25 #include <coin/IpIpoptApplication.hpp> 26 #include <coin/IpSolveStatistics.hpp> 28 #include "Eigen/Dense" 30 #include "modules/planning/proto/planning.pb.h" 46 const PlannerOpenSpaceConfig& planner_open_space_config);
50 bool Solve(
const Eigen::MatrixXd& x0,
const Eigen::MatrixXd& xF,
51 const Eigen::MatrixXd& last_time_u,
const size_t horizon,
52 const double ts,
const Eigen::MatrixXd& ego,
53 const Eigen::MatrixXd& xWS,
const Eigen::MatrixXd& uWS,
54 const Eigen::MatrixXd& l_warm_up,
const Eigen::MatrixXd& n_warm_up,
55 const Eigen::MatrixXd& s_warm_up,
56 const std::vector<double>& XYbounds,
const size_t obstacles_num,
57 const Eigen::MatrixXi& obstacles_edges_num,
58 const Eigen::MatrixXd& obstacles_A,
59 const Eigen::MatrixXd& obstacles_b, Eigen::MatrixXd* state_result,
60 Eigen::MatrixXd* control_result, Eigen::MatrixXd* time_result,
61 Eigen::MatrixXd* dual_l_result, Eigen::MatrixXd* dual_n_result);
64 PlannerOpenSpaceConfig planner_open_space_config_;
DistanceApproachProblem(const PlannerOpenSpaceConfig &planner_open_space_config)
PlanningContext is the runtime context in planning. It is persistent across multiple frames...
Definition: atomic_hash_map.h:25
bool Solve(const Eigen::MatrixXd &x0, const Eigen::MatrixXd &xF, const Eigen::MatrixXd &last_time_u, const size_t horizon, const double ts, const Eigen::MatrixXd &ego, const Eigen::MatrixXd &xWS, const Eigen::MatrixXd &uWS, const Eigen::MatrixXd &l_warm_up, const Eigen::MatrixXd &n_warm_up, const Eigen::MatrixXd &s_warm_up, const std::vector< double > &XYbounds, const size_t obstacles_num, const Eigen::MatrixXi &obstacles_edges_num, const Eigen::MatrixXd &obstacles_A, const Eigen::MatrixXd &obstacles_b, Eigen::MatrixXd *state_result, Eigen::MatrixXd *control_result, Eigen::MatrixXd *time_result, Eigen::MatrixXd *dual_l_result, Eigen::MatrixXd *dual_n_result)
Planning module main class. It processes GPS and IMU as input, to generate planning info...
virtual ~DistanceApproachProblem()=default
Definition: distance_approach_problem.h:43