teb路径规划

### TEB路径规划算法实现 TEB（Timed Elastic Band）是一种基于图优化的局部路径规划算法，广泛应用于ROS中的导航框架。它通过构建时间弹性带模型来解决动态环境下的路径规划问题[^3]。 #### 图结构的构建 TEB的核心在于其图优化过程。具体来说，该算法以g2o优化框架为基础，将机器人的位姿序列作为顶点，并引入多种约束条件进行优化。这些约束包括但不限于： - **动力学约束**：限制机器人加速度和速度的变化范围。 - **时间间隔约束**：控制相邻节点间的时间差。 - **障碍物距离约束**：确保机器人与障碍物保持安全距离。 - **目标点约束**：引导机器人快速接近目标位置。 上述约束共同作用于优化过程中，从而生成一条满足运动学约束并避开障碍物的最佳轨迹。 #### ROS中的实现方式 在ROS环境中，可以通过`teb_local_planner`包实现TEB算法的功能。此包提供了丰富的参数配置选项以便用户自定义行为模式。安装完成后需调整相关yaml文件设置合适的权重系数以及初始化参数如最大线性速度、角速度等。 以下是启动`teb_local_planner`的一个简单示例： ```bash roslaunch teb_local_planner_tutorials test_optim_node.launch ``` 对于实际项目集成，则需要修改navigation stack里的launch文件替换原有的local planner为teb版本。例如编辑move_base launch file加入以下片段即可完成切换操作： ```xml <param name="base_local_planner" value="teb_local_planner/TebLocalPlannerROS"/> ``` 另外还需注意的是，由于TEB依赖复杂的计算资源，在硬件性能不足的情况下可能会导致实时性下降的问题。因此建议选用较高规格处理器运行此类应用。 ### 示例代码展示 下面给出一段简单的Python脚本用于演示如何调用TebLocalPlanner接口设定初始状态向量及目标坐标点： ```python from geometry_msgs.msg import PoseStamped, Twist import rospy from nav_msgs.msg import Path from tf.transformations import quaternion_from_euler def setup_initial_pose(): initialPose = PoseStamped() q = quaternion_from_euler(0, 0, 0) initialPose.pose.orientation.x = q[0] initialPose.pose.orientation.y = q[1] initialPose.pose.orientation.z = q[2] initialPose.pose.orientation.w = q[3] # Set position (example values) initialPose.pose.position.x = 0.0 initialPose.pose.position.y = 0.0 return initialPose if __name__ == '__main__': rospy.init_node('test_teb', anonymous=True) pub_path = rospy.Publisher('/move_base/TebLocalPlannerROS/global_plan', Path, queue_size=1) path_msg = Path() start = setup_initial_pose() goal = PoseStamped() goal.header.frame_id = 'map' goal.pose.position.x = 5.0 goal.pose.position.y = 5.0 path_msg.poses.append(start) path_msg.poses.append(goal) rate = rospy.Rate(10) while not rospy.is_shutdown(): pub_path.publish(path_msg) rate.sleep() ```