teb算法局部路径规划

Teb (Trajectory Execution Benchmark) 算法是一种针对移动机器人进行局部路径规划的方法，尤其适用于非完整信息环境下的路径跟踪。它结合了轨迹生成（如运动普朗特曲线或RRT*）和动态约束（如速度和加速度限制），旨在解决实时性问题并考虑到机器人的物理特性。

Teb的核心步骤包括：
1. **轨迹生成**：基于初始状态和目标点，生成一条连续平滑的路径。
2. **采样点生成**：从路径上均匀地采样一些关键点作为候选位置。
3. **动态可行性检查**：评估每个采样点是否满足机器人的动力学限制，例如加速度和速度范围。
4. **动态调整**：如果当前点不可行，寻找最近的可行点，并沿着路径调整方向。
5. **实时规划**：在运行过程中不断更新路径，适应新的传感器数据和障碍物变化。

Teb算法的优点在于能够处理复杂环境中的动态规划，并能在实时场景下提供稳定的路径跟踪。然而，它的计算需求相对较高，需要对硬件性能有较好的支持。

相关问题

teb算法是局部路径规划还是全局路径规划

Teb算法（Timed-Elastic-Band）是一种用于机器人路径规划的算法，它主要关注的是局部路径规划。局部路径规划通常指的是在已知环境中，从起点到终点的过程中，对机器人当前的路径进行实时调整和优化，以避免动态障碍物和满足其他诸如速度、加速度等运动约束。Teb算法正是通过这种方式，利用时间弹性带的概念来优化机器人的运动轨迹，以实现平滑、高效的运动。

Teb算法的优点在于它能够在保证时间最优性的同时，对路径进行平滑处理，并处理动态障碍物的避障问题，非常适合动态变化的环境。它通过定义一系列的优化目标和约束条件，如路径长度、路径平滑性、加速度限制等，来生成一条最优路径。

TEB中局部路径规划算法的参数

TEB (Time-to-Escape-Bound) 算法是一种广泛用于移动机器人路径规划的策略，它在局部路径规划阶段考虑了机器人的动态特性以及对紧急情况的反应能力。局部路径规划过程中涉及的主要参数有：

1. **时间逃逸边界** (Time-to-Escape Bound, TEB): 这是算法的核心参数，代表机器人预计能在多长时间内逃离障碍物，考虑到其最大速度和规避动作的响应时间。

2. **安全距离** (Safety Radius): 表示机器人在避开障碍物时希望保持的安全区域，避免直接碰撞。

3. **最大旋转速率** (Max Angular Velocity): 限制机器人在改变方向时的最大速度，防止过度急转弯导致不稳定。

4. **加速度约束** (Acceleration Limit): 确定机器人在直线加速和转向过程中的最大允许加速度。

5. **避障分辨率** (Obstacle Resolution): 算法在搜索路径时使用的地图分辨率，影响路径的细化程度。

6. **搜索步长** (Step Size): 搜索算法每一步探索的距离，小步长可以得到更精细的结果，但计算量更大。

7. **迭代次数** (Iteration Count): 越大表示搜索深度越深，可能找到更优路径但也耗时更多。

8. **启发式函数** (Heuristic Function): 如A*算法中的估价函数，用于评估当前节点到目标点的效率。

以上参数的选择需要根据具体的机器人平台、环境复杂度和实时性能需求来进行调整。