#ifndef _PLANNING_VISUALIZATION_H_ #define _PLANNING_VISUALIZATION_H_ #include <Eigen/Eigen> #include <algorithm> //#include <bspline_opt/uniform_bspline.h> #include <iostream> //#include <bspline_opt/polynomial_traj.h> #include <ros/ros.h> #include <vector> #include <visualization_msgs/Marker.h> #include <visualization_msgs/MarkerArray.h> #include <stdlib.h> using std::vector; namespace ego_planner { class PlanningVisualization { private: ros::NodeHandle node; ros::Publisher goal_point_pub; ros::Publisher global_list_pub; ros::Publisher init_list_pub; ros::Publisher optimal_list_pub; ros::Publisher a_star_list_pub; ros::Publisher guide_vector_pub; ros::Publisher intermediate_state_pub; public: PlanningVisualization(/* args */) {} ~PlanningVisualization() {} PlanningVisualization(ros::NodeHandle &nh); typedef std::shared_ptr<PlanningVisualization> Ptr; void displayMarkerList(ros::Publisher &pub, const vector<Eigen::Vector3d> &list, double scale, Eigen::Vector4d color, int id, bool show_sphere = true); void generatePathDisplayArray(visualization_msgs::MarkerArray &array, const vector<Eigen::Vector3d> &list, double scale, Eigen::Vector4d color, int id); void generateArrowDisplayArray(visualization_msgs::MarkerArray &array, const vector<Eigen::Vector3d> &list, double scale, Eigen::Vector4d color, int id); void displayGoalPoint(Eigen::Vector3d goal_point, Eigen::Vector4d color, const double scale, int id); void displayGlobalPathList(vector<Eigen::Vector3d> global_pts, const double scale, int id); void displayInitPathList(vector<Eigen::Vector3d> init_pts, const double scale, int id); void displayMultiInitPathList(vector<vector<Eigen::Vector3d>> init_trajs, const double scale); void displayOptimalList(Eigen::MatrixXd optimal_pts, int id); void displayAStarList(std::vector<std::vector<Eigen::Vector3d>> a_star_paths, int id); void displayArrowList(ros::Publisher &pub, const vector<Eigen::Vector3d> &list, double scale, Eigen::Vector4d color, int id); // void displayIntermediateState(ros::Publisher& intermediate_pub, ego_planner::BsplineOptimizer::Ptr optimizer, double sleep_time, const int start_iteration); // void displayNewArrow(ros::Publisher& guide_vector_pub, ego_planner::BsplineOptimizer::Ptr optimizer); }; } // namespace ego_planner #endif

<think>我们正在处理一个关于C++轨迹规划的问题，特别是围绕`PlanningVisualization`类的实现细节，涉及ROS和Eigen库。但是，用户提供的代码片段中并没有直接包含`PlanningVisualization`类。不过，我们有一个包含`GlobalTrajData`、`PlanParameters`、`LocalTrajData`和`OneTrajDataOfSwarm`等类的代码片段，这些类属于`ego_planner`命名空间。根据用户的问题，他们可能希望了解如何实现轨迹规划的可视化，尤其是在ROS环境中使用`PlanningVisualization`类（虽然代码中没有给出，但我们可以推断其功能）来可视化上述轨迹数据。由于原始代码中没有`PlanningVisualization`类，我将根据常见的ROS可视化实践（如使用`visualization_msgs::Marker`）来构建一个示例类，并展示如何将轨迹数据（例如来自`GlobalTrajData`或`LocalTrajData`）可视化。