【运动规划算法项目实战】如何构建欧几里德符号距离场（附ROS C++代码）_欧几里得距离场

前言

欧几里德符号距离场（Euclidean Signed Distance Field，ESDF）是机器人感知和路径规划中的关键数据结构之一。它能够提供环境中每个点到最近障碍物的距离，并且能够表示距离的方向（内部或外部）。ESDF在自动驾驶、机器人导航以及避障等应用中具有重要的作用。本文将介绍ESDF的构建过程和关键步骤，帮助读者深入了解ESDF的原理与实现。

一、ESDF原理

1.1 ESDF的基本概念

• 欧几里德符号距离场是一个网格化的数据结构，用于表示环境中每个点到最近障碍物的距离，并区分点是在障碍物内部还是外部。
• ESDF提供了更加准确的障碍物边界信息，能够帮助机器人更好地规划路径，避免碰撞和优化路径选择。
• ESDF常用于静态环境中，但也可以用于动态环境，需要动态更新ESDF以反映障碍物的变化。

1.2 构建ESDF的关键步骤

步骤一：环境建模

• 将环境表示为一个网格地图或点云数据。
• 确定障碍物的位置、形状和边界。

步骤二：计算距离场

• 初始化ESDF为无穷大（表示未知距离）。