1、Global Planner
ROS的global planner是基于global_costmap上（产生一个初始的静态地图），更新频率基于update_frequency参数，全局是产生一个较长的路径让机器人从起点（或当前位置）到终点。一个基于网格的算法可以通过A*或者Dijkstra算法来获得一个无碰撞的最短路径，这些算法都在global_planner包里。ROS也提供另外一个global_planner叫做carrot_planner。当前的global_planner应用主要是用于圆形底座那个，当前的global_planner没有考虑机器人的动力学约束和加速度约束。即只能用于完整约束模型。
2、Relaxed A*教程
RA*是一个线性时间版本的A*,主要用来解决大范围的网格地图，它主要通过解决最优或者临近最优通过一个小范围，比传统A*算法时间要少好多。传统A*的代价函数g(n)这个节点要算很多次，而RA*的g(n)近似的表示最短的path从起点cell到结点n。
3、步骤
（1）写planner的类函数；（2）部署它作为一个插件（plugin）；
3.1、写类函数
global_planner必须附带在nav_core这个包里，nav_core::BaseGlobalPlanner，从哪里继承过来，写一个新的全局planner，RAstar_ros.h。
现在来解释下头文件的意义。
这些是ROS一些必要的头文件。
costmap_2d::Costmap2D类将作为planner的输入地图，这个地图将被planner自动加入到一个插件，即我们不需要通过订阅来获取代价图。
planner初始化。
初始化costmap，这个地图将被用于planner。
初始化BaseGlobalPlanner。
RA*初始化应用。
这个函数是最终的规划，它储存向量std::vector<geometry_msgs::PoseStamped>&plan，这个方式将自动通过插件（plugin）发布到ROS的topic里。
这是RAstar_ros.cpp
把它注册为一个插件(plugin)。
这是个必要的库。
对与makePlan函数，起始点和目标点将从坐标系的x,y转换到地图中的cell。（即在一个50x50的地图中，在地图编号中是这样编号的，在第一行50个cell从左到右依次为1，2，3，4...50，第二行第一个为51，依次下去，这就是栅格地图的cell编号）。最后地图将cell转换为x,y通过函数（plan.push_back(pose)）。这个得到的路径将通过ROS topic nav_msgs/Path。
在CMakelists.txt中添加。
这让class RAstar_planner::RAstarPlannerROS注册为move_base一个插件,nav_core::BaseGlobalPlanner。
修改在relaxed_astar_planner_plugin.xml
查看插件是否注册成功。
成功注册如上。
修改turtlebot文件。