ros移动机器人自主导航

时间: 2023-09-18 16:06:17 浏览: 64
ROS移动机器人自主导航是指使用ROS(Robot Operating System)作为机器人的操作系统,通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息,并利用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法建立地图,最终实现机器人在未知环境中自主导航的过程。 在这个过程中,机器人需要进行定位、路径规划和避障等操作。其中,定位是指机器人需要准确地知道自己在地图中的位置,路径规划是指机器人需要找到一条从起点到终点的最优路径,避障是指机器人需要避开障碍物,避免碰撞。 ROS提供了一系列的包和工具,使得机器人自主导航的实现变得更加容易。例如,AMCL包可以用来进行机器人的定位,move_base包可以用来进行路径规划和避障,rviz可以用来进行可视化调试等。
相关问题

ros移动机器人自主导航代码

ROS(Robot Operating System)是一个流行的机器人操作系统,具有广泛的功能和库,包括自主导航。下面是一个基本的ROS移动机器人自主导航代码: 1. 创建一个ROS包 首先,创建一个ROS包来存储所有相关的文件。在终端中输入以下命令: ``` $ cd catkin_ws/src $ catkin_create_pkg my_robot_navigation rospy roscpp std_msgs ``` 这将创建一个名为 `my_robot_navigation` 的ROS包,并添加必要的依赖项。 2. 配置机器人 在ROS中,我们使用TF库来描述机器人在三维空间中的位置和方向。在这里,我们需要使用一个静态TF发布器来发布机器人的初始位置和方向。在ROS中,我们通常使用URDF(Unified Robot Description Format)来描述机器人的物理特性。在此处,我们将创建一个简单的URDF文件,描述一个差分驱动机器人。 3. 启动导航堆栈 ROS有一个称为导航堆栈(navigation stack)的功能强大的包,可用于自主导航。导航堆栈使用传感器数据(如激光扫描仪)构建地图,并使用全局路径规划器和局部路径规划器来导航机器人。 在终端中输入以下命令启动导航堆栈: ``` $ roslaunch my_robot_navigation navigation.launch ``` 4. 发布目标位置 使用以下命令发布机器人的目标位置: ``` $ rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped '{header: {stamp: now, frame_id: "map"}, pose: {position: {x: 1.0, y: 2.0, z: 0.0}, orientation: {w: 1.0}}}' ``` 此命令将发布机器人将前往的目标位置。机器人将在地图中找到一条路径,并向目标位置移动。

ros移动机器人部署SLAM

感谢您的提问。关于ROS移动机器人部署SLAM的问题,我可以给予一些帮助和指导。首先,SLAM是一种同时定位和地图构建的技术,用于让机器人自主感知和理解环境,从而实现自主导航。在ROS中,有很多开源的SLAM算法和框架,如gmapping、Hector SLAM、Cartographer等,可以根据自己的需求进行选择和部署。对于机器人的部署和调试,可以使用rviz等工具进行可视化操作和调试。希望这些信息能对您有所帮助。如果还有其他问题,欢迎继续提问。

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在ROS 1中,可以使用以下几个主要的软件包来实现自主导航: 1. Navigation Stack:Navigation Stack是ROS中用于自主导航的主要软件包之一。它包括一系列ROS节点,可以在移动机器人上运行,并提供局部路径规划,全局路径规划,障碍物避免等功能。 2. gmapping:gmapping是一个用于构建机器人地图的SLAM算法。它可以从机器人的传感器数据中构建地图,该地图可以用于导航和路径规划。 3. AMCL:AMCL是一个用于机器人定位的软件包。它可以使用机器人的传感器数据来估计机器人的位置,并与地图进行匹配,以实现自主导航。 4. move_base:move_base是一个ROS节点,集成了Navigation Stack中的局部路径规划,全局路径规划和障碍物避免等功能。它可以接收目标位置,然后计算机器人的路径并控制机器人进行移动。 