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C++和Eigen库开发无需ROS环境的TEB局部路径规划算法仿真项目源码含使用说明.zip

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简介:
基于C++语言开发的无ROS环境需求的TEB局部路径规划算法仿真实验代码包含操作指南文件,软件包名为Eigen库开发工具集。 实验平台提供的源码完整且功能测试通过,经过充分稳定性验证后可安全发布。欢迎下载使用!在操作过程中如遇到任何疑问或改进建议,请通过指定邮箱反馈。 该仿真实验平台适用于计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能等理工类专业的在校学生及教师,同时也适合企业员工使用。通过本项目可深入理解局部路径规划算法的设计思路及其在复杂环境中的应用特性。对于有志于提升专业技能的学习者而言,该项目不仅适合作为毕业设计选题、课程设计参考,还可以作为初期研究阶段的起始项目进行深入开发。 针对有一定编程基础的技术人员或对算法研究充满热情的研究者来说,基于本平台提供的代码库可以开展多种扩展功能的实现探索。建议在GitHub上关注项目官方文档获取最新更新信息。 特别强调基于C++和Eigen库实现的无ROS环境TEB局部路径规划算法在仿真的项目中使用的代码附带了详细的指导说明。

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  • 基于CBS多AGV仿系统.zip
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    本资源提供基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源代码及相关文档,适用于研究与教学用途,帮助开发者理解并实现高效的AGV调度策略。 【资源介绍】基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源码+项目开发文档.zip 本仿真系统适用于多AGV物流分拣场景,并使用p5.js编写代码,推荐使用支持该语言的IDE如atom进行编辑。 **运行本地环境:** 1. 安装并配置好相关插件后(例如在Atom中安装p5js-toolbar),开启p5js-toolbar。 2. 通过点击“run”按钮即可启动仿真系统。 **优化版本说明** ### V1.0 - 实现了算法的基本功能,逻辑无明显错误。 - 输入参数包括:AGV的起点和终点、障碍物信息以及地图维度(行数与列数)。 - 输出为每个AGV在没有路径冲突情况下的完整路径数组。 ### V1.1 - 基本UI界面完成,提供了以下可调整参数: - 地图尺寸设置 - 障碍物比例设定 - AGV的起点和终点自由定义功能。 - 包含了直接执行模式与重置选项。 ### V1.15 - 进一步优化UI界面,并添加新特性如AGV新增、单步执行以及显示当前运行状态的功能。 ### V1.2 - 完成了删除AGV的功能,解决了相关存在的bug。 **已知问题及解决方案** 在某些情况下(例如图中所示),当一个AGV到达终点后,在实际操作中它会离开并继续下一个任务。然而,在仿真路径规划里,这个AGV会在其最终位置停留不动,从而与其他正在行驶的车辆产生冲突,导致系统陷入死循环。 - 为了解决这一问题,我们建议每个AGV都拥有一个任务列表,并在完成当前任务后自动切换到下一个待执行的任务上。此外,在补充路径时可以设置一些特殊的点来避免进一步的竞争情况。 ### V1.25 - 进一步修复了删除车辆的bug,初步实现了计时功能。 **关于计时功能** 对于单轮任务而言,需要对每个Agent单独进行时间记录;理想情况下应扩展到多轮任务,并直接为整个任务过程设置计时器。 【备注】 1. 此项目代码经过严格测试,在确保无误后才提供下载使用,请放心获取。 2. 该资源适合计算机相关专业的学生、教师以及企业员工,也适用于初学者学习提升之用。此外,它还可以作为毕业设计项目的参考或课程作业的一部分内容。 3. 如果有一定的编程基础,则可以根据个人需求修改现有代码以添加更多功能;或者直接应用于毕设项目中使用。欢迎下载并交流分享经验心得!
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    本研究探讨了动态窗口算法(DWA)在机器人局部路径规划中的应用,并通过仿真实验验证其有效性和灵活性。 DWA局部路径规划算法仿真试验研究了该算法在不同场景下的性能表现,并通过仿真实验验证了其有效性。
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    本项目研究在ROS环境中,利用TurtleBot机器人进行路径规划的方法与技术,探索最优路径算法的应用。 ROS机器人turtlebot路径规划涉及多种资源文件夹,包括OMPL_ros_turtlebot、贝塞尔曲线拟合后的rrt、move-base-ompl、navigation_tutorials以及relaxed_astar等,这些工具可用于进行深入的路径规划研究。
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    本简介探讨ROS环境下的路径规划技术,重点分析多种路径规划算法及其应用,旨在为机器人自主导航提供高效解决方案。 ROS墙跟随器路径查找算法是一种用于机器人导航的技术,它使机器人能够沿着墙壁移动并找到合适的路径。该算法在机器人需要沿特定边界行进或探索受限环境时特别有用。通过利用激光雷达或其他传感器数据,它可以检测到周围的障碍物,并据此规划出一条安全的前进路线。
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    本项目在ROS环境下,采用C++编程语言实现了基于A*算法的智能车三维路径规划功能,并提供了详细的源代码和使用指南。 智能车项目基于C++在ROS环境中实现A星三维路径规划的源码及使用说明现已上传完毕。所有代码都经过了个人毕业设计阶段严格的测试,并且确保功能正常后才发布,答辩评审时平均分达到96分,可以放心下载和使用。 1. 本资源中的项目代码均已通过实际运行验证并确认无误,请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考。无论是初学者还是有一定基础的学习者都适用,同样适用于毕业设计、课程作业等需求。 3. 对于具备一定编程能力的用户来说,在现有代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能也是可行的选择。 下载后请先查看项目内的README.md文件(如果有的话),仅供学习参考之用,请勿用于商业用途。
  • TEB Local Planner Tutorials - Kinetic TEB 完整机器人ROS
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    本教程详细介绍了基于Kinetic版本的TEB(时间弹性带)局部路径规划器的使用方法与配置技巧,适用于ROS平台下的完整机器人系统。 在ROS机器人操作系统下,TEB局部路径规划的使用案例、教程以及参数调节界面的相关资料非常有用。这些资源可以帮助用户更好地理解和应用TEB算法来优化机器人的导航性能。
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    简介:TEB_Local_Planner_Without_ROS 是一种基于 TEB(时间弹性带)框架的局部路径规划算法实现,不依赖于ROS系统,适用于需要高效、精确导航的各种机器人平台。 teb_local_planner_without_ros, teb_局部路径规划算法,非ROS版本的teb_local_planner.zip文件提供了一个不依赖于ROS环境的解决方案。
  • 多智能体 - MultiAgentPathFinding
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    MultiAgentPathFinding项目专注于开发先进的多智能体系统路径规划算法,并提供开源代码供学术研究和应用实践使用。 MultiAgentPathFinding 存储库的目的是使用灵活的环境选项(例如度量标准类型和可能的移动方向)来创建不同路径规划算法的实现。该项目是在HSE计算机科学学院第二年完成的。 在Linux和Mac上构建: 您可以选择“调试”或“发布”版本。 ``` cd MultiAgentPathFinding/Build/Release cmake ../../ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make make install ``` 运行程序时,请使用以下命令进入相应的目录: ``` cd ../../Bin/{Debug | Release}/Dmitriy_ ```
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    本资源提供了一个基于快速扩展随机树(RRT)算法实现的路径规划Matlab仿真代码,适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究。 基于RRT算法实现路径规划的Matlab仿真源码已获导师指导并通过了97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业项目。该资源下载后可以直接使用,无需进行任何改动,并且确保可以正常运行。这个项目完整无缺,能够满足相关学术要求和实践需求。