fly2mato / quadswarms

PRM+CBS

quadswarms

基本思路

• 空间随机采样加入图的顶点集，起始点列和目标点列都作为顶点加入图中。
• 对顶点建立KD-Tree，搜索每个顶点的K个近邻（大顶堆排序），作为双向边加入图的边集。
• 采用Comflict-Based Search算法，分为high-level和low-level进行搜索
• low-level采用A-star
• high-level每次更新一条约束
• 后续轨迹优化待实现

文件说明

按照使用流程：

• cd build
• cmake ../
• make all

ToDoList

• 调试CBS算法。
• 将CBS中碰撞、约束的检测补充完整
• 为每个CBS搜索树的叶子节点设计一个代价函数，用于选择下一次的搜索节点
• 路径优化。

Update

2018-11-20

• 实现了轻量化的CBS结构及功能
• 碰撞约束目前只考虑了相同点碰撞和相同路径碰撞
• high-level目前只按照广度优先的情况进行搜索

2018-11-16

• 增加了考虑步长的A-star搜索算法
• 能够处理存在(位置点ID，到达时刻k)形式的约束。可以作为CBS的low-level算法使用。
• 修正了原A-star中的一些bug

2018-11-15

• 初始化提交
• 调试完成KDTree的基本功能。 采用静态数据建树， 可设置数据点的最小间距，这部分似乎也可以用动态建树+查询实现。
• 调试完成PRM的基本功能。搜索采用A-star算法。