建立状态监控机制，明确当前控制源和规划状态。

2. 在自主飞行阶段，即使不使用EGO-Planner的控制指令，也应持续向其提供odom数据，保持环境感知能力。

3. 切换时机的判断应考虑：

   • 障碍物距离
   • 当前飞行速度
   • 系统计算延迟
   • 环境复杂度

4. 对于高级应用场景，可考虑修改状态机逻辑，增加专门的odom初始值强制更新模式。

通过深入理解EGO-Planner的这些机制，开发者可以更灵活地将其集成到各类无人机应用中，实现安全可靠的环境感知与自主避障功能。