teb算法c++实现

teb_local_planner是一个基于轨迹优化的局部路径规划器，它实现了Time-Elastic-Band（TEB）算法。该算法可以在考虑机器人动力学约束的情况下，生成一条最优的、时间弹性的、可行的轨迹。teb_local_planner的C++实现包含了PlannerInterface基类和optimizeTEB()、plan()两个函数。其中，PlannerInterface是一个基类，提供了一些虚函数，可以被子类重载以实现不同的局部路径规划算法。optimizeTEB()函数用于优化一个先前已经初始化过的轨迹，而plan()函数则用于生成一条新的轨迹。在调用plan()函数时，需要提供一个包含时间序列的最初的执行计划，一开始的线速度和角速度，以及最后是否允许到达目标的时候还有速度。

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TEB算法c++实现

TEB算法（Time-Elastic Band）是一种用于路径规划和轨迹跟踪的算法，它可以在考虑时间约束的情况下生成平滑的轨迹。TEB算法的C++实现通常使用ROS（Robot Operating System）框架。

TEB算法的C++实现主要包括以下几个部分：

1. 数据结构：TEB算法使用了一些数据结构来表示机器人的状态、障碍物信息和路径等。常见的数据结构包括PoseSE2（表示机器人的位姿）、Obstacle（表示障碍物信息）和Trajectory（表示路径）等。

2. 路径生成：TEB算法通过优化问题来生成平滑的路径。它将路径表示为一系列的位姿点，并使用优化算法来调整这些位姿点的位置，以满足约束条件和优化目标。常见的优化算法包括非线性优化方法（如LM、Gauss-Newton等）和遗传算法等。

3. 轨迹跟踪：TEB算法还包括轨迹跟踪模块，用于将生成的路径转化为机器人的控制指令。轨迹跟踪模块通常使用PID控制器或者其他控制方法来实现。

4. ROS集成：TEB算法的C++实现通常与ROS框架集成，以便与其他模块进行通信和协作。它可以通过ROS消息传递机制获取传感器数据和发布控制指令。

TEB算法C++实现

### TEB算法的C++实现

TEB (Time-Elastic Band) 算法是一种用于移动机器人路径规划的方法，特别适用于实时环境中的局部路径规划。该方法通过弹性带模型来优化轨迹的时间和空间特性。

对于TEB算法的C++实现，在ROS（Robot Operating System）环境中有一个广泛应用的包`teb_local_planner`[^4]。此包提供了完整的源码以及详细的文档说明如何配置和运行这个规划器。为了展示具体的实现细节，下面给出了一部分核心代码片段：

#### 主要类定义

class TebOptimalPlanner {
public:
  // 构造函数初始化参数设置等操作...
  
private:
  void optimize();          // 调用优化求解器进行计算
  bool checkTrajectory();   // 检查当前轨迹是否满足约束条件
  
  std::vector<PoseSE2> trajectory_; // 存储生成的轨迹点序列
};

#### 关键功能模块
- **优化过程**：采用非线性最优化技术调整时间弹力带来最小化代价函数。
- **碰撞检测**：确保所得到的轨迹不会与其他障碍物发生冲突。
- **动态窗口评估**：考虑机器人的运动学限制并选择最优的速度命令。

#### 使用实例
启动包含TEB本地规划器在内的导航栈可以通过如下指令完成：

roslaunch teb_local_planner geometric.launch

这会加载预设好的参数文件，并使能可视化工具以便观察实际效果。