# Python局部路径规划
在机器人学和移动智能体的领域中，路径规划是一个重要的研究课题。局部路径规划是指在已知环境信息的基础上，为移动智能体找到一条有效的行进路线。本文将使用Python语言探讨局部路径规划的基本概念，并提供相应的代码示例。
## 什么是局部路径规划？
局部路径规划通常依赖于实时感知和动态环境的变化，目的是为机器人生成即时的可行路径，而不是全局最优路径。局部路径规划算法通
搜索区域(The Search Area)我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔开。如图 1 ，绿色是 A ，红色是 B ，中间蓝色是墙。图 1你应该注意到了，我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子。这是寻路的第一步，简化搜索区域，就像我们这里做的一样。这个特殊的
全局路径规划简介 机器人移动到目的地需要在做出具体移动策略之前先进行全局路径规划，ROS的navigation中使用global_planner包提供的一系列全局规划的算法接口（包括A*，Dijkstra）。 在本文中我们主要使用A*算法来进行全局路径规划。 A算法* A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值
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2024-10-04 13:31:17
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局部规划是移动机器人实现完全自主的关键技术之一，已得到广泛的研究。为了统一、全面的评价移动机器人局部规划方法，本文提出了一种
原创
2024-08-05 11:03:52
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述局部路径规划算法是指在机器人导航或移动机器人领域中用于生成机器人局部运动路径的算法。这些算法旨在使机器人在避开障碍物、保持安全距离的同时，尽可能高效地到达目标点。局部路径规划算法的目标是在复杂的环境中为机器人生成安全可行的局部路径，
ROS的路径规划器分为全局路径和局部路径规划，其中局部路径规划器使用的最广的为dwa，个人理解为：首先全局路径规划会生成一条大致的全局路径，局部路径规划器会把全局路径给分段，然后根据分段的全局路径的坐标，进行局部重新规划，例如：全局规划后有一组目标点数组【1,2,3,4,5，......】，局部是根据当前速度和时间、约束条件，随机模拟出50条轨迹，选出最佳一条轨迹到达1号目标点，随后重复2,3..
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2024-03-13 22:17:00
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MazeProblem简单介绍一下该项目不过是一个平平无奇的小作业，基于python3.8开发，目前提供两种迷宫生成算法与三种迷宫求解算法，希望对大家的学习有所帮助。效果图如下所示：环境介绍刚刚说了，这是python3.8，同时我们还包含了两个第三方库，这些我将会放在requirement.txt中。是的，我现在意识到它非常重要，因为跑别人代码没有它真的很容易环境冲突。文件介绍项目很简单，一共只有
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2024-03-07 20:54:52
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车辆路径规划问题的研究一般较常遇到需要画出车辆路径示意图，已知有每辆车的真实坐标序列，那么如何利用在一个空白的坐标轴上画出路径呢？1.准备1.1 matplotlib引入一般情况下只引入plt就行了，但是我这里因为要修改图例的字体，直接将matplotlib也引入进来:import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt1.2 数据形式我的数据形式是一
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2023-06-21 23:59:23
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一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结构，然后利用Graph的广度优先遍历算法(Breadth-First Search, BFS)解决无权重的High-Level的地图级别的规划。但是实际应用场景中，地图中各个路径所代表的Graph的边的权重都是不同的，比如距离长的Edge权重就应该比较低；交通拥堵的Edge权重就应该低等等。对于有权重的Graph如何进行最短路径规划
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2023-11-01 11:01:36
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应该很多人都还记得微信的小程序游戏：跳一跳。那时候很多人都是用Python来玩，羡慕他们能够得高分的同时，也产生了一波 对Python产生了浓厚的兴趣伙伴，包括我身边朋友也是，好几个从此也开始学习Python。 但对于刚开始学习Python的伙伴来说，都不知道如何开始，也不知道该如何定制学习路线，今天就给大家分享对于零基础Python初学者该如何规划学习路径，但每个人情况不一样，制定的
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2023-08-29 21:37:22
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ROS入门 7.2.4 导航实现04_路径规划《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼
