1.概述 ROS的二维导航功能包,简单来说,就是根据输入的里程计等传感器的信息流和机器人的全局位置,通过导航算法,计算得出安全可靠的机器人速度控制指令.但是,如何在特定的机器人上实现导航功能包的功能,却是一件较为复杂的工程..机器人配置 导航功能包的结构如上图所示,在自己的机器人平台上实现自主导航,简单来说,就是按照上图将需要的功能按照需求完成即可.其中白色的部分是ROS功能包已经完成的部分,不需要我们去实现,灰色的是可选的部分,也由ROS完成,在使用中根据需求使用,需要关注的重点部分是蓝色部分

首先要说明的是,机器人路径规划与轨迹规划属于两个不同的概念,一般而言,轨迹规划针对的对象为机器人末端坐标系或者某个关节的位置速度加速度在时域的规划,常用的方法为多项式样条插值,梯形轨迹等等,而路径规划针对的是机器人的一个整体如移动机器人或者无人机在已知或者未知的环境中规划其运动的路线,在slam机器人应用较多.然而两者的界限有时也有交叉,如机械臂末端工具运动到操作对象时需要避障以及规划时间时,也可以看作是路径规划问题. 常用的路径规划算法有Dijkstra, A*,D*, RRT, PRM以及在

首先要说明的是,机器人路径规划与轨迹规划属于两个不同的概念,一般而言,轨迹规划针对的对象为机器人末端坐标系或者某个关节的位置速度加速度在时域的规划,常用的方法为多项式样条插值,梯形轨迹等等,而路径规划针对的是机器人的一个整体如移动机器人或者无人机在已知或者未知的环境中规划其运动的路线,在slam机器人应用较多.然而两者的界限有时也有交叉,如机械臂末端工具运动到操作对象时需要避障以及规划时间时,也可以看作是路径规划问题. 常用的路径规划算法有Dijkstra, A*,D*, RRT, PRM以及在

参考与前言 2010年,论文 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame 地址:https://www.researchgate.net/publication/224156269_Optimal_Trajectory_Generation_for_Dynamic_Street_Scenarios_in_a_Frenet_Frame Python代码示意地址:https://gitee.

在上一篇的博客中,我们一起学习了ROS定位于导航的总体框架,这一篇我们主要研究其中最重要的move_base包. 在总体框架图中可以看到,move_base提供了ROS导航的配置.运行.交互接口,它主要包括两个部分:       (1) 全局路径规划(global planner):根据给定的目标位置进行总体路径的规划:       (2) 本地实时规划(local planner):根据附近的障碍物进行躲避路线规划. 一.数据结构         ROS中定义了MoveBaseActionGo

摘要 通过前面的基础学习,本章进入最为激动的机器人自主导航的学习.在前面的学习铺垫后,终于迎来了最大乐趣的时刻,就是赋予我们的miiboo机器人能自由行走的生命.本章将围绕机器人SLAM建图.导航避障.巡航.监控等内容展开.本章内容: 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 2.google-cartographer机器人SLAM建图 主流的激

路径规划问题是机器人学研究的一个重要领域,它是指给定操作环境以及起始和目标的位置姿态,要求选择一条从起始点到目标点的路径,使运动物体(移动机器人或机械臂)能安全.无碰撞地通过所有的障碍物而达到目标位置.路径规划从研究对象上可分为关节式机械臂和移动机器人.一般来讲前者具有更多的自由度,而后者的作业范围要更大一些,这两类对象具有不同的特点,因此在研究方法上略有不同.在V-rep学习笔记:机器人路径规划1中主要讲的是移动机器人的路径规划,接下来我们研究一下在VREP中如何实现机械臂的运动规划. 如果不

Dynamic Window Approach(DWA)是重要的局部轨迹规划算法,ROS中使用了DWA算法获得了很好的局部路径规划的效果.具体的教程可参考官方的导航调试资料Navigation Tuning Guide.ROS的DWA(dwa_local_planner)应用到新机器人调试时,有一些技巧需要注意的,这里做一些总结. 1.设置坐标系和话题 需要订阅的话题: 里程计话题:/odom 需要设置的坐标系:包含/map,/odom,/base_footprint 2.参数调试 a.加速度的

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息,在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时,按照一定的方法进行有效地避障,最后达到目标点.实现避障与导航的必要条件是环境感知,在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息,包括障碍物的尺寸.形状和位置等信息,因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用.避障使用的传感器主要有超声传感器.视觉传感器.红外传感器.激光传感器等. 目前

路径规划.png 百度地图的使用 百度地图API的导入网上说了许多坑,不过我遇到的比较少,这里就放两个比较常见的吧.坑一: 奥联WIFI_xcodeproj.png 如上图所示,在infoplist里加入这个字段,而且这里还可以设置提示的内容.不加的话,嘿嘿嘿,期待你的尝试.坑二:如下图 Pasted_Graphic_jpg.png 导入百度地图API运行之后报上图错误大约18到20个左右,解决方法添加libstdc++.6.0.9 的库.填完坑之后看一下我们今天要演示的效果吧. 路线规划图.g

