自主机器人与无人系统实验指导书 一、实验目的与系统介绍 《自主机器人与无人系统》课程实验采用数值仿真方式设计，可使用多种编程语言实现，不要求固定编程语言，要求学生基于理论学习结合代码能力编写移动机器人运动模型和路径规划算法的验证程序，通过记录实验过程，分析和对比仿真结果，实现实验目的。 1.基础版：建立三轮车运动模型，设计障碍地图，运用Astar、Dstar、PRM、RRT等算法实现路径规划路径。 2.进阶版（*标注的实验内容）：分析与对比各类算法在不同障碍类型（密度）地图中的性能表现，运用基础的建图和定位算法实现未知地图与自主定位的自主移动。 二、实验内容 实验1：差速驱动三轮车运动模型建立与运动位姿变换 编写功能包代码，封装内容： 输入：两轮转速 输出：速度与角速度（车体系） 编写功能包代码，封装内容： 输入：当前速度与角速度（车体系），当前坐标和航向角（世界系），步进时长 输出：更新坐标和航向角（世界系） 编写测试代码，实现： 输入初始坐标和航向角（世界系），两轮转速指令，总运动时长（或其他停止方式），输出小车实际运动轨迹，示意图如下： 实验2：已知障碍地图的全局规划器 （可选）编写功能包代码，封装内容： 输入：障碍地图文件，原始分辨率，目标分辨率 输出：更新的障碍地图文件 编写功能包代码，封装内容： 输入：障碍地图文件，起点位置，终点位置 输出：规划路径 编写测试代码，实现： 输入地图：map（图片或栅格地图），start（二维向量），end（二维向量），输出包含地图、起点、终点和规划路径的图片，示意图如下： 本部分参考代码： https://github.com/sanchithaseshadri/PathPlanningAstar *实验3：已知局部障碍地图的局部规划器 基于实验2，新增功能包： 输入：当前位置，局部地图，全局参考路径 输出：局部规划路径或避障速度与方向指令 *实验4：激光建图算法验证 基于ROS tutorial或matlab下的激光建图demo部署验证 三、注意事项 1.功能包编写要求仅为引导设置，实际可不采用，评分以最终测试结果为准。 2.暂无。 四、实验报告撰写要求 应至少包括： 1.移动机器人运动模型的数学描述（参考书本） 2.实验2中使用不少于2种不同障碍类型或密度的地图 3.所用算法的基本原理描述 4.各实验内容的测试输入与输出结果（仅基础版） 5.使用结果分析和对比实验2使用的算法，例如计算时间、轨迹长度等帮我找下这个实验内容的帖子

<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于自主机器人与无人系统实验指导书的相关资源，特别是涉及三轮车运动模型、路径规划算法（如A*、D*、PRM、RRT）、已知障碍地图的全局规划器以及激光建图等内容。用户还提到了ROS和MATLAB的应用。 首先，我需要回忆一下之前用户提供的引用内容。引用[1]提到了RRT和RRT*算法，以及Bidirectional RRT/RRT Connect，这可能与路径规划相关。引用[2]讨论了协同路径规划和栅格地图的最短路径规划，还提到了MATLAB代码实现。引用[3]涉及轨迹生成和B样条曲线优化，这可能对运动模型和规划器有帮助。 用户需要实验指导书，可能需要具体的实验步骤、代码示例或理论结合实践的内容。三轮车运动模型通常指差速驱动模型，这在ROS中常见，所以需要查找ROS相关的实验资料。路径规划算法如A*、D*、PRM、RRT都是经典算法，可能在实验指导书中有实现案例。 接下来，我需要确认这些算法和模型在用户提供的引用中是否有相关链接。例如，引用[1]的博客可能详细介绍了RRT算法，引用[2]的MATLAB代码可能适用于全局规划器，引用[3]的轨迹优化可能与局部规划相关。 用户可能还需要知道如何在ROS中实现这些算法，比如使用MoveBase包进行全局和局部规划，或者使用MATLAB进行仿真。差速驱动模型的数学表达式可能需要用LaTeX呈现，比如运动学方程。 另外，激光建图通常涉及SLAM技术，但用户提供的引用中没有直接提到，可能需要结合其他资源或建议用户查阅SLAM相关的内容。 最后，生成相关问题时要覆盖用户提到的各个主题，如算法对比、实现步骤、模型应用等，确保问题有助于深入理解。</think>### 自主机器人与无人系统实验指导书相关资源整理 #### 1. **三轮差速驱动运动模型** 差速驱动模型是轮式机器人常用运动学模型，其核心公式为： $$ \begin{cases} v = \frac{v_r + v_l}{2} \\ \omega = \frac{v_r - v_l}{L} \end{cases} $$ 其中$v_r$和$v_l$为左右轮线速度，$L$为轮距。实验可通过ROS的`twist`消息控制机器人运动[^1]。 #### 2. **路径规划算法实现** - **A*算法**：基于栅格地图的最短路径搜索，MATLAB实现可参考[引用2]中的代码框架 - **D*算法**：动态环境适应性改进版本，适用于未知障碍物场景 - **PRM（概率路线图）**：通过随机采样构建拓扑网络，适合高维空间 - **RRT/RRT***：快速探索随机树算法，适用于非完整约束系统（如无人机轨迹规划），Bidirectional RRT加速收敛 #### 3. **ROS实验框架** ```python # ROS全局规划器示例（Python伪代码） def global_planner(map, start, goal): path = A_star(map.grid, start, goal) # 调用A*算法 return smooth_path(path) # 使用B样条曲线优化[^3] ``` #### 4. **MATLAB仿真工具** - 栅格地图构建与路径规划（见[引用2]） - 差速驱动模型运动仿真： ```matlab % 差速驱动模型仿真 function [x,y,theta] = diff_drive(v_left, v_right, t, L) v = (v_right + v_left)/2; omega = (v_right - v_left)/L; x = v * t * cos(theta); y = v * t * sin(theta); theta = omega * t; end ``` #### 5. **激光建图与SLAM** 建议结合`ROS gmapping`包实现2D激光建图，需配置激光雷达数据与里程计融合。 --- ###