弹性teb路径规划算法代码开源

弹性 **TEB（Timed Elastic Band）** 路径规划算法是一种用于机器人和自动驾驶系统的局部路径规划与轨迹优化方法，其核心思想是通过将路径视为一个“弹性带”，在满足运动学约束的前提下进行动态调整。该算法特别适用于需要实时避障和轨迹优化的场景。 在开源社区中，TEB 算法有多个实现版本，其中最常见的是基于 **ROS（Robot Operating System）** 的 `teb_local_planner` 包，它是一个功能完善的本地路径规划器，广泛用于移动机器人系统中。 ### ROS 中的 TEB 实现 `teb_local_planner` 是 ROS 中的一个官方支持的本地规划器包，实现了基于 TEB 的轨迹优化功能。它能够根据全局路径规划器提供的目标路径，生成符合机器人动力学约束的平滑轨迹，并支持动态避障。 - **GitHub 地址**：https://github.com/rst-tu-dortmund/teb_local_planner - **主要特性**： - 支持多种障碍物类型（点障碍、线障碍、圆形障碍等） - 可配置的轨迹优化参数（如速度、加速度限制） - 支持与激光雷达、里程计、地图等传感器数据集成 - 提供可视化工具（通过 RVIZ 显示轨迹） #### 配置文件说明 在 `teb_local_planner` 包中，核心参数配置文件为 `teb_local_planner_params.yaml`，用户可以在此文件中定义机器人的最大速度、加速度、轨迹分辨率、优化权重等[^1]。 ```yaml # teb_local_planner_params.yaml 示例片段 max_vel_x: 0.4 max_vel_theta: 0.5 acc_lim_x: 0.5 acc_lim_theta: 1.0 min_turning_radius: 0.0 # for differential drive robots ``` ### Python 实现示例 虽然完整的 TEB 实现较为复杂，但可以通过简化模型来展示其基本思想。以下是一个简化的轨迹优化示例： ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize def cost_function(x, waypoints): # x 是轨迹点的位置和时间间隔 cost = 0 for i in range(len(waypoints) - 1): dx = x[i*2] - waypoints[i][0] dy = x[i*2+1] - waypoints[i][1] cost += dx**2 + dy**2 return cost # 初始轨迹点 initial_guess = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2]) waypoints = [(0, 0), (1, 1), (2, 2)] result = minimize(lambda x: cost_function(x, waypoints), initial_guess) optimized_trajectory = result.x print("Optimized Trajectory:", optimized_trajectory) ``` 此代码仅为示意性实现，实际的 TEB 算法还需要考虑时间分配、动态约束、障碍物避让等多个因素[^2]。 ### 学术资料参考 为了深入理解 TEB 算法的理论基础，可参考原始论文《Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots》[^4]，其中详细描述了如何在动态环境中对轨迹进行优化以满足机器人的运动约束。 ---