使用Astar进行全局路径规划
全局路径规划是在已知的环境中，给机器人规划一条路径，路径规划的精度取决于环境获取的准确度，全局路径规划可以找到最优解，但是需要预先知道环境的准确信息，当环境发生变化，如出现未知障碍物时，该方法就无能为力了。它是一种事前规划，因此对机器人系统的实时计算能力要求不高，虽然规划结果是全局的、较优的，但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。
局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知，侧重于考虑机器人当前的局部环境信息，让机器人具有良好的避障能力，通过传感器对机器人的工作环境进行探测，以获取障碍物的位置和几何性质等信息，这种规划需要搜集环境数据，并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正，局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体，要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力，对环境误差和噪声有较高的鲁棒性，能对规划结果进行实时反馈和校正，但是由于缺乏全局环境信息，所以规划结果有可能不是最优的，甚至可能找不到正确路径或完整路径。
两者协同工作，机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。
A*算法是全局启发式搜索算法，是一种尽可能基于现有信息的搜索策略，也就是说搜索过程中尽量利用目前已知的诸如迭代步数，以及从初始状态和当前状态到目标状态估计所需的费用等信息。
A*算法在选择下一个被检查的节点时考虑来之前花费代价，同时使用到目标距离作为引导，两者之和作为评价该节点处于最优路线上的可能性的量度，这样可以首先搜索到位于最优路径上可能性大的节点。
A算法的基本思想如下：引入当前节点j的估计函数$f^$,当前节点j的估计函数定义为：
$f^(j)= g(j)+h^(j)$
其中$g(j)$是从起点到当前节点j的实际代价的量度，$h^(j)$是从节点j到终点的最小消耗的估计，可以依据实际情况，选择$h^(j)$的具体形式，$h^(j)$要满足一个要求：不能高于节点j到终点的实际最小费用。从起始节点点向目的节点搜索时，每次都搜索$f^(j)$最小的节点，直到发现目的节点。
与算法相关的程序有
- 主节点：
global_planner_node.cpp - 全局规划算法管理函数：
global_planning.cpp - A star算法：
A_star.cpp - 地图处理程序：
occupy_map.cpp
使用激光雷达作为传感器
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运行launch文件（请查看launch文件参数说明，并进行调整）
roslaunch prometheus_gazebo sitl_astar_3dlidar.launch -
在打开的rviz窗口中勾选
Global_Planner、Octomap_Mapping及Ground_Truth显示 -
输入2选择A_star算法，无人机将自动起飞
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在rviz中通过3D Nav Goal按钮指定目标点，点选该按钮后，同时按住鼠标左右键在rviz窗口中选择一点向上拉
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也可以通过终端发布目标点
rostopic pub /prometheus/planning/goal ... -
通过终端查看算法相关信息
运行截图:
