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。

相关问题

teb局部路径规划算法

TEB（Timed Elastic Band）局部路径规划算法是一种基于时间弹性带的路径规划算法，主要用于机器人或移动机器人的局部路径规划问题。它可以在复杂的动态环境中生成平滑、连续的轨迹。

TEB算法的核心思想是通过建立一个时间弹性带来描述机器人的运动轨迹。该弹性带包含了机器人的参考轨迹，并且可以根据环境中的障碍物和其他约束进行调整。TEB算法通过考虑机器人的动力学约束、障碍物的避让以及全局路径的导引，来生成最优的局部路径。

TEB算法的主要步骤包括：
1. 构建时间弹性带：根据全局路径和机器人动力学约束，生成时间弹性带，并将参考轨迹与时间进行映射。
2. 障碍物避让：通过计算障碍物与时间弹性带的交互，调整时间弹性带的形状以避开障碍物。
3. 平滑轨迹生成：通过最小化时间弹性带的曲率和速度变化，生成平滑连续的轨迹。
4. 轨迹优化：对生成的轨迹进行优化，以满足额外的约束条件，如动力学约束和边界条件。

TEB算法在实践中已经广泛应用于机器人导航、移动机器人、自动驾驶等领域，具有良好的性能和稳定性。

RRT*全局路径规划和TEB局部路径规划

RRT*全局路径规划是一种基于随机采样的树形搜索算法，用于寻找机器人从起点到终点的最优路径。它将搜索空间按照随机采样点进行分割，并利用树形结构来表示搜索空间，在运行过程中动态地更新树形结构，以找到最优路径。而TEB局部路径规划是一种基于时间代价的路径规划算法，它考虑到机器人实际运动时的动力学限制，将机器人视为一个动态约束系统，在规划过程中预测机器人的运动轨迹，并通过对轨迹进行修改来避开动态障碍物，最终生成一条满足约束条件、安全可行的局部路径。