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
ROS2
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
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
