# 基于ROS和g2o框架的TEB局部路径规划器 ## 项目简介 本项目是一个基于ROS（机器人操作系统）和g2o优化框架的局部路径规划器，名为TEB（Timed Elastic Band）局部路径规划器。该项目主要用于移动机器人的导航任务，通过优化机器人的轨迹来实现高效、安全的局部路径规划。 ## 项目的主要特性和功能 1. 路径规划优化使用g2o框架进行轨迹优化，支持多种约束条件，包括障碍物避碰、速度限制、加速度限制、路径最短、机器人运动学模型等。 2. 动态障碍物处理能够处理动态障碍物的移动，并实时更新路径规划。 3. 可视化支持提供丰富的可视化功能，包括路径、障碍物、机器人模型等的可视化。 4. 多轨迹管理支持多轨迹的管理和优化，选择最佳轨迹进行执行。 5. 速度和姿态控制提供精确的速度和姿态控制，确保机器人按照规划的路径平稳移动。 6. 路径规划图构建通过图搜索算法构建路径规划图，支持深度优先搜索和概率路线图方法。 ## 安装使用步骤

人工势场法（Potential Field Method）是一种在机器人路径规划领域广泛应用的方法，它的核心思想是将环境中的静态障碍物和目标点视为产生势场的源，通过计算机器人在这些势场中的运动趋势来规划安全且有效的路径。这种方法结合了物理学中的势能概念，使机器人能够动态地避开障碍并趋向于目标。 在“PotentialFields.rar”压缩包中，我们可以找到关于这个主题的相关资料，这可能包括MATLAB代码、理论解释和示例应用。MATLAB是一种强大的编程和计算环境，特别适合于数值计算和科学工程问题，因此它是实现人工势场法的理想工具。 人工势场法主要包含两个关键组成部分：障碍物势场和目标势场。障碍物势场通常表现为排斥势，使得机器人远离障碍；目标势场表现为吸引势，引导机器人朝向目标。在规划过程中，机器人试图沿着势场梯度下降的方向移动，以同时避开障碍和接近目标。 1. **障碍物势场**：对于每一个障碍物，可以定义一个势函数，其值随着机器人与障碍物距离的减小而增大。这样，机器人会受到一个指向远离障碍物的力，从而实现避障。在实际计算中，可以采用如余弦函数或指数函数等衰减模型。 2. **目标势场**：目标点产生的势场是吸引性的，其势函数随机器人与目标距离的增加而减小。机器人受到的力会引导它趋向目标。 3. **梯度下降算法**：在MATLAB中，可以使用梯度下降算法来计算机器人在当前位置的最优移动方向。这个算法基于势场的负梯度方向，因为这个方向是势能下降最快的方向。通过迭代更新机器人的位置，直到达到目标点或满足某个停止条件。 4. **路径优化**：虽然人工势场法可以快速生成初始路径，但原始方法可能存在局部最小值问题，导致机器人陷入无法到达目标的困境。可以通过改进算法，如引入全局搜索策略、动态调整势场参数或者结合其他路径规划方法，来提高路径的质量。 在实际应用中，需要考虑如何有效地构建和更新势场，以及如何处理多个障碍物和动态环境的挑战。此外，计算效率也是一个重要的考虑因素，特别是在实时性要求高的场合。 “PotentialFields.rar”中的内容可能提供了从理论到实践的完整教程，涵盖了人工势场法的基本原理、MATLAB实现以及可能的优化策略。通过学习和理解这些材料，读者可以掌握如何利用这种方法解决机器人路径规划问题。

