基于Python的机器人算法实现

简介：
本项目专注于利用Python编程语言开发和实现先进的机器人控制算法，涵盖路径规划、避障及机器学习等关键技术领域。 PythonRobotics 是一个包含机器人相关算法的 Python 代码库。它包括以下内容： - 定位： - 扩展卡尔曼滤波（EKF）定位 - 粒子滤波器本地化 - 历史过滤器定位 - 地图构建： - 高斯网格地图 - 射线投射网格映射 - LIDAR 到网格映射 - K-means 对象聚类 - 矩形拟合 - 同步定位与建图（SLAM）: - 迭代最近点 (ICP) 匹配 - FastSLAM 1.0 - 路径规划： - 动态窗口方法 - 基于网格的搜索 - Dijkstra 算法 - A* 算法 - 势场算法 - 基于网格的覆盖路径规划 - 状态网格规划 - 路径跟踪与控制： - 极采样和车道采样 - 概率路线图 (PRM) 规划 - 快速探索随机树 (RRT) - RRT* 和结合 Reeds-Shepp 路径的 RRT* - 基于 LQR 的路径规划 - Frenet 框架中的最佳轨迹 - 控制算法： - 五次多项式规划和 Reeds Shepp 规划 - 线性二次调节器 (LQR) - 移动到姿势控制，Stanley 控制 和 后轮反馈控制 - 基于 LQR 的速度和转向控制 这个库为机器人技术领域的研究与开发提供了丰富的算法实现。