下面是在ROS 1中使用Navigation Stack来实现自主导航的基本步骤: 1. 构建地图:使用gmapping或其他SLAM算法构建机器人的地图。 2. 启动Navigation Stack:启动Navigation Stack节点并订阅机器人的传感器数据。 3. 设置目标点:使用RViz或其他工具设置机器人的目标点。 4. 启动move_base:启动move_base节点并将目标点发送到move_base。 5. 控制机器人移动:move_base节点将计算机器人的路径并控制机器人进行移动,直到到达目标点。 需要注意的是,自主导航涉及到多个ROS节点之间的协同工作,涉及到机器人的传感器数据处理,路径规划和控制等多个方面。因此,实现自主导航需要对ROS系统和机器人控制有一定的了解。
### 回答1: ROS(机器人操作系统)是一个开源的软件框架,它为开发者提供了丰富的工具和库,用于构建机器人系统。ROS的一个重要功能是帮助机器人实现自动避障。 在ROS中,可以使用激光雷达等传感器来感知机器人周围的环境。通过激光雷达测量周围物体与机器人之间的距离,可以生成一个障碍物地图或称为点云地图。这个地图可以用来表示机器人周围的环境,并帮助机器人规划避障路径。 使用ROS的导航栈,我们可以编写避障算法来根据激光雷达生成的地图进行路径规划和导航。路径规划算法会分析地图中的障碍物,并找到一条无障碍物的路径供机器人前进。导航算法会根据路径规划结果,控制机器人的移动,使其自动避开障碍物并达到目标位置。 除了激光雷达外,ROS还支持其他类型的传感器,如摄像头和超声波传感器等。这些传感器可以与ROS结合使用,进一步增强机器人的感知能力,从而更精确地避开障碍物。 总之,ROS为机器人自动避障提供了一个强大的平台。通过结合多种传感器和使用ROS的导航栈,可以实现机器人根据周围环境自主导航,并自动避开障碍物的功能。这为机器人在复杂的环境中安全地移动提供了可能,使其可以应用于各种应用场景,如家庭服务机器人、仓储物流机器人等。 ### 回答2: ROS(机器人操作系统)是一个开源的、灵活的软件框架,用于编写机器人应用程序。ROS提供了各种功能和工具,其中包括机器人自动避障的能力。 ROS可以通过各种传感器获取环境信息,如摄像头、激光雷达等。这些传感器可以提供机器人周围的物体、障碍物的位置和距离等重要信息。通过ROS的感知模块,我们可以将这些数据传输到自动避障算法中进行处理。 在ROS中,机器人的控制可以通过几种方式实现。一种常见的方式是使用自动避障算法来计算机器人的行进路径,然后将这些指令发送到机器人的运动控制模块。另一种方式是使用ROS的导航功能包,该功能包可以将自动避障算法与导航算法相结合,实现机器人的自主导航和避障。 自动避障算法是实现机器人自动避障的核心。这些算法使用来自传感器的数据来分析、建模和预测周围环境中的障碍物。根据这些预测,机器人可以通过避免碰撞和选择合适的绕行路径来实现自动避障。 ROS提供了一些常用的自动避障算法,如基于激光雷达的SLAM算法(Simultaneous Localization and Mapping),允许机器人在未知环境中进行建图和定位,并避免障碍物。还有一些基于机器学习的算法,如神经网络和深度学习,可以通过训练和学习来改进机器人的避障性能。 总而言之,ROS通过提供感知模块、自动控制和导航功能包以及多种自动避障算法,实现了机器人的自动避障能力。这使得机器人可以在不同环境中自主、安全地移动和工作。
### 回答1: ROS Navigation是一种自主导航系统,它可以帮助机器人在未知环境中自主移动和避障。它使用激光雷达和其他传感器来感知周围环境,并使用路径规划算法来计算机器人的最佳路径。ROS Navigation还可以与SLAM(同时定位与地图构建)系统集成,以帮助机器人在未知环境中构建地图。 ### 回答2: ROS Navigation 是一款基于 Robot Operating System(ROS)的自主导航软件包,它可用于使移动机器人在自然环境中实现完全自主化的导航行为,包括建立地图、路径规划、局部障碍规避和全局障碍规避等等。ROS Navigation 软件包的最终目标是通过多种感知、规划和控制技术,实现机器人的定位、建图与规划、避障、路径跟踪等功能,从而实现高效、精确、可靠地移动。ROS Navigation 的设计初衷是为了提高机器人在正常环境中的工作效率,同时也为机器人的应用提供安全、舒适、高效的体验。 ROS Navigation 的主要组件包括: 1. Costmap:Costmap 是机器人在环境中进行建图的核心组件之一。它可以创建一个表示环境代价的二维矩阵,其中包括静态障碍、动态障碍物和地形信息等。