cpp实现机器人算法,包括定位,映射,SLAM和路径规划

这是PythonRobotics的cpp实现

建立:

  1. $ mkdir build  
  2.  $ cd build  
  3.  $ cmake ../  
  4.  $ make -j 8  

在build / bin中查找所有可执行文件。

目录:

Localization
–Extended kalmam filter(扩展的kalmam过滤器)
–Particle filter(粒子滤镜)
–Histogram filter(直方图滤镜)
Mapping
–Gaussian grid map(高斯网格图)
SLAM
–FastSLAM 1.0
Path Planning
–Dynamic Window Approach(动态窗口方法)
–Model Predictive Trajectory Generator(模型预测轨迹发生器)
–Cubic Spline Planner(立方样条计划器)
–State Lattice Planner
–Frenet Frame Trajectory
Path Tracking
–LQR Sterring Control
–LQR Speed and Sterring Control

扩展卡尔曼滤波器定位

绿线:地面轨迹
黑线:航位推算
红点:观测(例如GPS)
蓝线:估计的位置
扩展卡尔曼滤波器定位

粒子滤波器本地化

绿线:地面轨迹
黑线:航位推算
红点:地标
蓝线:估计的位置
粒子滤波器本地化

动态窗口方法

蓝色圆圈:目标点
红圈:机器人
动态窗口方法

模型预测轨迹发生器

蓝色圆圈:目标点
红圈:初始点
模型预测轨迹发生器

立方样条计划器

立方样条计划器

State Lattice Planner

蓝色圆圈:目标点
红圈:初始点
State Lattice Planner

Frenet Frame Trajectory

黑线:计划的样条曲线路径
红圈:障碍
蓝圈:计划的轨迹
绿色圆圈:机器人的实时位置
Frenet Frame Trajectory

LQR转向控制

黑线:计划的样条曲线路径
红色圆圈:lqr控制下的位置
LQR转向控制

LQR速度和转向控制

黑线:计划的样条曲线路径
红色圆圈:lqr控制下的位置
LQR速度和转向控制

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cpp实现机器人算法,包括定位,映射,SLAM和路径规划
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