#iterator generator 迭代器与生成器
# GQ, 2022/01/14
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迭代器是python最强大的功能之一，是访问元素集合的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的 对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问完结束。
迭代器只能往前，不会后退。
迭代器有2个基本方法： iter() 和 next()。
字符串，列表和元组对象都可用于
打完智能车，调了很久teb，总结了一些经验，下面一些我觉得比较实用的调参方法和重要参数，可能会有些遗漏或问题一，动态调参工具可以动态调参，不用每次改yaml文件那么麻烦，但要记住改了什么，它没有保存键rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure二，全局路径要有一个好的导航效果，首先要调出一个比较好的全局路径小技巧：将速度话题重命名为其它，即让小车不动，先调好全局路径
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2024-06-20 12:32:45
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teb算法的基本思路之前已经看完了，今天主要看一下teb算法的参数配置文件，分析一下每个配置参数的作用：teb的参数主要可以包含以下几个部分：1、TrajectoryTrajectory的参数顾名思义，就是对路径生效的一些参数，仔细看一下每个参数的作用：1.1、teb_autosizeif (cfg_->trajectory.teb_autosize)
{
//teb_.
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2024-01-17 07:38:09
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过滤列表中的数据实际案例：过滤掉列表里面的负数案例分析：filter(function or None, iterable) py2返回一个列表，py3返回一个迭代器列表解析使用timeit来测试函数的运行时间案例代码：# python3
from random import randint
data = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
# 方法一，直接
本期将讨论支持向量机的实现问题，我们知道支持向量机的学习问题可以化为求解凸二次规划问题。这样的凸二次规划问题具有全局最优解，并且有许多最优化算法可以用于这一问题的求解。但是当训练样本容量很大时，这些算法往往变得非常低效，以致无法使用。所以，如何高效地实现支持向量机学习就成为一个重要的问题。目前人们已提出许多快速实现算法。本期讲述其中的序列最小最优化(seq
起始点：start， 目标点：goal，由全局规划器指定N个控制点：插入N个控制点(机器人的姿态[x、y、theta])，以这一系列姿态点代表该条路径。时间分辨率：每两个姿态点之间定义一个时间(等时间间隔)目标函数(约束条件)：每个目标函数只与橡皮筋中的某几个连续状态有关。而非整条band。TEB算法就是在全局路径中以固定的时间间隔插入N个状态点，让路径变成一条可以形变的橡皮筋，然后再给它施加一个
上一章主要研究了一下teb算法中局部路径规划之前的处理，包括了局部地图的处理、初始位姿、机器人当前速度以及从全局路径中如何提取出局部路径等内容。这一章继续看一下teb算法中对于局部路径规划的运动部分处理，看一下在已知上述先验的条件下算法是如何计算出一个合适的轨迹的。teb算法的速度计算主要函数入口在：bool success = planner_->plan(transformed_plan
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2024-06-27 21:49:09
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# Python中的TEB键
## 简介
在Python中，TEB键是一个常用的按键组合，用于在Python交互式环境中完成自动补全功能。TEB键实际上是指Tab键、Enter键和Backspace键的组合。在Python的交互式环境中，当用户输入代码时，可以使用TEB键来快速地完成代码的编写和编辑。
## TEB键的作用
TEB键在Python交互式环境中有以下几种作用：
1. **T
原创
2024-03-29 05:39:10
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0-1背包问题 这种情况下的背包问题是，给定物品种类N和背包重量W：每个物品只能拿或者不拿，不存在只拿部分的情况每个物品只有一个，不会有无数个或者多个可用动态规划来求解。先考虑用二维数组的解法：行表示物品，如：第当i=3时，表示开始考虑前三个物品的情况。 列表示背包的重量，从0一直到W，如：当j=5时，表示当前背包重量是5。 行和列在一起的意义：当i=3，j=5时，表示在背包容量是5的情况下，装前
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2024-09-22 13:11:03
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“TEB”全称Time Elastic Band（时间弹性带）Local Planner，该方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正(modification)，从而优化机器人的运动轨迹，属于局部路径规划。在轨迹优化过程中，该算法拥有多种优化目标，包括但不限于：整体路径长度、轨迹运行时间、与障碍物的距离、通过中间路径点以及机器人动力学、运动学以及几何约束的符合性。“TEB方法”明确考虑了运
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2024-08-08 16:11:30
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http://wiki.ros.org/teb_local_planner/Tutorials/Frequently%20Asked%20Questions
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2022-08-20 00:00:54
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配置和运行机器人导航 简介：配置teb_local_planner作为navigation中local planner的插件 参考teb安装 由于局部代
原创
2022-08-20 00:01:12
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融合自定义的障碍物 简介：本部分讲解怎样考虑其他节点发布的多边形的障碍物。 1.在一些应用当中，可能不想依赖于代价地图或者想添加其他的除了点状的障碍
原创
2022-08-20 00:01:03
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跟随全局规划器 简介：本部分是关于如何配置局部规划器严格跟随全局规划，也包括调节在时优和路径跟随上的权衡
原创
2022-08-20 00:01:06
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FS寄存器指向当前活动线程的TEB结构(线程结构) 线程TEB结构体中，每个TEB+0x30（fs:[0x30]）中都指向同一个地址（TEB.ProcessEnvironmentBlock）So。我们可以用fs:[0x30]来访问PEB的结构体地址 kd> dt _tebnt!_TEB +0x000 ...
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2021-08-26 16:33:00
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从TEB到PEB再到SEH（一） 从TEB到PEB再到SEH（二）
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2022-07-18 11:42:11
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通过costmap_converter来跟踪和包含动态障碍物 简介：利用costmap_converter来很容易跟踪动态障碍物 1.costmap_converter中提供了一个插件称之
原创
2022-08-20 00:00:58
284阅读
融合动态障碍物 简介：考虑怎样把其他节点发布的动态障碍物考虑进来 1.本部分演示了动态障碍物该如何被包含到te
原创
2022-08-20 00:01:01
204阅读
代价地图的转换 简介：本部分关于怎样把代价地图转换插件应用到转换占据栅格costmap2d到几何形状来优化
原创
2022-08-20 00:01:07
247阅读
障碍物避障以及机器人足迹模型 简介：障碍物避障的实现，以及必要参数的设置对于机器人足迹模型和其对应的影响
原创
2022-08-20 00:01:10
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