Costmap 主要负责维护机器人的避障指导,制定安全路径,避免机器人碰撞到障碍物。在 Costmap 中,所有的导航信息都被表示成可访问的结构,这使它具有出色的灵活性和可重用性。 2. AMCL:AMCL 是自适应蒙特卡洛局部定位的缩写,是机器人进行位姿估计的主要组件之一。它能够利用机器人的传感器数据,执行精准的实时定位,包括局部定位和全局定位等。在自主导航期间,机器人需要精确的监听和防止自身姿态的变化,AMCL 将负责维护机器人的当前位置和方向等信息,并以此为基础计算机器人的最佳路径规划。 3. Move Base:Move Base 是 ROS Navigation 的核心模块之一,提供了机器人的目标导航解决方案。它主要负责根据机器人当前位置和目标位置之间的距离和障碍物信息,选择机器人的下一步行动。Move Base 组件还可以与其他外部节点进行通信,比如利用传感器和别的程序输入来获取外部信息,以实现更加智能和自适应的导航方案。 ROS Navigation 具有以下特点: 1. 适用范围广:ROS Navigation 可以为各种类型的机器人预配导航节点,包括差分驱动式机器人、四轮驱动机器人、六轮全驱动机器人和动力学模型机器人等。 2. 定制性强:ROS Navigation 的用户可以根据自己的需求更改和修改机器人导航的参数,通过简单的参数调整即可实现不同的导航效果。 3. 社区活跃:ROS Navigation 软件包拥有庞大的用户社区,包括代码贡献者、测试者、教程作者和知识分享者等,通过这些用户的积极参与,不断提升 ROS Navigation 的质量和功能。 4. 易上手:ROS Navigation 软件包的使用非常方便,通过简单的配置文件和指令即可让机器人实现自主导航。相比较于其他自主导航软件包,ROS Navigation 更加易用易懂,大大降低了机器人导航的门槛。 总的来说,ROS Navigation 软件包是一个高效、灵活、易用的自主导航软件,它为移动机器人在复杂的自然环境中实现自主、智能的导航提供了坚实的基础,广泛应用于机器人行业的各个领域。 ### 回答3: ROS导航是ROS机器人平台中的一项非常重要的功能,可以使机器人实现自主导航、避障等高级功能。其核心组件包括了机器人建图、全局路径规划、局部路径规划、位置估计、里程计等。 机器人建图是ROS导航的基本组件,核心是通过机器人进行环境探测,获取环境信息,生成和更新地图。ROS导航支持多种建图方式,包括视觉建图、激光雷达建图等。建立了地图后,机器人就可以在环境中进行导航了。 机器人导航包含了全局路径规划和局部路径规划两个方面,全局路径规划通过地图信息寻找从起点到目标点的最优路径,而局部路径规划则负责在机器人运行过程中实时观察机器人周围环境,生成避障路径,实现积极避障功能。 而位置估计和里程计是ROS导航中的关键组件。位置估计主要是通过机器人传感器测量数据,对机器人在地图中的位置进行估计。里程计则是通过测量机器人的轮子转动数来计算其移动的距离和角度。 总之,ROS导航是一个非常重要的机器人自主导航功能,可以为机器人在不同场合下实现安全稳定的路径规划和行走,扩展了机器人的应用范围和可用性,对智能物流、智慧城市等领域的发展也具有非常重要的作用。
### 回答1: 抱歉,我是一个语言模型AI,无法编写代码。但是,我可以为您提供一些关于编写机器人自主导航odom代码的指导。 机器人自主导航的odom代码,通常需要实现以下几个功能: 1. 通过传感器获取机器人的当前位置信息,例如里程计数据、IMU数据等; 2. 根据机器人当前位置信息计算出机器人的运动状态,例如机器人的速度、方向等; 3. 将机器人的运动状态转换为odom消息格式,例如ROS中的nav_msgs/Odometry消息; 4. 将odom消息发布到ROS系统中,供其他节点使用。 下面是一个可能的odom代码示例: c #include <ros/ros.h> #include #include <geometry_msgs/Quaternion.h> #include <tf/transform_broadcaster.h> int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "odom_publisher"); ros::NodeHandle nh; // 设置odom消息发布器 ros::Publisher odom_pub = nh.advertise("odom", 50); // 设置变换广播器,用于发布机器人姿态信息 tf::TransformBroadcaster odom_broadcaster; // 初始化机器人位置信息 double