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Clean-Robot-Turtlebot3:具备全覆盖路径规划与探索功能的自主清洁机器人

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简介:
Clean-Robot-Turtlebot3是一款先进的自主清洁机器人,集成了全覆盖路径规划和环境探索技术,能够高效、智能地完成家居或办公场所的清洁任务。 自主清洁机器人仿真效果展示视频展示了全覆盖路径规划的自主探索建图过程。安装依赖项使用以下命令: ```shell sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-turtlebot3 ros-${ROS_DISTRO}-navigation ros-${ROS_DISTRO}-dwa-local-planner ros-${ROS_DISTRO}-slam-karto ``` 该程序已在Ubuntu 16.04+kinetic上测试通过,在Ubuntu 18.04+melodic环境下,请参考explore分支中的自动探索包。这里使用了karto slam,但也可以搭配其他SLAM算法进行自主探索建图。 启动方法如下: ```shell export TURTLEBOT3_MODEL=burger roslaunch clean_robot auto_slam.launch ``` 对于自主探索清扫的启动,请执行以下命令: ```shell export TURTLE ``` 注意,最后一个命令`export TURTLE`似乎不完整或有误,在实际使用中请检查并完成该命令。

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客服
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  • Clean-Robot-Turtlebot3
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    Clean-Robot-Turtlebot3是一款先进的自主清洁机器人,集成了全覆盖路径规划和环境探索技术,能够高效、智能地完成家居或办公场所的清洁任务。 自主清洁机器人仿真效果展示视频展示了全覆盖路径规划的自主探索建图过程。安装依赖项使用以下命令: ```shell sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-turtlebot3 ros-${ROS_DISTRO}-navigation ros-${ROS_DISTRO}-dwa-local-planner ros-${ROS_DISTRO}-slam-karto ``` 该程序已在Ubuntu 16.04+kinetic上测试通过,在Ubuntu 18.04+melodic环境下,请参考explore分支中的自动探索包。这里使用了karto slam,但也可以搭配其他SLAM算法进行自主探索建图。 启动方法如下: ```shell export TURTLEBOT3_MODEL=burger roslaunch clean_robot auto_slam.launch ``` 对于自主探索清扫的启动,请执行以下命令: ```shell export TURTLE ``` 注意,最后一个命令`export TURTLE`似乎不完整或有误,在实际使用中请检查并完成该命令。
  • MATLAB仿真程序_rar_算法__算法
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB仿真的清洁机器人路径规划程序,采用全覆盖算法优化机器人清扫效率与路径合理性。适用于研究及开发智能清洁设备。 清洁机器人内螺旋算法仿真MATLAB程序采用内螺旋全覆盖算法。
  • 代码
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    本代码实现了一种高效的全覆盖路径规划算法,适用于多种环境下的自动机器人导航任务。通过优化路径,确保无人系统能够高效、全面地覆盖指定区域。 全覆盖路径规划代码
  • 扫地
    优质
    本文探讨了智能扫地机器人如何通过先进的算法实现家居环境的全面覆盖路径规划,提升清洁效率和覆盖率。 智能扫地机器人的路径规划在探索领域应用广泛。通常的路径规划是指从起点到目标点的点对点规划,这种规划要求机器人根据已知地图或提示信息找到一条避开障碍物的有效路线,并完成指定任务。
  • boustrophedon_planner:范围
    优质
    Boustrophedon Planner是一种高效的路径规划算法,专注于实现全覆盖区域内的路径优化,广泛应用于自动导航和机器人技术中。 Boustrophedon规划器是一种覆盖路径规划工具,它采用了改进的蜂窝分解算法。该规划器是一个actionlib服务器,接收geometry_msgs/PolygonStamped和geometry_msgs/PoseStamped消息,并返回包含多边形路点列表的StripingPlan消息。 2020年1月23日更新:Boustrophedon规划器现在能够处理所有类型的简单多边形,包括凸形与凹形。它还支持内部边界,在初始给定边界偏移处创建路径。此外,该工具提供“半-Y”转弯功能,允许在路径的开始和结束点有一定程度的弯曲度,以适应非完全直行机器人。用户现在可以通过许多新的启动文件参数更精确地定义他们期望规划的行为。
  • MATLAB仿真程序
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    本项目开发了一套基于MATLAB仿真的清洁机器人路径规划程序。该程序通过优化算法,有效规划机器人的清扫路线,提高清洁效率与覆盖率。 使用内螺旋算法将房间抽象为矩阵表示。在该矩阵中,-1表示不可行区域,0代表尚未清扫的可行区域,1则标识已清扫过的区域。
  • 】无车、无SLAM建模中应用
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    本研究探讨了全覆盖路径规划技术在无人车、无人机及机器人SLAM(同步定位与地图构建)建模中的广泛应用,旨在提高各自主系统在复杂环境下的导航效率与精确度。 无人车、无人机及机器人在SLAM建模中的全覆盖路径规划。
  • 局部RRTMatlab代码- motion_planning: 、映射算法
    优质
    这段代码是用于实现局部随机树(RRT)路径规划算法的MATLAB程序,适用于机器人在复杂环境中的路径规划、地图构建和自主探索。 局部RRT路径规划的MATLAB代码主要用于运动计划。在Python环境下,则有多种路径规划算法的相关代码供参考。以下是几个例子: 为了更好地理解人工势能场(APF)算法,您可以运行jupyter-notebook中的相应文件。 快速探索随机树(RRT)算法用于路线图和路径构建: - 在二维环境中:可以查看`python_srcrrtsmain_rrt2D.py` - 而在三维环境里,则是`python_srcrrts3Drrt3D.py` 这些代码中,RRT节点及边缘通常以蓝色显示;从树中检索到的路径为绿色,而橙色曲线则代表了缩短后的轨迹。 此外,还有一种分层规划器(RRT + APF)的例子。在这种情况下,RRT作为全局路径构造器使用,并与APF结合用于局部轨迹创建。该算法不仅适用于单个自车车辆的情况,也能够处理多机器人系统的任务分配和协调问题。