基于PlayerGazebo的移动机器人路径规划仿真实现
基于ROS的移动机器人动态路径规划研究
基于ROS的移动机器人动态路径规划研究移动机器人技术越来越受到人们的关注，而动态路径规划也是研究的一个重要方向。
ROS是一款广泛使用的机器人操作系统，它提供了许多功能模块，其中包括用于路径规划的模块。
本文将介绍基于ROS的移动机器人动态路径规划研究。
一、移动机器人动态路径规划的概念动态路径规划是指移动机器人在运动过程中，根据实时的传感器数据和环境变化，重新计算最优路径的能力。
相比静态路径规划，动态路径规划能够更加灵活地应对复杂的工作环境和任务需求，提高了机器人的自主决策和智能化水平，因此也受到越来越多的关注。
二、ROS机器人操作系统ROS机器人操作系统是一款开源的机器人软件平台，由硅谷创业公司Willow Garage开发，旨在推动机器人研究和应用的发展。
ROS提供了许多功能模块，包括传感器数据驱动、运动控制、路径规划、SLAM和机器人仿真等，可以帮助用户快速构建机器人应用程序。
在ROS中，路径规划通过Navigation Stack模块来实现。
该模块提供了机器人运动控制、传感器数据处理、地图构建和路径规划等基础功能模块，可以帮助用户快速实现机器人自主导航。
三、基于ROS的移动机器人动态路径规划基于ROS的移动机器人动态路径规划需要实现以下几个方面：1.传感器数据获取。
移动机器人需要搭载传感器设备，如激光雷达、摄像头等，实时获取环境信息。
2.地图构建。
结合传感器数据，生成地图并更新。
3.轨迹生成。
基于当前的机器人位置、目标位置和地图信息，计算路径。
4.运动控制。
通过运动控制算法控制机器人运动，使其沿着规划的路径到达目标位置。
其中，轨迹生成是动态路径规划的核心。
传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，无法处理环境中的动态障碍物。
因此，需要采用一些高级的路径规划算法，如RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法、RRT*算法和DWA （Dynamic Window Approach）算法等。
移动机器人路径规划 ppt课件
来反映。根据欧姆定律和电的基本性质，
在电路中电阻最小的支路上电流最大，而
串联电阻少且并联电阻多的支路即最大电 流通路。
• 优点：在规划最短路径的同时考虑了路径 宽度
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运动控制
• 基于路径规划的移动机器人路径跟踪控制
– 非完整控制系统的镇定方法
• 非连续定常镇定化 • 时变镇定化
移动机器人路径规划技术
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1
体系结构
• 基于功能的分层式体系结构
– 功能：感知->建模->规划->行动
• 基于(传感器)行为的反应式体系结构
– 如Brooks包容式体系结构 – 机器人行为控制器构造优化方法
• 基于模糊逻辑及神经网络的监督学习 • 基于传感器信息的局部运动规划
• (前两种)混合式
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基于模糊逻辑的方法
• 模糊逻辑：构造二维隶属度函数，模糊综 合评价
• 该方法在环境未知或发生变化的情况下， 能够快速而准确地规划机器人路径，对于 要求较少规划时间的机器人是一种良好的 导航方法。
• 缺点是当障碍物数目增加时，该方法的计 算量会很大，影响规划结果
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基于神经网络的方法
• 衍生算法：退火遗传算法、改进遗传算子等
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其它智能机器人路径规划方法
• 蚂蚁算法：一种全局优化算法，模仿蚂蚁 搜索食物的行为，是一种通用型随机优化 方法
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基于电路地图的路径规划方法
• 将环境建模成电路图。规划路径与电流相 似，即路径的长度以电路中某条通路中串
联电阻的多少来反映，路径的宽度以电路
机器人导航与路径规划方法与实现
机器人导航与路径规划方法与实现机器人导航和路径规划是智能机器人领域的关键技术，其目的是使机器人能够在未知环境中自主移动，并通过优化路径规划来避免碰撞或绕过障碍物。
本文将介绍机器人导航和路径规划的常见方法和实现。
一、机器人导航方法1.传感器感知方法：机器人通过传感器获取周围环境的信息，例如激光雷达、摄像头、红外线等。
然后利用这些信息构建地图，并通过比对当前位置和目标位置之间的距离和方向来进行导航。