x = 0.0; double y = 0.0; double th = 0.0; // 初始化机器人速度信息 double vx = 0.1; double vy = -0.1; double vth = 0.1; // 设置odom消息的时间戳信息 ros::Time current_time, last_time; current_time = ros::Time::now(); last_time = ros::Time::now(); ros::Rate loop_rate(10); while (ros::ok()) { // 计算机器人运动状态 current_time = ros::Time::now(); double dt = (current_time - last_time).toSec(); double delta_x = (vx * cos(th) - vy * sin(th)) * dt; double delta_y = (vx * sin(th) + vy * cos(th)) * dt; double delta_th = vth * dt; x += delta_x; y += delta_y; th += delta_th; // 创建odom消息 nav_msgs::Odometry odom; odom.header.stamp = current_time; odom.header.frame_id = "odom"; odom.child_frame_id = "base_link"; // 设置位置信息 odom.pose.pose.position.x = x; odom.pose.pose.position.y = y; odom.pose.pose.position.z = 0.0; geometry_msgs::Quaternion odom_quat = tf::createQuaternionMsgFromYaw(th); odom.pose.pose.orientation = odom_quat; // 设置速度信息 odom.twist.twist.linear.x = vx; odom.twist.twist.linear.y = vy; odom.twist.twist.angular.z = vth; // 发布odom消息 odom_pub.publish(odom); // 发布机器人姿态信息 geometry_msgs::TransformStamped odom_trans; odom_trans.header.stamp = current_time; odom_trans.header.frame_id = "odom"; odom_trans.child_frame_id = "base_link"; odom_trans.transform.translation.x = x; odom_trans.transform.translation.y = y; odom_trans.transform.translation.z = 0.0; odom_trans.transform.rotation = odom_quat; odom_broadcaster.sendTransform(odom_trans); last_time = current_time; ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); } return 0; } 上述代码中,我们通过while循环不断计算机器人的位置和速度信息,并将其转换为odom消息格式进行发布。同时,我们还通过tf库中的TransformBroadcaster发布机器人的姿态信息,以便其他节点进行使用。在实际使用中,还需要根据具体机器人的传感器类型和运动模型进行相应的修改和调整。 ### 回答2: 使用C语言编写odom(里程计)代码可用于机器人的自主导航。odom是一种通过测量车辆轮子的旋转和移动来估计车辆位置和方向的技术。 首先,我们需要获取机器人的初始位置和方向,并初始化odom数据。可以使用编码器或传感器来测量轮子的旋转和移动量,并将其转换成米或任意单位。 然后,我们需要创建一个循环来不断更新odom数据。循环中的代码应包括以下步骤: 1. 获取当前的轮子旋转和移动量,并更新odom数据。 2. 计算机器人的新位置和方向。 3. 更新odom数据,包括位置和方向。 4. 可选择地将odom数据发送给其他模块或算法。 在更新odom数据时,我们需要考虑机器人的运动模型和噪声。根据机器人的运动模型,可以将旋转和移动量转换成位置和方向的变化,并将其累积到当前位置和方向中。