一、什么是全局路径规划

全局路径规划是确定一条从起点到终点的路径规划问题。通常情况下所使用的方法是利用搜索算法，如A*搜索算法等。

通常情况下，全局路径规划的输入以地图形式提供。在地图中包含障碍物和起点终点。算法通过地图信息寻找最短可行路径并返回路径。

下面我们来看一个示例代码：

/**
 * @brief Global path plan algorithm
 * @param[in] start_pose Start Pose of robot
 * @param[in] goal_pose Goal Pose of robot
 * @param[out] plan_path Planned path from start to goal
 * @return True if success / False if fail
 */
bool globalPathPlan(const Pose& start_pose, const Pose& goal_pose, std::vector& plan_path)
{
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

二、什么是局部路径规划

局部路径规划是在当前位置周围小范围内搜索出一条可行路径。通常情况下所使用的方法包括动态窗口法、VFH法、探索法等。

局部路径规划的输入为机器人当前位置以及全局规划的路线，输出为机器人执行路径。

下面我们来看一个示例代码：

/**
 * @brief Local path planning algorithm
 * @param[in] current_pose Current Pose of robot
 * @param[in] global_path Global path planned for robot
 * @param[out] local_plan Local path for robot to execute
 * @return True if success / False if fail
 */
bool localPathPlan(const Pose& current_pose, const std::vector& global_path, std::vector& local_plan)
{
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

三、全局路径规划的优化

在实际使用中，全局路径规划的计算量较大，因此需要进行优化。

（1）地图预处理。对于静态环境中，可以预处理地图，计算出点之间的距离以及避障代价，以加快全局路径规划的速度。

（2）路径平滑。通过对规划的路径进行平滑处理，可以去掉路径中的抖动，使得路径更加平滑，避免机器人运动时的抖动。

下面我们来看一个实现地图预处理和路径平滑的代码：

/**
 * @brief Global path plan algorithm with map preprocessing and path smoothing
 * @param[in] start_pose Start Pose of robot
 * @param[in] goal_pose Goal Pose of robot
 * @param[out] plan_path Planned path from start to goal
 * @param[in] map_data Data of map
 * @return True if success / False if fail
 */
bool globalPathPlan(const Pose& start_pose, const Pose& goal_pose, std::vector& plan_path, const MapData& map_data)
{
  // Map preprocessing
  MapProcessor map_processor(map_data);
  // Smooth path
  PathSmoother path_smoother;
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

四、局部路径规划的优化

在实际使用中，局部路径规划的计算量同样较大，因此需要进行优化。

（1）机器人运动约束。对于机器人的移动速度和加速度等进行限制，以减少计算量。

（2）地图障碍物检测。对于动态环境中，需要实时更新地图障碍物信息，以确保检测到移动的障碍物。

下面我们来看一个实现机器人约束和地图障碍物检测的代码：

/**
 * @brief Local path planning algorithm with robot constraint and obstacle detection
 * @param[in] current_pose Current Pose of robot
 * @param[in] global_path Global path planned for robot
 * @param[out] local_plan Local path for robot to execute
 * @param[in] robot_config Configuration of robot
 * @param[in] map_data Data of map
 * @return True if success / False if fail
 */
bool localPathPlan(const Pose& current_pose, const std::vector& global_path, std::vector& local_plan, const RobotConfig& robot_config, const MapData& map_data)
{
  // Robot constraint
  RobotConstraint robot_constraint(robot_config);
  // Obstacle detection
  ObstacleDetector obstacle_detector(map_data);
  // Algorithm implementation
  // ...
  return true;
}

五、启发式算法的应用

针对高维空间的路径规划问题，启发式算法能够有效地解决计算复杂度高的问题。例如RRT算法和PRM算法，它们在搜索过程中通过构建随机树或随机图来缩小搜索范围。

下面我们来看一个实现PRM算法的代码：

/**
 * @brief Global path plan algorithm with PRM method
 * @param[in] start_pose Start Pose of robot
 * @param[in] goal_pose Goal Pose of robot
 * @param[out] plan_path Planned path from start to goal
 * @param[in] map_data Data of map
 * @return True if success / False if fail
 */
bool globalPathPlanWithPRM(const Pose& start_pose, const Pose& goal_pose, std::vector& plan_path, const MapData& map_data)
{
  // PRM method implementation
  PRM prm(map_data);
  plan_path = prm.get_plan(start_pose, goal_pose);
  
  return true;
}