TEB局部路径规划算法
时间: 2023-09-17 20:14:17 浏览: 274
TEB (Timed Elastic Band) 局部路径规划算法是一种基于弹性带的路径规划算法,主要用于机器人在动态环境下的避障和局部路径规划。
该算法将路径规划问题转化为一个优化问题,通过调整机器人轨迹上每个点的时间分配和位置坐标,来得到一条最优的轨迹。TEB 算法不仅考虑了机器人的运动学约束,还考虑了机器人的动力学约束,可以在高速运动中保证机器人的稳定性。
TEB 算法的核心思想是将机器人轨迹分为多个局部段,并为每个局部段分配一个时间段,从而使得整个轨迹的时间最短并且满足机器人的运动学约束和动力学约束。同时,TEB 算法还考虑了机器人的安全距离,以避免机器人与障碍物发生碰撞。
TEB 算法已经被广泛应用于机器人的运动规划和自动驾驶领域,具有良好的性能和实用性。
相关问题
teb局部路径规划算法
TEB(Timed Elastic Band)局部路径规划算法是一种基于时间弹性带的路径规划算法,主要用于机器人或移动机器人的局部路径规划问题。它可以在复杂的动态环境中生成平滑、连续的轨迹。
TEB算法的核心思想是通过建立一个时间弹性带来描述机器人的运动轨迹。该弹性带包含了机器人的参考轨迹,并且可以根据环境中的障碍物和其他约束进行调整。TEB算法通过考虑机器人的动力学约束、障碍物的避让以及全局路径的导引,来生成最优的局部路径。
TEB算法的主要步骤包括:
1. 构建时间弹性带:根据全局路径和机器人动力学约束,生成时间弹性带,并将参考轨迹与时间进行映射。
2. 障碍物避让:通过计算障碍物与时间弹性带的交互,调整时间弹性带的形状以避开障碍物。
3. 平滑轨迹生成:通过最小化时间弹性带的曲率和速度变化,生成平滑连续的轨迹。
4. 轨迹优化:对生成的轨迹进行优化,以满足额外的约束条件,如动力学约束和边界条件。
TEB算法在实践中已经广泛应用于机器人导航、移动机器人、自动驾驶等领域,具有良好的性能和稳定性。
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].
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