lattice_planner:高效动态路径规划解决方案

lattice_planner:高效动态路径规划解决方案

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lattice_planner

1、项目介绍

lattice_planner 是一个基于ROS的全局路径规划插件,它实现了一种时间界限A*格子规划器,专为具有差速驱动约束的机器人设计。这个规划器能够规划出时间和动力学可行性导航路径,同时利用基于costmap_2d包的动态成本地图进行决策。

项目还提供了在人类感知导航中的应用示例,可在human_aware_navigation包中查看,包括一个玩具模型示例。

2、项目技术分析

  • 时间相关规划lattice_planner考虑了路径执行时间,通过时间分辨率对配置空间进行离散化,使得路径规划更加符合实际动态环境。
  • 动态成本地图:使用基于ROS的costmap表示形式来处理环境中随时间变化的约束,例如避障和避免与人类交互时的问题。
  • 参数化设置:可以自定义多种参数,如成本因素(致命成本、时间成本、路径长度成本等)、规划偏好(允许未知区域、目标容忍度等)和机器人的运动限制,以适应不同场景的需求。

3、项目及技术应用场景

  • 自动化仓储系统:在仓库环境中,机器人需要快速准确地避开障碍物和其他移动物体,lattice_planner可以确保安全高效的路径规划。
  • 服务机器人:在公共场所,服务机器人需考虑人类活动和行为,通过human_aware_navigation包,实现人机协作的友好交互。
  • 自动驾驶汽车:在复杂交通环境中,规划器可以计算考虑到车辆动力学和道路条件的动态可行路径。

4、项目特点

  • 灵活性:支持灵活的成本因子设定,可根据特定任务调整策略,优化路径质量。
  • 效率:通过简化搜索路径,可以在牺牲最优性的同时提高规划速度。
  • 实时性:可配置的时间预算和超时机制确保规划算法能在有限时间内给出结果。
  • 兼容性:遵循ROS标准,易于与其他ROS组件集成。
  • 动态适应性:能够应对环境的变化,支持动态层插件以处理实时更新的环境信息。

如果你正在进行涉及机器人动态路径规划的研究或开发工作,lattice_planner是一个值得尝试的优秀工具。使用它,你不仅可以受益于其强大的规划功能,还能参与到前沿的人机协同研究之中。

lattice_planner The lattice_planner package provides a move_base global planner plugin for a time-bounded A* lattice planner. The planner is designed to plan time dependent, dynamically feasible navigation paths for robots with differential drive constraints. It uses a dynamic cost map which is based on the ROS costmap representation from the costmap_2d package. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lattice_planner

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 关于自动驾驶中的局部路径规划算法 #### 动态窗口法 (Dynamic Window Approach, DWA) 动态窗口方法是一种实时性能良好的局部路径规划算法。该算法通过定义一个速度空间内的可行区域——即所谓的“动态窗口”,并在此区域内寻找最优的速度组合来实现避障和目标跟踪功能[^1]。 对于每一个采样的线性和角速度对,计算机器人在未来一段时间内可能到达的位置,并评估这些位置的安全性和接近度得分。最后选取总分最高的作为当前时刻的最佳控制指令发送给执行机构。 ```python def dwa_planner(current_pose, goal_pose, obstacles): best_trajectory = None max_score = float('-inf') for v in range(v_min, v_max): # 遍历所有可能的线速度v for w in range(w_min, w_max): # 遍历所有可能的角度w trajectory = predict_trajectory(current_pose, v, w) if is_safe(trajectory, obstacles) and closer_to_goal(trajectory[-1], goal_pose): score = evaluate_trajectory(trajectory, goal_pose) if score > max_score: max_score = score best_trajectory = trajectory return best_trajectory ``` #### 时间弹性带 (Time-Elastic Band, TEB) 时间弹性带算法旨在解决传统几何学模型难以处理的问题,比如复杂的障碍物形状以及多约束条件下的优化求解。此方法首先构建一条连接起点到终点的时间参数化曲线,在此基础上应用物理模拟原理调整各节点直至满足特定的要求为止。 具体来说,TEB会创建一系列中间点构成初始路径;之后基于能量函数迭代更新每一对相邻点之间的相对位移量直到收敛至稳定状态。这种方法能够很好地适应环境变化并且具有较高的灵活性。 #### Lattice Planner 格子规划器采用预设的动作模式库来进行决策制定过程。预先离散化动作集可以极大地减少在线计算负担从而提高响应效率。当面对新的场景时只需匹配最相似的历史案例即可迅速给出解决方案。 这种策略特别适用于那些已知环境中存在重复性较强的任务场合,因为它允许系统提前学习大量潜在的行为方式并通过查表的方式快速检索出合适的应对措施而无需重新建模分析整个局面。 #### EM Planner EM planner 是一种融合了多种传感器数据输入的高效局部路径规划方案。它综合考虑了来自激光雷达、摄像头等多种感知设备的信息,经过特征提取与关联后形成统一的地图表示形式供后续模块调用。 此外还引入了期望最大化(Expectation Maximization)机制用于估计未知变量的概率分布特性进而指导下一步行动计划的选择。这使得即使是在不确定条件下也能保持较好的鲁棒性和准确性表现。
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