shoufei403的博客

在路径上任意取一个目标点计算出的曲率都是一样的。执行速度也有同样的需求，路径比较直的时候可以采用更大的速度，路径比较弯曲时则需减少速度。值设置的较小时，机器会更快的贴近参考路径。因为没有一个完美的圆弧可以直接让机器贴合到参考路径，所以会产生一些振荡。目标点在圆弧的任意一个位置都满足车的行走路径为一个以r为半径的圆弧。值可以得到一个唯一的圆弧半径，但给定一个圆弧半径则不能得到一个唯一的。事实上，我们希望针对参考路径的曲率来计算出一个合适的。值达到一种协调的关系，路径跟随的效果才会比较好。

假设一个机器人初始起点在0处，然后机器人向前移动，通过编码器测得它向前移动了1m，到达第二个地点x1。接着，又向后返回，编码器测得它向后移动了0.8米。但是，通过闭环检测，发现它回到了原始起点。可以看出，编码器误差导致计算的位姿和观测到有差异，那机器人这几个状态中的位姿到底是怎么样的才最好的满足这些条件呢？首先构建位姿之间的关系，即图的边：线性方程组中变量小于方程的个数，要计算出最优的结果，使出杀手锏最小二乘法。先构建残差平方和函数：为了使残差平方和最小，我们对上面的函数每个变量求偏导，并使得偏导数等于0.

什么是二次规划问题如何构造二次规划问题如何解二次规划问题

RRT与PRM一样，也是概率完备且不最优的。概率完备是指只要解存在就一定能在某一时刻找到。但解不一定是最优的。RRT与PRM相比，有一个优势就是，它在构建图的过程中就在寻找路径。RRT的主要算法流程这份基于matlab的代码很好的展示了RRT的算法流程RRT的优劣分析优势：相对于PRM更具有目标导向，它在构建图的过程中就在寻找路径。无需对系统进行建模，无需对搜索区域进行几何划分，在...

PRM参考网址：V-rep学习笔记：机器人路径规划1RRT

TEB与DWA对比：teb在运动过程中会调整自己的位姿朝向，当到达目标点时，通常机器人的朝向也是目标朝向而不需要旋转。dwa则是先到达目标坐标点，然后原地旋转到目标朝向。对于两轮差速底盘，teb在运动中调节朝向会使运动路径不流畅，在启动和将到达目标点时出现不必要的后退。这在某些应用场景里是不允许的。因为后退会碰到障碍物。而原地旋转到合适的朝向再径直走开是更为合适的运动策略。这也是teb需要根据场...

参考：http://wiki.ros.org/dwa_local_planner机器人局部避障的动态窗口法(dynamic window approach)

costmap问题：1.每一层的实例都维护了一个costmap_变量吗？是的。每一个层都有一个costmap_，而layered_costmap类也维护了一个costmap_，并且这个costmap_应该是组合了其他几个层的。2.膨胀半径为什么还要另外设置而不是通过footprint自动计算得到？...

对解空间的定义先看我们会遇到的一个问题。上图描述了在地图中不同机器人的形状和尺寸。因为形状和尺寸的差异让碰撞检测问题变得非常复杂。很自然我们会想能不能仅用一个点来描述机器人呢？忽略掉形状和尺寸的差异。这大大减小了路径寻找的复杂度。所以有了下图描述的解决方案。黑色块为障碍物，包裹在障碍物周围的是根据机器人形状大小生成的膨胀层。对于复杂的机器人形状则通常使用简单的形状去近似。而机器人在地图中就...