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机器人路径规划学习

xiaofei
机器学习
2025-08-27 07:44:17
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文章阐述了关于机器人路径规划学习，以及机器人路径规划技术的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、移动机器人路径规划的前世今生!(一)全局路径规划
2、机器人的路线轨迹规划算法-产品学习手册
3、ROS学习笔记-机器人导航(仿真)2-路径规划move_base
4、基于Q-learning算法的机器人迷宫路径规划研究(Matlab代码实现)
5、深度科普:拆解让机器人走路更「丝滑」的TEB算法

移动机器人路径规划的前世今生!(一)全局路径规划

1、机器人路径规划是一个重要的研究领域，它关乎机器人如何在复杂环境中安全、高效地导航和移动。这一领域的历史悠久，随着机器人技术的不断进步和应用领域的持续扩展，路径规划算法在机械臂、移动机器人以及人形机器人等领域的重要性日益凸显。

2、通过导航模块为自己规划出一条移动路径，并控制底盘安全稳定地完成移动。在机器人操作系统ROS中，导航模块输出的Twist类型的速度指令，是底盘运动的直接依据。其中，最终向机器人底盘下发速度指令的部分，就是“局部路径规划”。

（图片来源网络，侵删）

3、全局路径规划：主要解决全局目标分解为局部目标的问题。局部路径规划：主要解决机器人定位和路径跟踪问题。综上所述，轨迹规划算法是一个复杂且多样化的领域，在实际应用中需根据具体场景和需求选择合适的算法和方法。

4、控制点（Configuration）：在TEB算法中，路径由一系列离散的位姿（即控制点）组成，这些位姿描述了机器人在不同时间点的位置和朝向。时间间隔（Time Interval）：相邻控制点之间的时间间隔是TEB算法中的一个重要参数，它决定了机器人从一个位姿移动到下一个位姿所需的时间。

机器人的路线轨迹规划算法-产品学习手册

路线轨迹规划技术是机器人领域关键的一环，它通过计算得出从起点到终点的优化路径，并考虑到速度和加速度信息，使机器人行驶更加稳定和高效。不同场景下的机器人应用，需选用相应的路线轨迹规划算法，综合考虑机器人环境、运动特征与任务需求。

（图片来源网络，侵删）

综上所述，GMM/GMR算法在机器人轨迹学习中具有重要的应用价值。通过GMM对复杂轨迹进行拟合，可以得到一系列高斯分布的加权组合，进而通过GMR算法对给定参数进行回归，得到新的高斯分布，为机器人的轨迹规划和控制提供有力的支持。

完全遍历路径规划：遍历性：确保扫地机器人的运动轨迹最大程度遍布所有可达空间，保证清扫质量。不重复性：扫地机器人的行走路线应尽量避免重复，以提高工作效率。自主寻路方法：随机覆盖法：扫地机器人随机移动，逐步覆盖整个清扫区域。

总的来说，在实践过程中要根据TEB算法的规划原理依次考虑障碍物和中间点、速度和加速度、运动学约束以及最快路径轨迹约束等参数配置，才能让机器人走出流畅又丝滑的步伐。至于约束和轨迹如何通过g2o——图优化算法来具体实施，我们之后再为大家拆解。

ROS学习笔记-机器人导航(仿真)2-路径规划move_base

1、move_base概述功能：负责根据预设的目标点控制机器人底盘运动至目标位置，并持续反馈机器人状态和目标点状态信息。依赖：主要依赖于全局路径规划与本地路径规划的协作。安装：通过命令行sudo apt install rosnavigation进行安装。

2、路径规划是导航系统的核心组件之一，move_base 功能包由 ROS 的 navigation 包集成，负责根据预设的目标点控制机器人底盘运动至目标位置，同时持续反馈机器人状态和目标点状态信息。move_base 的实现主要依赖于全局路径规划与本地路径规划的协作。

3、move_base包是ROS中的重要导航功能组件，主要负责机器人在环境中的移动和导航。它基于全局路径规划和局部路径规划，结合传感器信息，使机器人能够自主在未知或动态环境中导航。

4、move_base简介功能：move_base是ROS navigation功能集中的一个关键工具，用于实现基于动作的路径规划。它接收目标点信息，并控制机器人移动，同时实时反馈机器人状态和目标点信息。组成：move_base由全局路径规划模块和本地路径规划模块组成，已整合在navigation包中。

5、ROS导航包源码学习7 --- move_base解析概述 move_base是ROS导航包的最上层组件，它负责将各个功能块组合起来，通过simple action server接收目标并完成导航任务。move_base包中主要包含一个类和一个节点（move_base_node），因此，理解move_base类的构造函数是掌握整个move_base包的关键。