轨迹优化 | 基于ESDF的共轭梯度优化算法(附ROS C++/Python仿真)
轨迹优化：基于ESDF的共轭梯度优化算法轨迹优化在机器人导航、自动驾驶以及移动机器人等领域具有重要意义。为了规划机器人的路径，我们通常需要考虑障碍物、环境特征以及机器人的运动能力等多个因素。基于扩展有向距离场（Extended Signed Distance Field, ESDF）的共轭梯度优化
自动驾驶
地图结构 | 图解维诺图Voronoi原理(附C++/Python/Matlab仿真)
维诺图（Voronoi Diagram）原理及其仿真一、维诺图的基本概念维诺图是一种特殊的空间划分方法，它将平面上的点集合划分成若干个区域，每个区域对应于一个点。每个区域中的任意一点到该区域内的点的距离都小于到其他点的距离。具体而言，给定一组点集合（称为“粒子”或“种子”），维诺图将平面分割成多
路径规划 | 详解混合A*算法Hybrid A*(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
混合A算法（Hybrid A）详解及其在ROS中的应用路径规划是机器人领域中的一个重要研究方向，尤其是在复杂环境中自主导航的任务。传统的A算法在许多场合下表现良好，但在处理非线性运动模型时则显得力不从心。为了解决这一问题，混合A算法（Hybrid A*）应运而生。1. 混合A*算法简介混合A算
曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理在机器人路径规划和移动机器人建模中，生成平滑的路径是一个重要的研究课题。Reeds-Shepp曲线是其中一种重要的路径生成方法，广泛应用于移动机器人、自动驾驶等领域。该方法的特别之处在于，它能够在考虑到机器人方向约束的同时，生成最优路径。Ree
轨迹规划 | 图解最优控制LQR算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
轨迹规划与LQR算法在机器人控制和自动驾驶等领域，轨迹规划是一个至关重要的任务。它主要涉及在已知环境中，规划出一条最佳路径，以使得移动体能够安全、高效地到达目标位置。最优控制理论中的线性二次调节器（LQR，Linear Quadratic Regulator）是一种常用的方法，用于解决线性系统的最
