TEB路径规划matlab代码

以下是一个简单的 TEB (Time-Elastic Band) 路径规划的 Matlab 代码示例：

% 定义障碍物
obs = [1.5, 1.5; 1.5, 3.5; 3.5, 3.5; 3.5, 1.5];
% 定义起点和终点
start = [0, 0];
goal = [4, 4];
% 定义TEB参数
robot_radius = 0.5;
max_vel = 1;
max_acc = 1;
dt = 0.1;
% 调用TEB路径规划函数
path = teb_planner(start, goal, obs, robot_radius, max_vel, max_acc, dt);
% 绘制路径和障碍物
plot(obs(:,1), obs(:,2), 'k', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(path(:,1), path(:,2), 'b', 'LineWidth', 2);
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
axis equal;

其中 `teb_planner` 是一个自定义函数，实现TEB路径规划算法。注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要更复杂的障碍物和环境模型，以及更多的参数调整和优化。

相关问题

详细介绍TEB路径规划算法

TEB（Time-Elastic-Band）是一种基于时间弹性带的路径规划算法。

TEB路径规划算法的核心思想是将时间分配给路径上的每个点，使得路径上的运动速度可以根据实际情况进行调整。TEB算法考虑机器人的动力学限制和环境障碍物，并根据机器人的运动学和动力学特性进行路径规划。

TEB算法将路径规划问题分为两个步骤：全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划利用A*、Dijkstra等算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。然后，将生成的全局路径转化为时间弹性带，并考虑机器人的运动学和动力学特性，确定机器人可以到达的区域。

局部路径规划是在时间弹性带的基础上进行的，考虑机器人当前状态、动力学限制和环境障碍物等因素，生成机器人在时间弹性带上的最优路径。局部路径规划可以使用基于模型预测控制的方法，利用机器人的动力学模型进行规划。

TEB算法的优点在于它可以考虑机器人的动力学限制和环境因素，并根据实际情况进行路径规划。这使得机器人可以更加安全和高效地运动，应用范围广泛，如自动驾驶、机器人导航等领域。

teb路径规划调整动态避障效果

Teb路径规划是一种基于二维平面的局部路径规划算法，主要用于机器人的动态避障。它能够根据实时感知到的环境信息，快速生成一条安全且平滑的轨迹，使机器人能够避开障碍物并达到目标位置。

Teb路径规划算法的动态避障效果取决于以下几个方面：

1. 环境感知能力：Teb路径规划算法需要实时感知机器人周围的环境信息，包括障碍物的位置、大小和形状等。准确的环境感知能力有助于生成更加安全和高效的轨迹。

2. 路径优化算法：Teb路径规划算法使用优化方法对生成的初始轨迹进行优化，以达到更好的性能指标，如路径长度、平滑性和避障能力等。优化算法的选择和参数设置对路径规划的效果有很大影响。

3. 控制策略：Teb路径规划算法生成的轨迹需要由机器人的控制系统实时执行。控制策略的设计和实现直接影响机器人的动态避障效果。合理的控制策略能够使机器人在避障过程中保持稳定性和精确性。

总的来说，Teb路径规划算法在动态避障方面具有一定的优势，但其效果的好坏与环境感知、路径优化算法和控制策略等因素密切相关。在实际应用中，需要根据具体情况进行参数调整和优化，以达到最佳的动态避障效果。