毋庸置疑的，路径规划是导航中的核心功能之一，在ROS的导航功能包集navigation中提供了 move_base 功能包，用于实现此功能。1.move_base简介move_base 功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现，move_base 可以根据给定的目标点，控制机器人底盘运动至目标位置，并且
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2023-08-23 20:38:03
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参考：http://www.banbeichadexiaojiubei.com/index.php/2020/02/26/%e8%87%aa%e5%8a%a8%e9%a9%be%e9%a9%b6%e8%b7%af%e5%be%84%e8%a7%84%e5%88%92-dijkstra%e7%ae%97%e6%b3%95/ 一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结
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2023-07-05 17:19:26
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最近在做移动机器人路径规划相关的topic，打算对路径规划算法做一个调研，并写下这篇记录。本博文的大部分内容来源于网络的博客或者论文，相关的参考也会给出来。本博文仅作本人学习记录用。 目录引言什么是路径规划？路径规划发展趋势多传感器融合路径规划多机器人协作路径规划多算法融合路径规划 路径规划算法分类机器人传统路径规划方法可视图法 栅格法 人工虚拟势场法机器人
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2024-06-18 20:05:16
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之前已经实现了人工势场法避障的python仿真，人工势场法适用于局部避障，不依赖全局障碍物信息，根据实时检测到的障碍物即可进行避障。但其不能确保得到的路径最优，且存在局部极小值等问题。如果在已知部分障碍物信息的情况下，进行全局的路径规划，以局部避障方法作为辅助，可以得到更好的效果。经过算法调研，了解到RRT方法（快速扩展随机树）和PRM方法（概率路线图方法）可以实现全局障碍物信息下的路径规划。PR
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2024-03-11 17:20:12
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局部路径规划+轨迹跟踪过程中，我们利用全局路径生成了一个局部
原创
2022-03-16 18:23:45
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人工势场法是由Khatib于1986年提出，其方法是将移动机器人所处的环境用势场来定义，通过位置信息来控制机器人的避障行驶，基本思想是构造目标位姿引力场和障碍物周围斥力场共同作用的人工势场，搜索势函数的下降方向来寻找无碰撞路径。人工势场法避障技术使得机器人的移动能很好的适应机器人周围环境的变化，实时性高。1 人工势场法的原理人工势场法原理是：首先构建一个人工虚拟势场，该势场由两部分组成，一部分是目
原创
2021-03-24 15:14:52
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在上一节中，介绍了 RRT 算法的原理，这一节将一步步实现 RRT 路径规划算法在二维环境中的路径规划，来进一步加深对 RRT 算法的理解。二维环境的搭建我们将搭建下图所示的二维环境，绿色点为起点（0，0），红色点为目标点（15, 12），黑色的圆表示障碍物。实现上述环境的代码如下：start = [0, 0] # 起点
goal = [15, 12] # 终点
# 障碍物 （
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2023-09-04 13:00:43
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文章目录参考资料1. 算法简介2. 算法精讲2.1 预处理2.2 开始搜索2.3 继续搜索2.4 确定实际路径3. 算法总结3.1 算法步骤3.2 伪代码4. python实现5. c++实现 参考资料Introduction to the A* Algorithm路径规划与轨迹跟踪系列算法Robotic Motion Planning Lectures 路径规划之 A* 算法1. 算法简介A*
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2023-08-06 07:46:05
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动态规划是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来求解问题的方法。在路径规划的问题中，我们常常需要找出在一个网络（如图、矩阵等）中从起点到终点的最优路径。在本博文中，我将以“动态规划 路径规划 python”为核心，详细记录这个过程。
### 环境预检
在进行路径规划时，首先能够通过思维导图梳理出该项目的主要思路，我们可以将问题转化为“动态规划”过程。为此，我扩展了项目的硬件配置表格以确保环境
一、Dijkstra算法 Dijkstra算法从物体所在的初始点开始，访问图中的结点。它迭代检查待检查结点集中的结点，并把和该结点最靠近的尚未检查的结点加入待检查结点集。该结点集从初始结点向外扩展，直到到达目标结点。Dijkstra算法保证能找到一条从初始点到目标点的最短路径，只要所有的边都有一个非负的代价值。 1.1 算法原理与效果图 Dijkstra算法采用贪心算法的思想，解决的
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2024-07-29 19:31:37
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