teb算法公式
时间: 2025-07-13 13:00:01 浏览: 3
### TEB算法的公式与数学表达
TEB(Timed Elastic Band)算法是一种用于路径规划和优化的技术,特别适用于动态环境中的机器人导航。该算法的核心思想是将路径视为一个弹性带,并通过能量函数对其进行优化。以下是TEB算法的主要数学表达式[^4]:
#### 1. 能量函数
TEB算法的能量函数通常由以下几部分组成:
- **路径长度项**:最小化路径的总长度。
- **平滑性项**:确保路径的平滑性,避免剧烈的方向变化。
- **障碍物避碰项**:确保路径避开障碍物。
- **目标接近项**:引导路径向目标点靠近。
能量函数可以表示为:
\[
E = E_{path} + E_{smooth} + E_{obstacle} + E_{goal}
\]
其中:
- \(E_{path}\) 表示路径长度项。
- \(E_{smooth}\) 表示平滑性项。
- \(E_{obstacle}\) 表示障碍物避碰项。
- \(E_{goal}\) 表示目标接近项。
#### 2. 路径长度项
路径长度项 \(E_{path}\) 的数学表达式为:
\[
E_{path} = \int_0^T ||\dot{x}(t)||^2 dt
\]
其中,\(x(t)\) 是路径上的点,\(\dot{x}(t)\) 是路径的速度矢量,\(T\) 是时间范围。
#### 3. 平滑性项
平滑性项 \(E_{smooth}\) 的数学表达式为:
\[
E_{smooth} = \int_0^T ||\ddot{x}(t)||^2 dt
\]
其中,\(\ddot{x}(t)\) 是路径的加速度矢量。
#### 4. 障碍物避碰项
障碍物避碰项 \(E_{obstacle}\) 的数学表达式为:
\[
E_{obstacle} = \sum_i \frac{1}{||x_i - o_i||^2}
\]
其中,\(x_i\) 是路径上的点,\(o_i\) 是障碍物的位置。
#### 5. 目标接近项
目标接近项 \(E_{goal}\) 的数学表达式为:
\[
E_{goal} = ||x(T) - x_{target}||^2
\]
其中,\(x(T)\) 是路径终点,\(x_{target}\) 是目标点。
#### 6. 最优化问题
TEB算法的目标是最小化上述能量函数:
\[
\min_x E(x)
\]
这可以通过梯度下降或其他优化方法实现。
```python
import numpy as np
# 示例:计算路径平滑性项
def calculate_smoothness(x):
"""
计算路径平滑性项
:param x: 路径点数组 (N, 2)
:return: 平滑性项值
"""
dx = np.diff(x, axis=0)
ddx = np.diff(dx, axis=0)
return np.sum(ddx**2)
# 示例路径点
x = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 0], [3, 1]])
smoothness = calculate_smoothness(x)
print(f"路径平滑性项值: {smoothness}")
```
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