这种方法的优点是能够获得更准确的环境信息，但同时也需要较多的计算资源。
2.基于模型的方法：机器人根据已有地图模型和自身的运动模型，预测出在不同位置和姿态下的行动结果，并选择潜在导航路径中最优的一条。
这种方法的优点是能够通过建模和计算来实现自主导航，但需要准确的地图模型和运动模型。
3.强化学习方法：机器人通过与环境的交互来学习最佳的导航策略。
它基于奖励机制，根据不同的行动结果给予机器人奖励或惩罚，并通过更新价值函数来优化导航策略。
这种方法的优点是能够在未知环境中进行学习和适应，但需要大量的实验和训练时间。
二、路径规划方法1.基于图搜索的方法：机器人将环境表示为图，其中节点代表位置，边代表路径。
然后使用图搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法）来找到起始节点到目标节点的最短路径。
这种方法的优点是能够找到全局最优路径，但需要准确的地图数据和高效的搜索算法。
2.基于采样的方法：机器人通过在环境中随机采样一系列点，并评估每个点的可通行性和距离目标的代价。
然后使用最优化算法（如RRT、PRM）来连接这些点，生成一条可行的路径。
这种方法适用于复杂和动态的环境，但可能无法找到最优解。
3.基于人工势场的方法：机器人根据环境中的障碍物和目标位置，构建一个势场模型，其中障碍物产生斥力，目标位置产生吸引力。
然后机器人根据当前位置和势场，选择产生最小势能的方向来移动。
这种方法简单有效，但可能会陷入局部最小值。
三、路径规划实现1.地图构建：在实现路径规划前，需要先将环境进行地图构建。
基于ROS的机器人运动规划与仿真研究
基于ROS的机器人运动规划与仿真研究随着机器人技术的发展和应用范围的扩大，机器人运动规划与仿真研究成为了一个热门的领域。
其中，ROS（Robot Operating System）作为一种开源的机器人操作系统，为基于ROS的机器人运动规划与仿真研究提供了强大的工具和资源。
机器人运动规划是指机器人在给定环境条件下，通过算法和规划器生成适合动作的轨迹，从而实现其中一种任务目标的过程。
机器人运动规划可以分为全局路径规划和局部运动规划两个部分。
全局路径规划是指在整个地图环境中选择一条合适的路径，而局部运动规划是在给定的路径上实现机器人的具体动作。
基于ROS的机器人运动规划研究的关键是如何根据环境和任务目标生成合适的运动策略。
在这方面，ROS提供了一系列的导航堆栈（Navigation Stack）来帮助实现机器人的运动规划。
导航堆栈包括了一些重要的组件，如地图构建、传感器数据融合、路径规划器和运动控制器等。
通过这些组件的协同配合，机器人可以在未知环境中实现全局路径规划和局部运动规划。
在全局路径规划方面，导航堆栈中的路径规划器使用了一些经典的算法，如A*算法、D*算法和Dijkstra算法等。
这些算法能够根据地图和机器人的起点和终点，计算得到一条最短路径或最优路径。
同时，路径规划器还会考虑到障碍物的存在，以避免碰撞和危险情况的发生。
在局部运动规划方面，导航堆栈中的运动控制器负责实现机器人在给定的路径上的具体动作。
运动控制器通常会使用基于PID控制的方法来控制机器人的速度和方向，并根据传感器的反馈进行实时的调整和控制。
与机器人运动规划相对应的是机器人运动仿真。
机器人运动仿真是通过模拟机器人的动作和运动环境，来评估和验证机器人的规划和控制算法的有效性。
在基于ROS的机器人运动仿真研究中，可以使用ROS提供的仿真工具和环境来进行仿真实验。
在ROS中，有一些常用的仿真工具，如Gazebo和Stage等。
这些仿真工具可以模拟机器人的运动和环境，包括地形、障碍物、传感器等。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技迅速发展的时代，移动机器人正逐渐成为各个领域的重要工具，从工业生产中的自动化运输，到医疗领域的服务机器人，再到家庭中的智能清洁设备，它们的身影无处不在。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成任务，路径规划和轨迹跟踪算法就显得至关重要。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们出门旅行，需要规划出一条既省时又省力的路线。
而轨迹跟踪，则是让机器人能够按照预定的路径或轨迹准确地移动，避免偏离“既定路线”。
在路径规划方面，有许多不同的方法和策略。
其中，基于地图的规划方法是比较常见的一种。
就好比我们在手机上使用地图导航，机器人也需要一个对其工作环境的“地图”认知。
这个地图可以是事先通过传感器获取并构建的，也可以是根据机器人在运行过程中的实时感知不断更新完善的。
例如，栅格地图法将工作空间划分为一个个小的栅格，每个栅格都有相应的状态标识，比如是否可通行。
通过对这些栅格的分析和计算，机器人就能找到可行的路径。
