ROS TEB算法详解：动态约束下的路径优化与参数配置

本文主要介绍了ROS局部运动规划器Teb（Time-Evolving Behavior）的基本概念、工作原理和与DWA（Dynamic Window Approach）算法的比较。Teb算法的核心在于考虑自主机器人动态约束的轨迹修改，它在规划过程中能够实时调整机器人的位姿朝向，以便更高效地接近目标，避免不必要的后退和碰撞风险。 算法原理部分，参考了博文《Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots》，强调了Teb在处理动态环境中如何寻找最优路径。与DWA相比，Teb的优势在于能更好地适应到达目标点后的朝向调整，减少了对两轮差速底盘的不流畅运动，但这也意味着在某些特定情况下，如狭窄空间或避免碰撞，DWA的原地旋转策略可能更为适用。 Teb算法的关键参数包括： 1. enable_homotopy_class_planning：此参数决定了规划是否考虑路径的拓扑连续性。如果设置为False，可能会导致局部路径陷入最小值，因为优先选择避开障碍物，即使这意味着路径总长度增加。而开启此功能（True），则会搜索多个可能路径并选择最安全和高效的。 2. global_plan_overwrite_orientation：此参数影响局部路径与全局路径的方向一致性。当设置为True时，TEB会覆盖全局路径的指向，以便根据实际需要调整机器人运动方式；反之，若设置为False，TEB将遵循全局路径的方向。 文章还提到了HomotopyClassPlanner类，这是Teb中的一个重要组成部分，它负责处理路径的拓扑连续性和方向优化。不同场景下，如Forward模式适用于大部分开阔空间，而在狭窄区域或目标位于正后方的情况，Backward模式可能更合适。 了解和优化Teb参数对于实现高效的机器人局部运动规划至关重要，尤其是在复杂的动态环境和多种运动模式需求的场景中。通过灵活调整这些参数，可以显著提高机器人的运动效率和安全性。