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ROS中的A*全局路径规划器

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简介:
本研究探讨了在机器人操作系统(ROS)环境下实现A*算法进行全局路径规划的方法。通过优化搜索策略和动态障碍物处理技术,提高机器人的自主导航能力与效率。 我开发了一个A*全局路径规划器插件,并已在ROS Indigo版本上进行了测试。请注意这不是ROS自带的A*算法插件。对于有兴趣学习如何编写ROS插件的同学来说,可以尝试下载并体验这个插件。

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客服
客服
  • ROSA*
    优质
    本研究探讨了在机器人操作系统(ROS)环境下实现A*算法进行全局路径规划的方法。通过优化搜索策略和动态障碍物处理技术,提高机器人的自主导航能力与效率。 我开发了一个A*全局路径规划器插件,并已在ROS Indigo版本上进行了测试。请注意这不是ROS自带的A*算法插件。对于有兴趣学习如何编写ROS插件的同学来说,可以尝试下载并体验这个插件。
  • Frenet-ROS
    优质
    本项目采用ROS平台,专注于开发基于Frenet坐标的路径规划算法,旨在为移动机器人提供高效、安全的动态路径解决方案。 path_planning: Frenet下的无人车路径规划的Python程序
  • 基于ROS插件改进
    优质
    本研究针对机器人操作系统(ROS)中的全局路径规划问题,提出了一种新的插件改进方案,旨在优化路径规划效率和准确性。通过引入先进的算法和技术,有效解决了现有系统中路径规划耗时长、路径不优等问题,为智能机器人的自主导航提供了更强支持。 改进了A*算法,提高了转折点角度的平滑性。
  • ROS算法
    优质
    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。
  • ROS详解及编写方法
    优质
    本书详细解析了ROS(Robot Operating System)中的全局路径规划技术,并提供了具体的编程实例和步骤,帮助读者掌握其应用与开发技巧。 ROS中的导航解析以及全局路径规划的讲解,并介绍如何编写自己的全局路径规划算法。
  • ROS用C++实现A星三维
    优质
    本项目旨在通过C++语言,在ROS平台下开发和实现一种高效的三维空间A*算法路径规划方案,以适应复杂的机器人导航需求。 【作品名称】:基于 C++实现在ROS中实现A星三维路径规划 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 在ROS中实现A星三维路径规划 1. cd catkin_ws 2. catkin_make 3. source devel/setup.bash 4. roslaunch grid_path_searcher demo.launch
  • MOVE BASE
    优质
    本项目聚焦于机器人技术中的MOVE BASE模块,深入探讨其全局和局部路径规划算法,旨在优化机器人的自主导航能力。 `move_base`是ROS(Robot Operating System)中的核心导航模块之一,负责生成全局路径和局部路径规划以实现机器人自主移动功能。 在`move_base`中,主要包含两个关键部分: 1. **全局规划器**:其任务是从起点到终点计算一条大致的路线。常见的算法包括Dijkstra、A*及动态势场等。 2. **局部规划器**:负责实时调整路径以避开障碍物,确保机器人能够安全地跟随预定路径行进。 ### 全局和局部路径规划详解 #### 一、概述 `move_base`在ROS中是一个关键模块,用于实现移动机器人的导航功能。它通过结合全局与局部的路径规划策略,在复杂环境中为机器人提供从起点到终点的有效路线指引,并确保安全到达目的地。 #### 二、全局路径规划 其主要目标是确定一条高效的路径连接起始点和结束点,而不考虑实时障碍物的影响。 ##### 全局规划器(Global Planner) 常用的算法如下: 1. **Dijkstra算法** - 利用广度优先搜索遍历所有可能的路径来寻找最短距离。 2. **A* (A Star) 算法** - 结合了启发式信息,比Dijkstra更高效。 3. **动态势场(Dynamic Potential Field)算法** - 通过定义吸引和排斥力处理障碍物问题。 #### 三、局部路径规划 在全局路线的基础上进行即时调整以避开实时检测到的障碍物,并确保机器人能够沿着预定路径前进。 ##### 局部规划器(Local Planner) 常用的策略包括: 1. **动态窗口方法(Dynamic Window Approach, DWA)** - 在当前速度附近生成速度组合,评估安全性与有效性。 2. **时间弹性带(Timed Elastic Band, TEB)** - 通过优化路径点位置来确保路径的安全性和平滑度。 3. **Base Local Planner** - 提供基本的局部规划功能,并可进行扩展定制以满足特定需求。 #### 四、全局路径规划的具体步骤 1. 确定起点和终点。 2. 使用代价地图表示环境信息,包括障碍物等数据。 3. 根据代价地图生成从起点到终点的大致路线。 4. 对生成的路径进行优化处理以提高效率或平滑度。 5. 将优化后的全局路径发送给局部规划器。 #### 五、配置与应用 `move_base`支持灵活选择和调整各种类型的规划器,通过修改配置文件来适应不同的应用场景。例如,可以指定使用哪种全局或局部规划策略,并根据需要进行参数设置以获得最佳效果。 #### 六、总结 在ROS中,`move_base`的全局路径与局部路径规划协同工作,在复杂环境中为机器人提供有效的导航解决方案。两者结合不仅确保了路线的有效性,还提高了机器人的避障能力和安全性。
  • A*算法
    优质
    本文探讨了在机器人技术领域中广泛应用的A*算法,深入分析其在路径规划问题上的应用与优势。 机器人路径规划算法的经典实现通常会用到一些常见的C语言编程技术。这些经典算法在解决移动机器人的导航问题上非常有效,能够帮助机器人找到从起点到终点的最优路径,避开障碍物并确保任务顺利完成。