【实战项目开发技术分享】机器人安全通过狭窄区域的方案

本文分享了机器人安全通过狭窄区域的方案,包括利用Costmap动态调整膨胀层参数和自定义插件,Voronoi图进行路径规划,以及运用二次规划优化路径。通过这些方法,机器人能够在复杂环境中实现安全、高效的导航。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


前言

在机器人的应用领域中,有时会遇到需要机器人通过狭窄区域的情况。无论是室内还是室外,机器人需要具备适应性和灵活性,以便在狭窄的空间中进行安全、高效的导航。本文将提供一些如何让机器人通过狭窄区域的实现方案和思路,希望帮助读者可以根据实际的开发需要进行适当调整和扩展。

在这里插入图片描述


一、Costmap

1.1 Costmap类型

在机器人导航中,代价地图是至关重要的工具之一。代价地图(Costmap)可以帮助机器人在环境中进行路径规划和避障决策。通常,我们会使用两种类型的代价地图:全局代价地图(global_costmap)和本地代价地图(local_costmap)。

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