路径规划
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月夕花晨TS
菜鸡一枚，博客都是自己感兴趣的部分
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(四)路径规划算法---QP解决Minimum Snap轨迹优化问题
QP解决Minimum Snap轨迹优化问题文章目录QP解决Minimum Snap轨迹优化问题1. 多项式的次数确定2. Minimum Snap案例分析2.1 轨迹的多项式表达2.2 约束条件确定3 Minimum Snap算法运行过程3.1 准备工作3.2 MinimumSnapQPSolver函数3.2.1 getQ函数3.2.2 getAbeq函数3.3 显示功能大佬的代码：https://github.com/KailinTong/Motion-Planning-for-Mobile-Rob原创 2022-05-31 12:55:43 · 2770 阅读 · 4 评论 -
(四)路径规划算法---Minimum Snap 轨迹优化问题
Minimum Snap 轨迹优化问题文章目录Minimum Snap 轨迹优化问题1. 前景2. 基本原理2.1 轨迹生成条件2.2 评价函数2.3 约束条件2.3.1 导数约束(Derivative constraint)2.3.2 连续性约束(Continuity constraint)2.4 问题求解附录1. 凸函数基本概念2. QP问题1. 前景上一章介绍了OBVP的基本原理，但OBVP更多的关心从起点到终点，如何规划一条最优的路径，但是如果中间出现很多个必经节点(例如巡检工作)，则需要经过原创 2022-05-30 10:24:45 · 2769 阅读 · 0 评论 -
(三)路径规划算法---OBVP例子
路径规划算法中的OBVP例子文章目录路径规划算法中的OBVP例子1.已知量1.1 目标函数1.2 变量1.3 状态方程1.4 初始值2.固定边界条件2.1 构建系统的Hamiltonian矩阵HHH和协变量λ\lambdaλ2.2 通过Hamiltonian矩阵对协变量进行求导2.3 最小化输入变量2.4 通过积分求得最优轨迹s∗s^*s∗2.5 最终状态确定最优轨迹的参数2.6 最优状态下目标函数3.自由边界条件4 .小结通过上章的OBVP的原理讲解，大家想必对该算法的流程有了大致了解，现在通过路径规原创 2022-05-13 21:54:40 · 1617 阅读 · 0 评论 -
(三)路径规划算法---OBVP原理介绍
路径规划算法中的OBVP原理介绍文章目录路径规划算法中的OBVP原理介绍1. 前景介绍2. 原理介绍3. 案例说明3.1 已知量3.2 求解3.3 边界问题扩展附录1.Pontrayagin's 最小值原理2. 多项式求根1. 前景介绍例如一个5次多项式表示两点间的轨迹方程x(t)=c5t5+c4t4+c3t3+c2t2+c1t1+c0x(t)=c_5t^5+c_4t^4+c_3t^3+c_2t^2+c_1t^1+c_0x(t)=c5t5+c4t4+c3t3+c2t2+c1t1+c0原创 2022-05-13 21:39:43 · 3190 阅读 · 0 评论 -
(三)路径规划算法---基于Kinodynamic的路径规划简单介绍
基于Kinodynamic的路径规划简单介绍文章目录基于Kinodynamic的路径规划简单介绍1. 机器人模型1.1 Unicycle Model1.2 Differential Drive Model1.3 Car Model2. State Lattice Planning2.1 控制空间采样2.2 状态空间采样Kinodynamic=Kinematic+Dynamic，其中Kinematic：运动学约束，例如避障Dynamic：动力学约束，例如加速度(acceleration)、力(forc原创 2022-05-13 21:25:31 · 3868 阅读 · 0 评论 -
(二) 路径规划算法---RRT_Star结合OMPL实现三维点云的路径规划
RRT_Star结合OMPL实现三维点云的路径规划文章目录RRT_Star结合OMPL实现三维点云的路径规划1.OMPL安装2.OMPL使用2.1创建机器人的状态空间2.2 构造一个空间实例2.3 创建问题实例，并设置一些参数2.4 构建优化器2.5 ompl进行求解2.6 ompl路径生成3.整体代码展示3.1 代码框架修改3.1.1 rrt.h3.1.2 rrt.cpp3.1.3 rrt_demo.cpp3.1.4 rrt_demo.launch3.1.5 CMakeLists.txt修改3.1.6原创 2022-05-09 17:07:38 · 6246 阅读 · 2 评论 -
(二)路径规划算法---C++结合OpenCV实现RRT算法
C++结合OpenCV实现RRT算法文章目录C++结合OpenCV实现RRT算法1.RRT算法简介2.算法整体框架流程2.1 rand点的建立2.2 near和new点的建立2.3 安全性检查2.4 算法结束判断3.RRT代码框架3.1 主函数3.2 地图数据的获取3.3 RRT算法的实现3.3.1 起点入树3.3.2 rand点的获取3.3.3 near点的获取3.3.4 new点的获取3.3.5 安全性检测3.4 可视化显示4. 代码运行过程1.RRT算法简介代码链接：RRT动图展示原创 2022-05-07 21:09:09 · 3606 阅读 · 0 评论 -
(一)路径规划算法---Astar C++实现及显示
路径规划算法—Astar C++实现及显示以下均为原创的内容，转载请著名出处，谢谢。1.主函数main.cpp主函数主要提供实现算法的对外接口，这里主要的流程是1.调用MapData(mapPath)来读取地图数据2.调用astar.PathPoint()进行Astar路径查找3.Display(astarPath, mapData, xStart, yStart, xStop, yStop, “Astar”, true)函数进行最终路径的可视化显示/*@Function:Astar原创 2022-01-11 21:22:38 · 7033 阅读 · 5 评论 -
(一)路径规划算法---Astar与C++可视化在RVIZ的二维栅格地图
Astar与C++可视化在RVIZ的二维栅格地图中原创 2022-04-30 20:55:06 · 6240 阅读 · 13 评论 -
(一) 路径规划算法---Astar与C++可视化在RVIZ的三维点云地图
Astar与C++可视化在RVIZ的三维点云地图文章目录Astar与C++可视化在RVIZ的三维点云地图1.功能包介绍2.算法功能包的组成与介绍2.1文件系统组成2.2 头文件说明2.3 源文件说明3.相关坐标系说明3.1 坐标系3.2 点云数据存储4.重要代码说明5.代码运行情况源代码下载链接:https://github.com/KailinTong/Motion-Planning-for-Mobile-Robots本文代码下载链接:https://gitee.com/tanggujie/asta原创 2022-05-02 10:49:57 · 7070 阅读 · 20 评论