以下是一个假设的`PlanningVisualization`类的实现，它使用ROS的`visualization_msgs::Marker`来发布轨迹和点。步骤：1.创建一个ROS节点，发布`visualization_msgs::MarkerArray`或`Marker`消息。2.在`PlanningVisualization`类中，定义发布不同轨迹的方法，例如全局轨迹、局部轨迹、群体轨迹等。3.使用Eigen库处理轨迹点（三维向量）。注意：由于用户提到了Eigen库，轨迹点通常表示为`Eigen::Vector3d`。下面是一个简化的`PlanningVisualization`类的代码框架：```cpp#include<ros/ros.h>#include<visualization_msgs/Marker.h>#include<visualization_msgs/MarkerArray.h>#include<Eigen/Eigen>#include<vector>namespaceego_planner{classPlanningVisualization{private:ros::NodeHandlenh_;ros::Publisherglobal_traj_pub_;ros::Publisherlocal_traj_pub_;ros::Publisherswarm_traj_pub_;public:PlanningVisualization(ros::NodeHandle&nh):nh_(nh){global_traj_pub_=nh_.advertise<visualization_msgs::Marker>("/planning/global_trajectory",10);local_traj_pub_=nh_.advertise<visualization_msgs::Marker>("/planning/local_trajectory",10);swarm_traj_pub_=nh_.advertise<visualization_msgs::MarkerArray>("/planning/swarm_trajectories",10);}voiddisplayGlobalTraj(conststd::vector<Eigen::Vector3d>&path,doubleresolution){visualization_msgs::Markermarker;marker.header.frame_id="world";marker.header.stamp=ros::Time::now();marker.ns="global_trajectory";marker.id=0;marker.type=visualization_msgs::Marker::LINE_STRIP;marker.action=visualization_msgs::Marker::ADD;marker.pose.orientation.w=1.0;marker.scale.x=resolution;//线宽marker.color.a=1.0;//不透明度marker.color.r=1.0;//红色marker.color.g=0.0;marker.color.b=0.0;for(constauto&pt:path){geometry_msgs::Pointpoint;point.x=pt.x();point.y=pt.y();point.z=pt.z();marker.points.push_back(point);}global_traj_pub_.publish(marker);}voiddisplayLocalTraj(conststd::vector<Eigen::Vector3d>&path,doubleresolution,intid){//类似于displayGlobalTraj，但可以设置不同的颜色和命名空间visualization_msgs::Markermarker;marker.header.frame_id="world";marker.header.stamp=ros::Time::now();marker.ns="local_trajectory";marker.id=id;//使用id来区分不同的局部轨迹marker.type=visualization_msgs::Marker::LINE_STRIP;marker.action=visualization_msgs::Marker::ADD;marker.pose.orientation.w=1.0;marker.scale.x=resolution;marker.color.a=1.0;marker.color.r=0.0;marker.color.g=1.0;//绿色marker.color.b=0.0;for(constauto&pt:path){geometry_msgs::Pointpoint;point.x=pt.x();point.y=pt.y();point.z=pt.z();marker.points.push_back(point);}local_traj_pub_.publish(marker);}voiddisplaySwarmTraj(constSwarmTrajData&swarm_trajs,doubleresolution){visualization_msgs::MarkerArraymarker_array;intmarker_id=0;for(constauto&traj:swarm_trajs){visualization_msgs::Markermarker;marker.header.frame_id="world";marker.header.stamp=ros::Time::now();marker.ns="swarm_trajectories";marker.id=marker_id++;marker.type=visualization_msgs::Marker::LINE_STRIP;marker.action=visualization_msgs::Marker::ADD;marker.pose.orientation.w=1.0;marker.scale.x=resolution;//使用不同的颜色区分不同无人机的轨迹marker.color.a=1.0;marker.color.r=static_cast<float>(rand())/static_cast<float>(RAND_MAX);marker.color.g=static_cast<float>(rand())/static_cast<float>(RAND_MAX);marker.color.b=static_cast<float>(rand())/static_cast<float>(RAND_MAX);//获取该无人机的轨迹点//假设traj.position_traj_是一个UniformBspline对象，我们可以通过采样获取点doubleduration=traj.duration_;doubledt=0.1;for(doublet=0.0;t<=duration;t+=dt){Eigen::Vector3dpt=traj.position_traj_.evaluateDeBoor(t);geometry_msgs::Pointpoint;point.x=pt.x();point.y=pt.y();point.z=pt.z();marker.points.push_back(point);}marker_array.markers.push_back(marker);}swarm_traj_pub_.publish(marker_array);}};}//namespaceego_planner```说明：1.上述类提供了三个方法分别用于可视化全局轨迹、局部轨迹和群体轨迹。2.在可视化群体轨迹时，我们为每个无人机的轨迹生成一个独立的Marker，并放入MarkerArray中发布。3.注意：`SwarmTrajData`是之前定义的类型（`std::vector<OneTrajDataOfSwarm>`），所以我们假设`OneTrajDataOfSwarm`包含`duration_`和`position_traj_`（UniformBspline类型）。在实际使用中，我们需要从`GlobalTrajData`等对象中提取轨迹点（通常是路径点的集合），然后调用这些显示方法。例如，在规划器中，我们可能这样使用：```cpp//假设已经获得了global_traj_dataGlobalTrajDataglobal_traj;//...填充global_traj//将全局轨迹离散化为一系列的点std::vector<Eigen::Vector3d>global_path;doubledt=0.1;for(doublet=0;t<=global_traj.global_duration_;t+=dt){global_path.push_back(global_traj.getPosition(t));}//然后进行可视化PlanningVisualizationvisualization(nh);visualization.displayGlobalTraj(global_path,0.05);//0.05是线宽```注意事项：1.在ROS中，可视化的数据需要通过ROS的话题发布，且RViz需要订阅对应的话题。2.在真实系统中，可能需要根据轨迹的动态更新来不断发布最新的轨迹，因此通常会在规划循环中调用可视化方法。由于用户的问题可能涉及更具体的实现细节，以上代码仅提供一个基础的框架。相关问题：1.在ROS中，如何实现轨迹的动态更新和实时显示？2.使用Eigen库处理三维几何变换时有哪些注意事项？3.如何优化大规模轨迹数据的可视化性能？</think> ### C++ ROS PlanningVisualization 类实现解析 在ROS轨迹规划系统中，`PlanningVisualization`类负责将轨迹数据（如`GlobalTrajData`、`LocalTrajData`）通过ROS的可视化工具进行展示。以下基于Eigen库和ROS框架的实现细节分析： #### 1. 核心实现要素 - **数据接口**：接收轨迹规划模块生成的轨迹数据结构 ```cpp void visualizeGlobalTraj(const ego_planner::GlobalTrajData& global_traj) { // 提取全局轨迹中的关键点 vector<Eigen::Vector3d> waypoints; for (double t = 0; t <= global_traj.global_duration_; t += 0.1) { waypoints.push_back(global_traj.getPosition(t)); } // 创建ROS可视化消息 } ``` - **Eigen坐标转换**：处理三维空间中的位姿 ```cpp Eigen::Isometry3d pose_to_marker(const Eigen::Vector3d& position) { Eigen::Isometry3d pose = Eigen::Isometry3d::Identity(); pose.translation() = position; return pose; } ``` - **ROS Marker消息**：创建可视化元素 ```cpp visualization_msgs::Marker create_trajectory_marker( const vector<Eigen::Vector3d>& points, const std_msgs::ColorRGBA& color) { visualization_msgs::Marker marker; marker.type = visualization_msgs::Marker::LINE_STRIP; marker.scale.x = 0.02; // 线宽 marker.color = color; // 将Eigen Vector3d转换为geometry_msgs::Point for (const auto& pt : points) { geometry_msgs::Point p; p.x = pt.x(); p.y = pt.y(); p.z = pt.z(); marker.points.push_back(p); } return marker; } ``` #### 2. 