轨迹优化 | 基于ESDF的共轭梯度优化算法(附ROS C++/Python仿真)

// 假设以下函数和类已经定义且可用
TrajectoryOptimizer* trajectory_optimizer = new TrajectoryOptimizer();
 
// 设置路径规划器
trajectory_optimizer->setPlanner(&planner);
 
// 设置机器人模型
trajectory_optimizer->setRobotModel(&robot_model);
 
// 设置开始和结束状态
trajectory_optimizer->setStartAndGoalStates(start_state, goal_state);
 
// 设置时间相关参数
trajectory_optimizer->setTimeHorizon(time_horizon);
 
// 设置优化参数
trajectory_optimizer->setOptimizationParam(optimization_param);
 
// 执行轨迹优化
bool success = trajectory_optimizer->optimizeTrajectory();
 
if (success) {
    // 获取优化后的轨迹
    Trajectory* optimized_trajectory = trajectory_optimizer->getOptimizedTrajectory();
    // 执行优化后的轨迹
    // ...
} else {
    // 优化失败的处理
    // ...
}
 
// 清理资源
delete trajectory_optimizer;

这个代码示例展示了如何使用假设的TrajectoryOptimizer类来优化一个假设的轨迹。在这个过程中，设置了开始状态和目标状态，时间范围，并且调用了optimizeTrajectory方法来执行优化。根据优化是否成功，代码执行不同的操作。最后，代码清理了为优化分配的资源。