版權聲明:本文爲博主原創博文,未經允許不得轉載,若要轉載,請說明出處並給出博文鏈接 最近在學習VFH算法,感覺蠻神奇,特意從維基百科扒來了資料,供學習研究。。。 在機器人技術中,V
一份快速使用move_base構建機器人自主導航指南(因爲本人比較急着使用,於10天成功實現了一份基礎路徑規劃和建圖導航系統於機器人上) 1. 各博客move_base包配置路徑規劃集錦 Mapping中各個座標系的定義
算法來自李成江的《新的k最短路算法》: 主要內容: 算法第二部分提到的定理1: 定理的證明: 算法的主要內容: 一種 k-最短路 算法python實現: import heapq import sys class G
Dijkstra算法(迪科斯徹算法、迪傑斯特拉算法): 迪傑斯特拉算法是由荷蘭計算機科學家狄克斯特拉於1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。是從一個頂點到其餘各頂點的最短路徑算法,解決的是有向圖中最短路徑問題。迪傑斯特拉算法主要特點
在論文中遇到了求解三維異面直線的距離和垂足的問題,網上資源參差不齊,遂把它記錄下來,萬一你也用得上呢 本文參考自:求3維度空間異面直線的垂足點 在此基礎上做了更詳細的論述、擴展和python實現 題設:假設有兩條直線 L1,L2
RRT系列的採樣規劃算法,其隨機採樣特性可以有效解決維度災難的問題 RRT*通過改進RRT的節點擴展方式,加入重連的機制,可以實現路徑質量的漸近最優 BIT*結合了採樣規劃算法和搜索規劃算法的優勢,引入節點排序和邊排序,在超橢球子
本文介紹如何實現基於Frenet座標系的動態障礙物避障。其中包括: cubic spline generation Frenet transformation to gloval coordnates sampling-base
本文解析 The Lane-Curvature Method for Local Obstacle Avoidance 文章是將directional approach的優點加入了這個方法中。文中所謂的CVM method(cur
本文解析Dynamic window based approach to mobile robot motion control in the presence of moving obstacles 文章主旨: 文章將全局規劃F
樽海鞘羣算法原理詳解 首先請大家跟我讀,樽(zūn)海(hǎi)鞘(qiào)! 網上看了不少論文用了這個算法,但是還沒有很詳細清楚的原理介紹。所以我就來開一篇啦。 起源背景 首先這個算法是 Mirjalili 等人2017年在文
局部規劃器的搜索空間不完備 dwa_local_planner採用的模擬多種單一策略(固定角速度,固定線速度)連續執行一段時間並對軌跡評分,選擇最高分的進行評價。減小模擬時間會導致短視,但是延長模擬時間,不僅會導致算力消耗大,還會導致機器
基礎算法 這篇文章總結的很好(http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/) dijkstra 算法 (https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra
本文主要處理三維空間序列點,對於二維序列點也同樣適用。主要介紹一下幾種平滑方式,並針對三維軌跡進行平滑處理: 1. 滑動平均平滑(Moving average): 鄰域內的數據點做平均代替鄰域的中心點值,除了一般滑動平均,還有加權滑動平均
最小二乘法擬合圓 https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/50889951 圓上三點求圓心和半徑 https://blog.csdn.net/lijiayu2015/articl
一種不完全受代價地圖柵格限制的全局搜索方法 代價地圖的分辨率一定程度上決定了定位精度和全局規劃的精度,一般ROS定位導航系統中代價地圖的分辨率爲5cm,也就是說,一般全局規劃所得到的路徑點之間的距離在5cm上下,在這種框架下,如果