捡玉米的猴子

机器人定位（amcl）与导航说明在gmapping成功构建地图的基础上进行定位与导航的仿真amcl是移动机器人二维环境下的概率定位系统，根据订阅到的地图数据配合激光扫描特征，使用粒子滤波获取最佳定位点move_base包可以用来达到一个给定的导航目标点。当选择机器人行走的路径时，move_base包合并base_local_planner基本局部规划器、全局代价地图和局部代价地图的里程数据。

基于机器人（irobot）和激光雷达（rplidar）gmapping地图构建说明介绍irobot搭载激光雷达irplidar通过gmapping算法构建地图安装准备测试环境Ubuntu14.04 + indigoROS依赖包： Turtlebot机器包 https://github.com/turtlebot/turtlebot https://github.com/ncnynl/t

基于SBPL函数库的全局路径规划SBPL软件包包含了多种全局规划算法 在sbpl_lattice_planner.cpp中，利用replan函数调用全局规划算法 以ARA*算法为例说明调用流程 运动基元由matlab代码生成，可以根据需要设置基元的分辨率，基元的终点坐标 函数GetSearchPath调用了GetSuccs函数，即全局规划路径点的产生也是基于运动基元的

ROS – .world类型文件floorplan model 地图参数初始化define floorplan model ( color "gray30" #定义地图中障碍物的颜色 boundary 1 #1表示有外框，0表示没有 gui_nose 1 #1表示有指示箭头，0表示没有 gui_grid 1