基于改进A*算法融合DWA算法的机器人路径规划MATLAB仿真程序（含注释） 包含传统A*算法与改进A*算法性能对比?改进A*算法融合DWA算法规避未知障碍物仿真。 改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。 任意设置起点与终点，未知动态障碍物与未知静态障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富 在现代机器人技术研究领域中，路径规划算法是实现机器人自主导航与移动的关键技术之一。路径规划旨在使机器人从起点出发，通过合理的路径选择，避开障碍物，安全高效地到达终点。随着算法的不断发展，人们在传统的路径规划算法基础上提出了诸多改进方案，以期达到更好的规划效果。在这些方案中，改进的A*算法与动态窗口法（DWA）的结合成为了研究热点。 A*算法是一种广泛使用的启发式搜索算法，适用于静态环境下的路径规划。它基于启发信息估计从当前节点到目标节点的最佳路径，通过优先搜索成本最小的路径来达到目标。然而，A*算法在处理动态环境或者未知障碍物时存在局限性。为此，研究者们提出了改进A*算法，通过引入新的启发式函数或者优化搜索策略，以提升算法在复杂环境中的适应性和效率。 动态窗口法（DWA）则是一种局部路径规划算法，它通过在机器人当前速度空间中选取最优速度来避开动态障碍物。DWA通过评估在一定时间窗口内，机器人各个速度状态下的路径可行性以及与障碍物的距离，以避免碰撞并保持路径的最优性。然而，DWA算法通常不适用于长距离的全局路径规划，因为其只在局部窗口内进行搜索，可能会忽略全局路径信息。 将改进A*算法与DWA结合，可以充分利用两种算法的优势，实现对全局路径的规划以及对局部动态障碍物的即时响应。在这种融合策略下，改进A*算法用于全局路径的规划，设定机器人的起点和终点，同时考虑静态障碍物的影响。在全局路径的基础上，DWA算法对局部路径进行规划，实时调整机器人的运动状态，以避开动态障碍物。这种策略不仅保持了与障碍物的安全距离，还能有效应对动态环境中的复杂情况。 此外，该仿真程序还具备一些实用功能。用户可以自行设定地图尺寸和障碍物类型，无论是未知的动态障碍物还是静态障碍物，仿真程序都能进行有效的路径规划。仿真结果会以曲线图的形式展现，包括角速度、线速度、姿态和位角的变化，同时提供了丰富的仿真图片，便于研究者分析和比较不同算法的性能。这些功能不仅提高了仿真程序的可用性，也增强了研究者对算法性能评估的直观理解。 改进A*算法与DWA算法的融合是机器人路径规划领域的一个重要进展。这种融合策略通过全局规划与局部调整相结合的方式，提升了机器人在复杂和动态环境中的导航能力，使得机器人能够更加智能化和自主化地完成任务。随着算法研究的不断深入和技术的不断进步，未来的机器人路径规划技术将会更加成熟和高效。

内容概要：本文详细介绍了将A*算法与动态窗口法(DWA)相结合用于路径规划的方法及其优化。首先，针对传统A*算法在动态环境中表现不佳的问题，作者提出了一系列改进措施，如优化节点选择策略、删除冗余节点以及引入地形系数等。接着，在A*生成的全局路径基础上，利用DWA进行局部路径规划，确保机器人能够灵活应对突发的动态障碍。此外，文中还讨论了算法融合过程中可能遇到的问题及解决方案，并展示了具体的MATLAB代码片段。实验结果显示，改进后的混合算法不仅提高了路径规划效率，而且增强了机器人的避障能力和灵活性。 适合人群：从事机器人导航研究的技术人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要高效路径规划和动态避障的应用场合，如智能仓储物流、无人驾驶车辆等领域。目的是提高机器人在未知或变化环境中的自主行动能力。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，具体应用时还需根据实际情况调整参数设置并完善功能模块。

