TEB局部路径规划算法可视化

### TEB局部路径规划算法可视化实现 TEB（Timed Elastic Band）局部路径规划算法的可视化可以通过ROS中的rviz工具来完成。为了展示TEB的具体工作过程以及优化后的路径，可以利用`teb_local_planner`包提供的功能。 #### 启动与配置RVIZ环境 要使TEB的结果能够在RVIZ中显示出来，需先启动带有导航栈的机器人模拟器，并加载必要的参数文件： ```bash roslaunch teb_local_planner_tutorials robot_diff_drive.launch ``` 这会自动打开一个预设好的RVIZ界面，在该界面上可以看到机器人的当前位置、传感器数据以及由TEB计算得到的最佳路径。 #### 显示路径和其他信息 为了让用户更好地理解TEB的工作原理及其决策依据，可以在RVIZ里添加多个Display Types: - **Path**: 使用Topic `/move_base/TebLocalPlannerROS/teb_poses`订阅并绘制出当前最优解对应的位姿序列。 - **MarkerArray (Pose Sequence)**: Topic为`/move_base/TebLocalPlannerROS/visualization_marker_array`, 这个主题发布了一系列标记数组，其中包含了所有候选轨迹的信息，有助于分析不同阶段下的探索情况。 - **Costmap2D**: 订阅话题如`/move_base/global_costmap/costmap` 和 `/move_base/local_costmap/costmap`. 成本地图对于了解障碍物分布至关重要，同时也反映了TEB如何避开这些区域寻找安全路线。 通过上述设置，不仅能看到最终选定的一条平滑曲线代表的目标路径[^2]，还能直观感受到整个求解过程中各个可能的选择是如何被评估和筛选出来的。 #### Python代码示例：获取并处理来自TEB的数据 如果希望进一步定制化视觉效果或者与其他组件交互，则可通过编写Python脚本来访问相关消息队列。下面是一个简单的例子，展示了怎样接收并解析来自TEB的消息： ```python import rospy from geometry_msgs.msg import PoseStamped, PoseArray from visualization_msgs.msg import MarkerArray def pose_callback(data): poses = [] for p in data.poses: position = f"x={p.position.x}, y={p.position.y}" orientation = ( f"w={p.orientation.w}, " f"x={p.orientation.x}, " f"y={p.orientation.y}, " f"z={p.orientation.z}" ) print(f"Received pose with Position({position}) and Orientation({orientation})") if __name__ == '__main__': try: rospy.init_node('teb_visualizer', anonymous=True) # Subscribe to the topic that publishes optimized path as a set of poses. rospy.Subscriber("/move_base/TebLocalPlannerROS/teb_poses", PoseArray, pose_callback) rate = rospy.Rate(10) # 10hz while not rospy.is_shutdown(): rate.sleep() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` 此程序监听到了由TEB发布的姿态集合，并将其转换成易于阅读的形式打印到控制台。当然也可以根据实际需求修改逻辑，比如保存至文件或将结果发送给其他节点进行后续处理[^3].