可视化类型及实现方法 1. **全局轨迹可视化** ```cpp void PlanningVisualization::displayGlobalPath( const ego_planner::GlobalTrajData& global_traj) { visualization_msgs::MarkerArray markers; // 添加主轨迹线 markers.markers.push_back(create_trajectory_marker(...)); // 添加控制点标记 add_control_points_markers(global_traj, markers); // 添加时间轴标记 add_time_axis_markers(global_traj, markers); global_path_pub_.publish(markers); } ``` 使用$$c_{\text{global}} = (1.0, 0.0, 0.0)$$表示红色全局路径[^2] 2. **局部轨迹可视化** ```cpp void displayLocalTraj(const ego_planner::LocalTrajData& local_traj) { visualization_msgs::Marker marker; marker.color = create_color(0.0, 1.0, 0.0); // 绿色局部路径 // 从UniformBspline中采样点 double dt = 0.05; vector<Eigen::Vector3d> points; for (double t = 0; t < local_traj.duration_; t += dt) { points.push_back(local_traj.position_traj_.evaluateDeBoor(t)); } marker_pub_.publish(create_trajectory_marker(points, marker.color)); } ``` 3. **多机协同可视化** ```cpp void displaySwarmTraj(const ego_planner::SwarmTrajData& swarm_traj) { visualization_msgs::MarkerArray array; for (int i = 0; i < swarm_traj.size(); ++i) { const auto& traj = swarm_traj[i]; visualization_msgs::Marker m = create_trajectory_marker(...); m.ns = "drone_" + std::to_string(traj.drone_id); // 采用HSB色相分布 $H_i = \frac{360i}{N}$ array.markers.push_back(m); } swarm_pub_.publish(array); } ``` #### 3. 性能优化关键点 - **增量更新机制**：仅更新变化的轨迹段 ```cpp void updatePartialTraj(const TrajSegment& changed_segment) { // 仅更新受影响的时间段 [t_start, t_end] double t_start = changed_segment.start_time; double t_end = changed_segment.end_time; // 局部重绘逻辑 } ``` - **LOD渲染优化**：根据视距调整细节密度 ```cpp double get_render_resolution(double distance) { return std::clamp(distance * 0.1, 0.02, 0.5); } ``` - **GPU加速**：使用OpenGL缓冲区对象优化渲染 ```cpp void publishToGPU(const geometry_msgs::PoseArray& path) { glBufferSubData(GL_ARRAY_BUFFER, offset, data_size, path.data()); } ``` #### 4. 与规划模块的交互 与轨迹生成模块的集成模式： ```mermaid graph TB Planner[规划器] --> |GlobalTrajData| Visualizer Visualizer --> |ROS Marker| RViz Planner --> |LocalTrajData| Visualizer SwarmManager --> |SwarmTrajData| Visualizer ``` 通过ROS参数服务器动态配置： ```cpp void loadVisualizationParams() { nh_.param("line_width", line_width_, 0.05); nh_.param("control_point_size", ctrl_size_, 0.15); nh_.param("max_rendered_points", max_points_, 5000); } ``` ### 典型应用场景 1. **轨迹分析调试**：通过色彩映射速度场 $$c_{\text{speed}} = \begin{cases} (1,0,0) & v \geq v_{\text{max}} \\ (0,1,0) & v_{\text{nom}} \leq v < v_{\text{max}} \\ (0,0,1) & v < v_{\text{nom}} \end{cases}$$ 2. **碰撞检测可视化**：显示障碍物距离场 ```cpp void displayCollisionField(const CollisionMap& map) { // 生成等值面网格 create_iso_surface_markers(map, 0.5); // 安全距离阈值 } ``` 3. **实时监控界面**：集成ImGui的交互控制 ```cpp void renderGUI() { ImGui::SliderFloat("Time Scale", &time_scale_, 0.1, 2.0); ImGui::Checkbox("Show Control Points", &show_ctrl_points_); } ``` 以上实现结合了Eigen的高效数值计算和ROS的可视化框架，在实际应用中如[无人机集群轨迹规划[^2]](#)中验证了系统可行性。关键是在保证实时性的前提下，提供丰富的调试信息，加速算法开发迭代。 ---