,,2023TRANS（顶刊） 基于人工势场和 MPC COLREG 的无人船复杂遭遇路径规划 MATLAB 源码+对应文献 船舶会遇避碰 船舶运动规划是海上自主水面舰艇（MASS）自主导航的核心问题。 本文提出了一种新颖的模型预测人工势场（MPAPF）运动规划方法，用于考虑防撞规则的复杂遭遇场景。 建立了新的船舶域，设计了闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯性质。 采用在运动规划过程中具有预定义速度的Nomoto模型来生成符合船舶运动学的可跟随路径。 为了解决传统人工势场（APF）方法的局部最优问题，保证复杂遭遇场景下的避碰安全，提出一种基于模型预测策略和人工势场的运动规划方法，即MPAPF。 该方法将船舶运动规划问题转化为具有操纵性、航行规则、通航航道等多重约束的非线性优化问题。 4个案例的仿真结果表明，所提出的MPAPF算法可以解决上述问题 与 APF、A-star 和快速探索随机树 (RRT) 的变体相比，生成可行的运动路径，以避免在复杂的遭遇场景中发生船舶碰撞。 ,则性要求；基于TRANS（顶刊）；MPC；人工势场；COLREG；避碰规则；复杂遭遇场景路径规划；

《基于改进动态窗口DWA模糊自适应调整权重的路径规划算法研究及其MATLAB实现》,《基于改进动态窗口DWA的模糊自适应权重调整路径规划算法及其MATLAB实现》,基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径规划算法 MATLAB 源码+文档 《栅格地图可修改》 基本DWA算法能够有效地避免碰撞并尽可能接近目标点，但评价函数的权重因子需要根据实际情况进行调整。 为了提高DWA算法的性能，本文提出了一种改进DWA算法，通过模糊控制自适应调整评价因子权重，改进DWA算法的实现过程如下： 定义模糊评价函数。 模糊评价函数是一种能够处理不确定性和模糊性的评价函数。 它将输入值映射到模糊隶属度，根据规则计算输出值。 在改进DWA算法中，我们定义了一个三输入一输出的模糊评价函数，输入包括距离、航向和速度，输出为权重因子。 [1]实时调整权重因子。 在基本DWA算法中，权重因子需要根据实际情况进行调整，这需要人工干预。 在改进DWA算法中，我们通过模糊控制实现自适应调整，以提高算法的性能。 [2]评估路径。 通过路径的长度和避障情况等指标评估路

基于灰狼优化算法的机器人三维路径规划：mp-GWO与CS-GWO算法对比及详细代码注释,三维路径规划：基于灰狼改进算法的MP-GWO与CS-GWO机器人路径规划算法对比，内含详细代码注释,三维路径规划 基于灰狼改进算法的机器人路径规划mp-GWO和CS-GWO机器人路径规划算法 自由切GWO,CS-GWO算法进行对比。 内涵详细的代码注释 ,三维路径规划; 灰狼改进算法; 机器人路径规划算法; mp-GWO; CS-GWO; 算法对比; 代码注释,基于灰狼优化算法的三维机器人路径规划研究：mp-GWO与CS-GWO算法的对比与代码详解

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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基于Matlab的局部路径规划算法研究：结合阿克曼转向系统与DWA算法的车辆轨迹优化与展示,动态、静态障碍物局部路径规划（matlab） 自动驾驶 阿克曼转向系统 考虑车辆的运动学、几何学约束 DWA算法一般用于局部路径规划，该算法在速度空间内采样线速度和角速度,并根据车辆的运动学模型预测其下一时间间隔的轨迹。 对待评价轨迹进行评分,从而获得更加安全、平滑的最优局部路径。 本代码可实时展示DWA算法规划过程中车辆备选轨迹的曲线、运动轨迹等，具有较好的可学性，移植性。 代码清楚简洁，方便更改使用 可在此基础上进行算法的优化。 ,动态障碍物; 静态障碍物; 局部路径规划; MATLAB; 自动驾驶; 阿克曼转向系统; 车辆运动学约束; 几何学约束; DWA算法; 轨迹评分; 实时展示; 代码简洁。,基于DWA算法的自动驾驶局部路径规划与车辆运动学约束处理（Matlab实现）