此外,我们还需要考虑传感器的噪声对odom数据的影响,并进行适当的滤波或误差修正。 最后,我们需要根据机器人的实际需求来使用odom数据。例如,可以将其用于导航算法中的路径规划和轨迹跟踪,或者将其用于建立地图和定位。 总结而言,使用C语言编写odom代码可为机器人的自主导航提供实时的位置和方向估计,为后续算法和模块提供准确和可靠的输入。通过合理的运动模型和噪声处理,可以提高odom数据的精度和稳定性,从而实现更高效和可靠的机器人导航。 ### 回答3: 机器人的自主导航是指机器人能够根据自身的传感器数据和环境信息,进行路径规划和控制,实现自主移动和避障等功能。在C语言中编写odom代码,可以实现对机器人的运动轨迹和里程计信息的计算和更新。 首先,odom代码需要获取机器人的传感器数据,如编码器数据、惯性测量单元数据等。这些数据可以通过硬件接口或者传感器驱动获取。 其次,odom代码需要进行数据的处理和计算。针对编码器数据,可以根据编码器的脉冲数和转动比例系数计算出机器人的实际移动距离和转动角度,并更新机器人的位姿信息。对于惯性测量单元数据,可以使用良好的算法进行滤波和积分处理,计算出机器人的位置和姿态信息。 接着,odom代码需要根据机器人的位姿信息进行路径规划和控制。可以使用算法如PID等进行运动控制,使机器人按照设定的目标位置和姿态进行移动。 最后,odom代码需要定期更新机器人的里程计信息,并将其传递给导航系统或其他模块使用。里程计信息包括机器人的位置、姿态、速度等,对于机器人的自主导航和定位非常重要。 需要注意的是,写odom代码时需考虑硬件的兼容性和稳定性,应进行适当的错误处理和异常处理,以确保代码的可靠性和健壮性。 综上所述,使用C语言编写odom代码可以实现机器人的自主导航功能,通过传感器数据的获取、处理和计算,并结合路径规划和控制算法,实现机器人的自主移动和定位。这样的代码可以实现对机器人的精确控制和导航,提高机器人的智能化水平和应用价值。
《轮式自主移动机器人编程实战》是一本介绍轮式自主移动机器人编程技术的实用指南,为读者提供了系统的学习材料和实战案例。 本书主要分为三个部分。第一部分介绍了轮式自主移动机器人的基础知识,包括机器人的组成、硬件设备和传感器的原理以及机器人的运动控制方法等。读者可以通过这一部分的学习,了解机器人的基本工作原理和运行原则。 第二部分则详细介绍了机器人编程的基础知识和技巧。包括编程语言的选择、编程环境的配置和基本语法的学习等。此外,还介绍了常见的机器人编程框架和工具,如ROS和OpenCV等,以及它们在轮式自主移动机器人上的应用方法。通过这一部分的学习,读者可以掌握机器人编程的基本技术,并能够进行简单的机器人控制和导航编程。 第三部分是实战项目部分,其中包含了多个实际应用的案例。每个案例都有详细的实施步骤和代码示例,读者可以按照书中的指引一步步实现相应的功能。这些实战项目涵盖了机器人的自主导航、路径规划、机器人视觉等多个方面,能够帮助读者进一步提升自己的编程技能,并应用到实际项目中。 总的来说,《轮式自主移动机器人编程实战》是一本介绍轮式自主移动机器人编程的实用教材。通过阅读本书,读者可以系统地学习机器人的基础知识和编程技术,并通过实战案例的项目实践来提高自己的编程水平和能力。这本书对于对机器人编程感兴趣的读者来说是一本很好的参考书籍。
### 回答1: ROS机器人四轮差分驱动是指机器人底盘采用四个独立的驱动轮来实现移动和转向的一种方式。这种驱动方式常用于室内移动机器人或小型机器人,因其简单可靠且易于控制而被广泛应用。 四轮差分驱动机器人的底盘通常由四个驱动轮和一个支撑轮组成。其中,两个驱动轮位于机器人前方,两个驱动轮位于机器人后方。两个前轮和两个后轮通过差速驱动系统进行控制,可以实现机器人的前后移动和转向。 控制四轮差分驱动机器人通常需要计算机视觉、激光雷达等传感器提供的信息,并利用机器人操作系统(ROS)进行控制。使用ROS可以方便地编写控制算法,将传感器信息与机器人的运动进行结合,实现自主导航、避障等功能。 在控制四轮差分驱动机器人时,需要精确计算每个驱动轮的速度和方向,以实现所需的运动。通常,通过控制前后驱动轮的差速来控制机器人的转向,通过控制两个轮子的速度差来控制机器人的移动。 四轮差分驱动机器人具有较好的机动性和稳定性,可以在狭小的空间中自由移动。同时,由于每个驱动轮都是独立控制的,机器人具有良好的灵活性和操控性。 总之,ROS机器人四轮差分驱动是一种常见且实用的底盘驱动方式,可以通过控制四个驱动轮的速度和方向来实现机器人的移动和转向,为机器人的自主导航和避障提供了便利。 ### 回答2: ROS机器人四轮差分驱动是一种常用的机器人运动方式。