一.概述开发项目中为了保证上线,开发项目是都需要使用localhost进行开发,以前的做法就是本地搭建Apache或者Tomcat服务器.有的前端开发人员 对服务器的搭建和配置并不熟悉,这个时候需要后台开发人员进行帮忙,有的时候后台开发人员还爱答不理的.为了解决这个爱答不理的问题,webpack-dev-server出现了,它的出现告诉后台开发人员,不用你们了.webpack-dev-server的作用不只是搭建本地服务器,大家知道使用webpack可以 进行监听和打包文件,但是如果文件比较多,

参考博客链接:https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178782.html Dijkstra是常用的全局路径规划算法,其本质上是一个最短路径寻优算法.算法的详细介绍参考上述链接. 本文与参考博文相比,主要有如下两个不同: 1.开发语言换成了matlab,代码部分稍作改动就可以实时运行在控制器上: 2.求取了从起点开始到达每一个顶点的最短路径所经历的顶点. matlab代码:包含测试数据 %参考链接https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178

参考资料及致谢 本文的绝大部分内容转载自以下几篇文章,首先向原作者致谢,希望自己能在这些前辈们的基础上能有所总结提升. 1. 运动规划/路径规划/轨迹规划的联系与区别 https://blog.csdn.net/wx545644217/article/details/54175035 一.基本概念 运动规划Motion Planning 路径规划Path Planning 轨迹规划Trajectory Planning 运动规划由路径规划(空间)和轨迹规划(时间)组成,连接起点位置和终点位置的序

以下大部分内容参考自 ros_by_example_hydro_volume_1.pdf local costmap 是怎么生成的?跟三维点云有什么关系? global costmap在没有全局地图下怎么办? 要实现标题所述功能: 需要配置local costmap和global costmap 在move_base里默认用到的costmap(这一点在论文:ROS Navigation: Concepts and Tutorial 3.6最后一段节有说到,而且说明了怎么配置layered cos

同上篇的原理,我们还是输入url,返回json文件. 而由图可见,路径规划返回的json文件内容可能会很多.杂: 因此后续的处理与上篇略有不同. import json import requests feature_data = [] url_0='http://api.map.baidu.com/directionlite/v1/driving?output=json&' ak='你的密钥' origin='31.4,121.4' destination='31.5,121.5' url=u

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/customizable-route-planning/?from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fpubs%2F145688%2Fcrp-sea.pdf We present an algorithm to compute shortest paths on continental road networks with arbitrary met

layout: post title: 第四届58topcoder编程大赛 subtitle: 58ACM catalog: true tags: - A* 算法 - C++ - 程序设计 问题及背景 小明是58的一名90后程序猿,除了日常接需求写代码以外,他还特别善于思考,尤其喜欢思考和58产品业务相关的问题.随着移动互联网的发展,小明推测58将来和地理位置相关的产品服务会越来越多,比如58房产下附近的商圈.58同镇下的拼车.58速运等等都是和地理位置相关产品.和地理位置相关有一个非常重要问题

路径规划 Dijkstra s:起点:S:已知到起点最短路径的点:U:未知到起点最短路径的点 Step 1:S中只有起点s,从U中找出路径最短的 Step 2:更新U中的顶点和顶点对应的路径 重复Step 1,Step 2 Floyd 任意节点i到j的最短路径只有两种 直接从i到j,即Dis(i,j) 从i经过若干个节点k到j,若Dis(i,k)+Dis(k,j)<Dis(i,j),则更新Dis(i,j) 三层for循环,复杂度 n3 用邻接矩阵保存节点间起始举例 图论工具 NetworkX g

前言:最近在(被迫)使用ArcGIS Engine10.2(.NET平台)进行二次开发(桌面应用),因为想做一个最短路径查询的功能,而arcgis的网络分析又比较麻烦,于是想到了使用Postgis.但这样就需要将本地shp存到数据库,在程序中连接数据库. 百度了半天发现Arcgis Engine直接连接PostgreSQL数据库需要用到ArcSDE.ArcSDE还需要另外安装,而且我用的ArcGIS Engine10.2只支持PostgreSQL 9.x(我的数据库版本是11),这样似乎就很麻烦

日常出行中,路径规划是很重要的部分.用户想要去往某个地点,获取到该地点的所有路径,再根据预估出行时间自行选择合适的路线,极大方便出行.平时生活中也存在大量使用场景,在出行类App中,根据乘客的目的地可以为用户规划合适出行路线和预计到达时间:便捷生活类App中,用户可以搜索指定范围内的周边服务,查看去每个服务点的路线:外卖App中,合理进行路径规划可以更方便骑手接单送货. HMS Core位置服务和地图服务结合即可实现该功能.可以先使用位置服务的位置搜索能力,通过指定的关键字和可选的地理范围对周边