本文详细介绍了如何在gazebo上实现ego planner算法的仿真流程，包括ros、gazebo、mavros和PX4的安装步骤，以及ego planner的测试方法。文章提供了百度云盘链接，包含所需源码和软件包，并指出在ubuntu-20.04系统上实测成功。同时，作者分享了在测试过程中遇到的问题，如无人机高度控制、障碍物碰撞及速度过快导致的失控现象，并提出了可能的改进方向。 本文聚焦于如何在Gazebo仿真平台上实施EGO Planner算法的具体步骤，为读者提供了从软件安装到算法测试的全面指导。文章详细介绍了ROS、Gazebo、MAVROS和PX4等关键软件的安装流程。这一步骤对于构建仿真环境至关重要，因为这些软件工具构成了在仿真平台上测试无人机自主飞行算法的基础。 在软件安装之后，文章着重讲解了如何进行EGO Planner算法的测试，提供了包括算法配置、仿真启动等在内的详细说明。为了便于理解和实践，作者还提供了在Ubuntu-20.04系统上进行测试的具体案例，并保证了代码和软件包的可用性，通过百度云盘链接提供下载。 除了理论和安装指导，作者还分享了在仿真测试过程中遇到的实际问题及其解决方案。例如，在无人机的控制方面，高度控制问题、障碍物碰撞以及速度过快导致的失控现象是常见问题。文章给出了对应的调试方法和注意事项，帮助研究者和爱好者在实践中更好地优化和控制无人机的飞行性能。 针对EGO Planner算法的应用，文章还探讨了可能的改进方向，旨在提高算法的稳定性和实用性，以适应更多样化的飞行环境和任务需求。尽管文章并未提供详尽的代码解析或深入的算法原理分析，但它提供了一个宝贵的实践框架，帮助读者快速搭建起仿真环境，并开始实际操作和测试。 本文是一篇实践操作性极强的教程，不仅为读者介绍了EGO Planner仿真测试的全过程，还针对实际操作中可能遇到的问题提供了宝贵的参考和解决方案，极大地降低了技术门槛，让即使是初学者也能够顺利进入无人机自主飞行算法的测试和应用领域。

对于想了解egoplanner源码的朋友，可以下载，并研究

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The planner is scalable to both highway and lower-speed city driving scenarios. We also demonstrate the algorithm through scenario illustrations and on-road test results.

GStreamerHUD Mission Planner 的一个分支，具有基于 GStreamer/Qt 的高清 HUD。

ROS路径规划器（进行中） 这是针对跟随机器人的基于ROS的控制系统和模拟器。 该体系结构在自治系统和机器人技术中具有大量用例。 基本路径规划算法是与轨迹优化器结合使用的A-star算法。 可视化在RViz中完成。

matlab-rrt-variant：具有可视化功能的2d和3d c空间已实现RRT *，RRT连接，惰性RRT和RRT扩展

mission planner 1.3.74

FrenetPlanner 最优轨迹生成 安装 cd " your_workspace " /src git clone https://github.com/AGV-IIT-KGP/frenet_planner.git cd .. rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y sudo apt-get install ros-kinetic-teb-local-planner-tutorials # if required catkin_make source devel/setup.bash 跑步 foo@bar$ roslaunch robot_carlike_in_stage.launch 要做的事 第一阶段 设置舞台模拟器克隆teb_local_planner_tutorials存储库启动文件robot_carlike_

C＃HTN-Planner（CHP），用C＃编写的简单HTN-Planner。 与SHOP2类似，基于有序任务分解的与域无关的自动计划系统。 它包括一个Microsoft Visual Studio项目（CHP）和一个Unity3D项目（CUHP），并带有一些示例。 它的灵感来自Dana Nau的Pyhop实施以及Malik Ghallab等人的《自动化规划：理论与实践》一书。