ROS小车路径规划有那些算法teb是什么算法
时间: 2025-04-19 18:41:35 浏览: 66
### 常见ROS机器人小车路径规划算法
全局路径规划涉及从起点到目标点寻找最优路径。常见的全局路径规划算法有Dijkstra算法和A*算法[^1]。
#### Dijkstra算法
这是一种经典的最短路径优先算法,适用于加权图中的单源最短路径问题。该方法通过不断扩展距离最小的节点来构建树形结构直到找到终点为止。尽管能够保证求得最短路徑,但在大规模地图上效率较低。
#### A* (A-Star) 算法
改进自Dijkstra算法,在计算过程中加入了启发式估计函数h(n),使得搜索过程更加高效地趋向于目的地方向前进。此特性让其成为许多实际应用场景下的首选方案之一。
局部路径规划则是在已知环境信息的基础上实时调整移动策略以避开动态障碍物并保持安全间距。两种典型的局部路径规划器为Dynamic Window Approach(DWA) 和 Timed-Elastic-Band(Teb_local_planner)[^2]。
### Teb_local_planner(TEB)算法原理及其应用
Teb_local_planner插件实现了基于时间弹性带(Time Elastic Band, TEB) 的局部路径规划功能。这种技术最初来源于医学领域的人体运动模拟研究,后来被移植到了机器人学当中用于解决自主导航的问题。
核心思想在于将整个轨迹视为一条由多个控制点组成的虚拟橡皮筋,并施加物理作用力使这条曲线尽可能平滑且快速地穿过自由空间到达指定位置;与此同时还要考虑车辆动力学约束条件以及周围存在的潜在碰撞风险等因素的影响。
为了实现上述目标,TEB采用了一系列先进的数学工具和技术手段:
- **非线性优化框架**:利用数值解算器对成本项进行迭代求极值操作;
- **多阶段预测模型**:对未来一段时间内的状态变化趋势做出预判从而提前采取措施规避危险情况的发生;
- **混合整数二次规划(MIQP)** :处理离散决策变量与连续参数之间的关系以便更好地适应复杂工况需求;
综上所述,相较于其他同类产品而言,teb_local_planner具备更高的灵活性和鲁棒性能,在面对不确定性和干扰因素时表现尤为突出。
```python
from teb_local_planner.msg import TrajectoryPointMsg # 导入消息类型定义文件
import rospy
def main():
pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10)
rate = rospy.Rate(10)
if __name__ == '__main__':
try:
main()
except rospy.ROSInterruptException:
pass
```
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