这种方法简单直观，但对于复杂环境可能会出现精度不够或者计算量过大的问题。
另外，还有基于几何形状的规划方法。
比如，利用圆形、矩形等简单几何图形来描述机器人和障碍物的形状和位置，通过几何运算来确定可行路径。
这种方法在一些规则环境中效果较好，但对于形状不规则的障碍物处理起来可能就比较棘手。
除了这些传统方法，近年来随着人工智能技术的发展，一些基于深度学习的路径规划算法也逐渐崭露头角。
通过让机器人学习大量的环境数据和路径样本，它能够自动生成适应不同环境的路径规划策略。
轨迹跟踪算法则致力于确保机器人能够精准地沿着规划好的路径移动。
常见的轨迹跟踪算法包括 PID 控制算法、模型预测控制算法等。
PID 控制算法是一种经典的控制算法，它通过比例、积分和微分三个环节的作用，来调整机器人的控制输入，从而使机器人的实际轨迹尽量接近预定轨迹。
Gazebo机器人仿真学习探索笔记(二)基本使用说明
Gazebo机器人仿真学习探索笔记(二)基本使用说明Gazebo�C器人仿真�W��探索�P��（二）基本使用�f明在完成Gazebo7安�b後，需要熟悉Gazebo，方便之後使用。
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基于模型的移动机器人路径规划与跟踪控制
基于模型的移动机器人路径规划与跟踪控制摘要：移动机器人路径规划与跟踪控制技术的背景和意义在于它们的实用性和广泛应用。
通过深入研究这两方面的技术，我们可以提高机器人的自主行动能力和运动性能，为我国的机器人产业注入新的活力。
同时，这一研究也有助于培养一批具有创新能力的高素质人才，为我国科技创新和产业升级贡献力量。
关键词：模型；移动机器人；路径规划；跟踪控制1介绍移动机器人路径规划与跟踪控制的背景和意义移动机器人路径规划和跟踪控制是机器人技术中的重要环节，其背景和意义可以从以下几个方面进行阐述。
首先，移动机器人路径规划是指在给定环境中，找到一条使机器人从起点到目标点的有效路径。
这一环节对于机器人的自主行动至关重要，因为它决定了机器人能否成功地完成任务。
路径规划算法的优劣直接影响到机器人的行动效率和准确性。
在实际应用中，路径规划需要考虑诸多因素，如避免碰撞、最短路径、最优速度规划等。
随着机器人应用领域的不断拓宽，路径规划技术在工业、农业、医疗、服务业等领域发挥着越来越重要的作用。
其次，跟踪控制是机器人运动控制的核心部分，其任务是使机器人沿着规划好的路径进行运动。
跟踪控制算法的研究旨在解决机器人在运动过程中由于自身动力学特性、外部环境干扰等因素导致的轨迹偏离问题。
优秀的跟踪控制器能使机器人准确地跟随预设路径，保证其在复杂环境中的稳定性和鲁棒性。
跟踪控制技术的研究对于提高机器人的运动性能和实用化程度具有重要意义。
2阐述基于模型的路径规划与跟踪控制的研究现状和发展趋势2.1基于模型的路径规划与跟踪控制发展现状基于模型的路径规划和跟踪控制技术在众多领域得到了广泛应用，以下是几个典型的应用实例：（1）自动驾驶：在自动驾驶领域，基于模型的路径规划与跟踪控制技术是实现车辆安全、稳定行驶的关键技术。
自动驾驶车辆需要实时感知环境信息，进行路径规划，然后通过控制算法实现对车辆的精准控制。
（2）机器人：在机器人领域，基于模型的路径规划与跟踪控制技术有助于机器人准确、高效地完成任务。
ros+gazebo的简单实例(1)
ROS(Robot Operating System)是一个灵活、模块化和高效的开源机器人操作系统，它能够帮助机器人系统开发者快速地构建和管理复杂的机器人应用程序。
Gazebo 是一个用于机器人仿真的强大工具，它可以模拟机器人在不同环境中的行为，并且可以帮助开发者进行机器人控制算法的测试和验证。
本文将介绍如何在ROS 中使用Gazebo 进行简单的机器人仿真。
我们将介绍如何安装ROS 和Gazebo, 并配置它们。
我们将创建一个简单的机器人模型，并在Gazebo 中对其进行仿真。
我们将介绍如何在ROS 中编写控制机器人的程序，并与Gazebo 进行集成。
一、安装ROS 和Gazebo1.我们需要安装ROS。
在Ubuntu 系统中，可以通过以下命令来安装ROS:\Asudo apt-get updatesudo apt-get install ros-melodic-desktop-full\2.我们需要安装Gazebo。
可以通过以下命令来安装Gazebo:sudo apt-get install gazebo9113.配置ROS 和Gazebo。
在安装完成后，我们需要配置ROS 和Gazebo, 使它们能够正常工作。
可以通过以下命令来配置ROS:echo source \N "source /opt/ros/melodic/setup.bash">>~/.bashrc ~/.bashrc4.配置Gazebo 。
在安装完成后，我们需要配置Gazebo, 使它能够正常工作。
