秃头队长

介绍机器人通过栅格地图进行路径规划时，根据静态障碍物得到全局路径，本阶段暂不考虑动态障碍物。通过各种路径规划算法，如 Dijkstra’s，A*，D-star，RRT等，规划出的路径都存在直线之间有急剧拐弯（曲率变化大）的问题。尽管通过将八邻域改为更多邻域，如前文所述，能略微改善曲率变化急剧的问题，但是这样的路径仍然不适于机器人运动模型，尤其是非全向机器人，如阿克曼底盘，所以需要一条符合机器人运动限制的路径。路径连续性连续性包括两个部分：几何连续 ，参数连续 。几何连续指路径的多个片段的起始点相连，而且

论文部分：＜论文阅读＞ Path Planning in Unstructured Environments : A Real-time Hybrid A* Implementation混合A星算法在A星算法的基础上，添加了车辆转向的约束，从2D(x,y)2D(x,y)2D(x,y)点路径规划转变成3D(x,y,theta)3D(x,y,theta)3D(x,y,theta)点的路径规划算法。不过保留了A星经典的启发式思想，不过在混合A星中，添加了转弯、转向等惩罚。首先阅读node3d.cpp和nod

TARE: A Hierarchical Framework for Efficiently Exploring Complex 3D Environments论文地址：https://www.ri.cmu.edu/wp-content/uploads/2021/06/RSS_2021.pdfgithub：https://github.com/caochao39/tare_planner我们的方法的好处是，它可以比目前的最先进的算法更快地探索3D空间。该方法的优点是基于分层框架，将处理分离为两个级别。

参考翻译项目主页：https://github.com/teddyluo/motion-planning-chs核心步骤：调用hybridAStar()函数获取一条路径获取路径点(3D Node) -> 原始路径对路径依据Voronoi图进行平滑->平滑路径 // FIND THE PATH Node3D* nSolution = Algorithm::hybridAStar(nStart, nGoal, nodes3D, nodes2D, width, height,

总结课程《深蓝学院移动机器人路径规划》1.Introduction光滑轨迹生成边界条件：起始状态，终止状态中继节点：机器人经过的路标点waypoint平滑准则：评测生成的轨迹是否光滑2.Minimum Snap Optimization（微分平坦）Differential Flatness四旋翼的12个状态和输入可以写为4个平坦变量及其导数的代数函数。简单来说就是把无人机X=[x,y,z,ϕ,θ,ψ,x˙,y˙,z˙,wx,wy,wz]X=[x,y,z, \phi,\theta,\.

总结课程《深蓝学院移动机器人路径规划》Kinodynamic : Kinematic + Dynamic1.State Lattice Planning汽车质点模型不满足动力学约束，需要满足两点之间是可行的运动连接。1.离散机器人控制空间2.离散机器人状态空间考虑动力学约束后，建立一个机器人模型，由状态和输入描述。S˙=f(s,u)\dot{S}=f(s,u)S˙=f(s,u)当给系统不同的输入，持续一定的时间T。（离散机器人控制空间）（没有任务导向性，效率相对低。）当选择两个状态.

总结课程《深蓝学院移动机器人路径规划》1.概率路图 Probabilistic Road Map分为学习阶段，查询阶段。通过采样的方式代替整个2D栅格图，通过一个图结构简化地图。学习阶段：用一定的采样方式撒点，把落在障碍物中的点剔除，完成采样。采样后通过线段连接采样点，连接时需要考虑距离限制以及障碍物限制。查询阶段：构建完成一张图后，可以通过D或者A*去查找路径。概率完备，高效。2.RRT(Rapidly-exploring Random Tree)相对于PRM，更针对的去寻找从起.

在move base中global planner效果并不理想，很大程度上也影响局部规划的效果，因此尝试给出人工采取的全局路径，再用teb local planner局部避障。

1.Local RRT Detector / Global RRT Detector// 获取地图数据ros::Subscriber sub= nh.subscribe(map_topic, 100 ,mapCallBack); // 添加目标点 pointros::Subscriber rviz_sub= nh.subscribe("/clicked_point", 100 ,rvizCallBack); // 发布探测点 detected pointsros::Publisher targe

从程序入口开始，首先在plan_node.cpp的main函数中，初始化了全局路径规划器。 costmap_2d::Costmap2DROS lcr("costmap", buffer); global_planner::PlannerWithCostmap pppp("planner", &lcr);在函数PlannerWithCostmap中设置了两种调用makePlan的路径：PlannerWithCostmap::PlannerWithCostmap(string na

1.问题一：局部路径目标点设置错误，导致并不会严格按照全局路径寻迹原因：在Teb中，切割全局路径时，将CostMap的一半作为阈值，如果当前位置在局部地图边界之外，则把全局地图的最后一个点设置为局部规划的目标点。在Teb的transformGlobalPlan函数中： //we'll discard points on the plan that are outside the local costmap double dist_threshold = std::max(costmap.