轨迹规划 | 图解动态窗口算法DWA(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
动态窗口算法（DWA）的介绍及应用动态窗口算法（Dynamic Window Approach, DWA）是一种经典的移动机器人轨迹规划算法，广泛应用于机器人导航和避障。它通过考虑机器人当前的运动状态和环境信息，实时生成适合的速度命令，从而使机器人能够在复杂环境中高效安全地移动。一、DWA算法的
ROS
Fast Planner规划算法（一）—— Fast Planner前端
Fast Planner规划算法（一）—— Fast Planner前端在现代机器人技术和自动化系统中，路径规划是一个非常重要的研究领域。尤其在动态环境中，如何高效、快速地计算出机器人从起始点到目标点的最佳路径，成为了算法研究的热点之一。在众多路径规划算法中，Fast Planner因其高效性和适
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
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
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
catkin_make 编译报错 Unable to find either executable ‘empy‘ or Python module ‘em‘...
在使用ROS（机器人操作系统）进行开发时，我们常常需要通过catkin_make命令来编译我们的工作空间。然而，在编译过程中，很多开发者会遇到各种错误，其中一个常见的错误就是“Unable to find either executable ‘empy‘ or Python module ‘em‘”
曲线生成 | 图解贝塞尔曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
贝塞尔曲线是一种广泛应用于计算机图形学、动画、CAD等领域的参数化曲线。它由法国工程师皮埃尔·贝塞尔所提出，能够通过控制点来生成平滑的曲线。贝塞尔曲线具有良好的性质，如可控性和简单性，使其成为设计和计算中的重要工具。贝塞尔曲线的基本原理贝塞尔曲线的生成通常依赖于控制点，最常见的是二次和三次贝塞尔
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
碰撞检测 | 图解视线生成Bresenham算法(附ROS C++/Python/Matlab实现)
碰撞检测与Bresenham算法概述在计算机图形学和游戏开发中，碰撞检测是一个重要的技术，它用于判断两个物体是否相交或接触，通常用于处理物体的运动、交互和物理响应。视线生成（也称为直线绘制）是碰撞检测中的一个基础需求，帮助我们判断两个点之间的路径。Bresenham算法是经典的直线生成算法之一，它