可以通过以下命令来配置Gazebo:√echo source "source /usr/share/gazebo-9/setup.sh">>~/.bashrc ~/.bashrc二、创建机器人模型1.我们需要创建一个机器人模型，以便在Gazebo 中对其进行仿真。
可以使用ROS中的URDF(Unified Robot Description Format) 来描述机器人模型。
移动机器人的路径规划与仿真
ｏｕ ｆ ｎ ｄ ｓ ｏ ｍｅ ｐ ｏｂ ｒ ｌ ｅ ｍｓ ，ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｗｅ ａ ｋ ｅ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｗ ｈ ｏ ｌ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ，ｔ ｈ ｅ ｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｙ ｏ ｃ ｃ ｕ ｒ ｒ ｉ ｎ ｇ ｐ ｈ ｅ ｎ ｏ ｍｅ ｎ ｏ ｎ ｏ ｆ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ －
ｍ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗ ｒｄ ａ ａ ｂ ｅ ａ ｅ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｑ Ｐ Ｓ Ｏ ．Ｔ ｈｅ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｑ Ｐ Ｓ Ｏ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
摘要 ： 在机器人路径优化设 计的研 究中 ， 由于应用环境存在 障碍物 ， 要求 寻找最优无碰路径 。针对于粒子群优化 算法应用于 移动机器人路径规划计算中 ， 存在全 局搜 索能力 弱， 易出现早熟现象等 问题 ， 提 出了一 种 Ｑ Ｐ Ｓ Ｏ算 法的改进算 法。采用 ８ 势 阱模型的 Ｑ Ｐ Ｓ Ｏ算法模型简单 ， 控制参数少 ， 全局搜索能力强 ， 但存在早熟收敛的缺陷 ， 从种群 的多样性角度分 析 ， 在算法 的 迭代过程 中， 引入多样性函数 ， 在种群 的多样 性小于 ｄ ｌ ｏ ｗ 时， 由多样性 变异操作 进行 自 适 应调整 ， 保 持 了种 群 中个 体的差异 性。 避免算法陷人局部最优而出现早熟现象。在 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ平 台上进行仿真 ， 结果表明 ， 改进算法 能够有效地解决全局静态无
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： Ｄｕ ｉｎ ｒ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ａ ｐ ｐ ｌ ｙ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｎ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ’ Ｓ ｐ ａ ｔ ｈ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ，ｗ ｅ
Gazebo机器人仿真学习探索笔记(二)基本使用说明
Gazebo機器人仿真學習探索筆記（二） 基本使用說明 在完成 Gazebo7 安裝後，需要熟悉 Gazebo，方便之後使用。
[html] view plain copy print? 在 CODE 上查看代码片派生到我的代码片 ~$ gazebo Gazebo7自帶了很多構建好的環境模型，可以直接使用，這些模型位置和安裝路徑相關： [html] view plain copy print? 在 CODE 上查看代码片派生到我的代码片 relaybot@relaybot-desktop:~$ ls /usr/share/gazebo-7/worlds/ pioneer2dx.world plane_demo.world plugin.world polyline.world population.world pr2.world presentation.world pressure_sensor.world projector.world quad_rotor_demo_2.world quad_rotor_demo.world random_velocity.world ray_cpu.world ray_noise_plugin.world