差分驱动是指机器人通过两侧轮子的差速运动来实现转向和前进后退。在四轮差分驱动中,机器人有两个主动轮和两个被动轮。主动轮通过电机驱动来实现转动和前进后退,而被动轮则只能自由滚动而不能主动转动。 ROS(Robot Operating System)是一个开源的机器人操作系统,提供了一系列工具和库函数,方便开发者进行机器人软件开发和控制。ROS支持多种机器人运动方式,其中包括四轮差分驱动。使用ROS开发四轮差分驱动的机器人非常方便,只需安装相关驱动包和控制节点,即可利用ROS提供的运动控制命令实现机器人的运动控制。 四轮差分驱动机器人的控制主要基于电机的转速控制和轮子的差速运动。通过控制两侧轮子的转速差异,可以实现机器人的转向。若两侧轮子的转速相同,则机器人会直线行进;若两侧轮子的转速不同,则机器人会以一个轮子为转轴进行转向。通过不同的转速组合,可以实现机器人在平面上的自由运动。 实现四轮差分驱动机器人的关键是进行良好的运动轨迹规划和速度控制。通过ROS提供的导航功能包,可以实现机器人的路径规划和定位,同时通过控制节点对机器人的电机进行速度控制,从而实现机器人的自主导航和运动控制。 总之,ROS机器人四轮差分驱动是一种灵活、高效的机器人运动方式,可以通过ROS提供的工具和库函数来实现机器人的控制和导航。它在各种移动机器人应用中具有广泛的应用前景,并且通过不同的算法和控制策略可以实现更加复杂的机器人任务。 ### 回答3: ROS机器人四轮差分驱动是一种常用的移动机器人驱动方式。差分驱动是指通过控制机器人两辆驱动轮的转速差异来实现机器人的转向与运动。四轮差分驱动相比于其他驱动方式,如全向轮驱动或单轮驱动,具有以下优点: 1. 稳定性:四轮差分驱动使用四轮分布在机器人的四个角落,使得机器人的操作更加稳定。这是因为四轮驱动分布均匀,对机器人的力矩分配均匀,避免了单一驱动轮承担过多压力,提高了机器人的稳定性。 2. 灵活性:四轮差分驱动具有较高的灵活性和机动性。机器人可以向任意方向移动和转向,不受限于前进或后退。这种灵活性使得机器人在狭小空间或复杂环境中具有更大的自由度,更容易进行定位、路径规划和避障等任务。 3. 高效性:四轮差分驱动具有较高的效率和动力输出。相比于其他驱动方式,四轮差分驱动可以更好地分配驱动力和转向力,提高机器人的运动效率和速度。这对于需要快速移动或需要携带重负荷的机器人而言尤为重要。 总之,ROS机器人四轮差分驱动是一种稳定、灵活和高效的驱动方式,适用于各种移动机器人应用场景。利用ROS系统的强大功能,可以轻松实现四轮差分驱动下的机器人控制、SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)建图、避障等高级功能。
ROS机器人路径规划算法是基于ROS(机器人操作系统)的一种算法,旨在帮助移动机器人在未知环境中找到最优路径以实现自主导航。其中包括构建仿真框架和环境,路径规划算法原理分析与实现,以及利用ROS路径规划插件进行仿真等步骤。 其中,一种常见的ROS路径规划算法是动态窗口算法(Dynamic Window Approach, DWA)。该算法的核心思想是根据机器人的当前位置、目标位置和运动模型,生成一个速度窗口,然后在窗口内进行采样,对每个采样点进行评估并计算其代价。最终选择具有最优代价的采样点作为机器人的最佳轨迹。 在DWA算法中,采样点的评估主要考虑了机器人与障碍物之间的距离、刹车距离、朝向问题等因素。通过计算每个采样点与障碍物之间的距离,并结合刹车距离,判断机器人是否能够及时停下来。同时,考虑采样点与规划路径线段终点的切线的角度差作为代价函数,以评估采样点的优劣。最终选择具有最小代价的采样点为最佳速度和角速度,并将其作为机器人的轨迹。 因此,ROS机器人路径规划算法基于机器人的感知和运动模型,结合环境信息,通过评估采样点的代价,选择最优的速度和角速度,实现机器人在未知环境中的自主导航。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [基于ROS的移动机器人路径规划算法仿真-pdf](https://download.csdn.net/download/daxia_lv/87094640)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [ROS 路径规划](https://blog.csdn.net/light169/article/details/119909964)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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