TEB

Kinodynamic trajectory optimization and control for car-like robots

摘要

把规划问题作为稀疏的有限维优化问题,同时考虑了车的运动学约束和避障。控制动作被隐性包含在优化轨迹中。在动态环境下的可靠导航是通过在内部优化循环中添加状态反馈来实现的。预测控制框架也是有效的,并且对于robot的感知范围内的障碍物可以做到有效反应。在范围大且复杂的环境中是通过向global planner得到实时的目标然后通过pure pursuit方法实现的。全局路径的要求并不高,不要求满足运动学约束。和Reeds and Shepp曲线以及原型汽车操纵做了对比。

TEB作为局部规划器 规划的范围和感知的范围相同
在无障碍的情况下TEB和RS曲线吻合

### 关于TEB源码的相关说明 TEB(Timed Elastic Band)算法是一种广泛应用于机器人路径规划和导航的优化方法。其源码可以通过官方GitHub仓库获取,具体操作如下: #### 获取TEB源码的方法 为了获得TEB Local Planner的源码,可以按照以下流程执行: 1. **进入ROS工作区目录** 首先切换到您的`catkin_ws/src`目录下[^5]。 ```bash cd ~/catkin_ws/src ``` 2. **克隆TEB Local Planner项目** 使用Git命令将项目的最新版本克隆至本地环境。 ```bash git clone https://github.com/rst-tu-dortmund/teb_local_planner.git ``` 3. **安装必要的依赖项** 在完成源码克隆之后,需要确保所有依赖已正确安装。这一步通常通过`rosdep install`或者`catkin build`来实现。 ```bash rosdep install --from-paths . --ignore-src -r -y catkin build ``` 4. **更新Shell配置文件** 将新构建的工作空间添加到`.bashrc`中,并使其生效。 ```bash echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 以上步骤完成后即可成功集成并使用TEB Local Planner插件及其源码[^4]。 #### TEB算法的核心功能模块 TEB算法主要由以下几个部分组成: - 路径生成器:负责创建初始可行轨迹; - 动力学约束处理器:考虑机器人的物理特性调整轨迹; - 时间弹性带模型:利用能量函数最小化原则优化最终路径; 这些逻辑均被封装进了上述提到的开源库当中,开发者可以根据实际需求深入研究或定制修改[^3]。 ```python import rospy from geometry_msgs.msg import PoseStamped from teb_local_planner.msg import TrajectoryPointMsg def example_teb_usage(): pub = rospy.Publisher('/test_optim_node_traj', TrajectoryPointMsg, queue_size=1) rospy.init_node('example_teb_publisher') msg = TrajectoryPointMsg() pose = PoseStamped() while not rospy.is_shutdown(): pub.publish(msg) if __name__ == '__main__': try: example_teb_usage() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` 此段Python脚本展示了如何发布一条基于TEB框架的消息实例[^2]。
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