actor.world blank.world camera.world cart_demo.world cessna_demo.world contact.world depth_camera.world elevator.world empty_1_0.world empty_bullet.world empty_sky.world empty.world everything.world flocking.world force_torque_demo.world friction_demo.world gripper.world heightmap_dem.world heightmap.world hydra_demo.world road_textures.world
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基于Player/Gazebo的移动机器人路径规划仿真实现
作者：郝萍萍姚立峰
来源：《教育界》2010年第10期
[摘要]利用Player/Gazebo可以在3D环境中对单个或多个移动机器人的定位、路径规划、建图等导航算法进行高效的仿真。
本文在简介Player/Gazebo仿真环境的基础上，对移动机器人路径规划进行了讨论，利用Player/Gazebo的服务器/客户端模式，实现了对移动机器人路径规划的仿真，提高了机器人路径规划研究的效率。
[关键词]Player/Gazebo移动机器人仿真
1.引言
移动机器人技术是当今信息技术中最热门的领域，涉及感知、建模、导航、控制等各个方面。
其中，路径规划是移动机器人自主导航的基本要求之一，它使机器人在已知或未知环境中由一个初始配置自主移动到一个终点配置。
随着计算机技术的发展，移动机器人仿真成为现今机器人导航技术研究的重要手段。
研究人员可以在虚拟环境中对机器人进行建模和控制，模拟仿真各种现实环境和突发状况，避免在复杂环境下现场试验的困难并降低实际运行的成本。
Player/Stage/Gazebo是应用最广泛的机器人控制仿真平台之一，利用Gazebo的三维仿真环境，人们可以清楚地看到机器人在环境中的运行状况，极大的方便了机器人导航算法的研究。
本文在介绍Player/Stage/Gazebo仿真平台的基础上，以移动机器人路径规划为例，详细论述了如何建立移动机器人的运行环境和三维模型，并对机器人的路径规划控制进行了仿真。
结果表明该仿真环境可以真实有效的模拟移动机器人的运动和动力学特性、各种传感器以及机器人运动规划控制，必将进一步促进移动机器人的自主导航研究。
2.Player/Stage/Gazebo简介
Player/Stage/Gazebo是目前全世界应用最广泛的机器人仿真开发平台之一。
Player/Stage/Gazebo仿真平台包括机器人设备接口Player、2D多机器人仿真环境Stage以及3D 多机器人仿真环境Gazebo三部分。
其中，Player采用基于TCP的客户端，服务器模式，为各
种机器人平台、传感器、执行器提供灵活易用的网络接口，并支持多设备、多机器人连接，为分布协作多机器人及多传感器网络研究提供了可能。
Stage可以在二维环境中仿真多移动机器人，它提供的Player接口几乎不用修改可直接用于机器人硬件的连接。
Gazebo能用在3D环境下对多机器人进行仿真，包括机器人与障碍物之间的交互以及碰撞的物理特性。
Player/Gazebo 具有的模块化、灵活性和快速性等特点，使其已经成为全世界应用最广泛的机器人仿真开发环境。
3.移动机器人路径规划
路径规划是移动机器人自主导航的关键技术。
根据移动机器人工作空间的已知和未知，移动机器人路径规划可以划分为已知环境下的全局路径规划和未知或部分已知环境下的基于传感器的路径规划。
在未知环境中，机器人事先对所探索的环境没有先验知识，只能靠自身装备的传感器对局部环境进行认知学习，在感知环境的同时进行路径规划。
由于机器人感知环境的不确定性，机器人对环境的理解存在限制。
另外，实际运行环境是动态的，会不时出现突发性的意外，此时，在虚拟环境中对路径规划进行仿真成为一种有效的手段。
人工势场法是一种应用于自主移动机器人的局部路径规划方法，由于其简洁高效的实时避障控制，得到了广泛的应用。
其基本思想是将机器人的工作环境视为充满人工受力势场，在势场中运动的机器人受目标点的吸引并受到障碍物的排斥，最终使得机器人绕过障碍物，到达目标点。
本文在仿真过程中利用人工势场法实现机器人的实时避障功能。
其目标产生的吸引势能函数和虚拟吸引力如下所示：
4.环境建模及仿真
用户可以通过两种方式与Gazebo进行交互，一是通过函数库libgazebo，它通过共享内存的方式与其直接通讯，速度较快，但编程较为繁琐；另一种是通过Player，利用Player的简易高效的客户端服务器模式进行通讯，简便易用。
我们利用第二种方法来实现与Gazebo的交互，路径规划流程图如下：
5.结论。