手搓ROS应用 | 全局规划与局部避障系统

主要观点总结

本文主要介绍了全局路径规划与局部动态避障系统的相关知识，这是机器人导航领域的两个核心组成部分。全局路径规划确定从起点到终点的最优路径，而局部动态避障负责机器人在执行路径时实时避开障碍物。文章详细探讨了全局路径规划和局部动态避障的实现方法，包括其算法原理和代码示例。

关键观点总结

关键观点1: 全局路径规划

全局路径规划是机器人导航中的重要部分，它使用静态地图或环境模型来生成路径。常见的全局路径规划算法有Dijkstra算法、A算法和D算法。这些算法各有特点，如Dijkstra算法适用于静态地图，A算法引入启发式函数提高效率，D* Lite算法适用于动态环境的全局路径规划。

关键观点2: 局部动态避障

局部动态避障负责机器人在执行全局路径时实时避开障碍物。常见的局部避障算法包括动态窗口法（DWA）、向量场直方图（VFH）和人工势场法（APF）。这些算法基于不同的原理进行避障，如DWA基于速度空间避障，VFH基于直方图分析环境，APF通过计算吸引力和排斥力的合力来引导机器人运动。

关键观点3: 全局路径规划与局部避障系统集成

在实际应用中，全局路径规划和局部避障通常是联合使用的。机器人首先通过全局路径规划算法计算出从起点到终点的路径，然后在执行过程中依靠局部避障算法实时避开动态障碍物。文章给出了结合A*算法进行全局路径规划，结合DWA进行局部避障的代码实现示例。

关键观点4: 代码实现

文章提供了一个简单的全局路径规划与局部动态避障系统的代码实现，包括A*算法和DWA算法的实现。这个示例可以帮助理解如何结合全局路径规划和局部避障构建一个自主导航系统。

文章预览

全局规划与局部避障系统 全局路径规划与局部动态避障是机器人导航领域中两个核心组成部分。全局路径规划确定了从起点到终点的最优路径，而局部动态避障负责在机器人执行全局路径时，实时避开障碍物。全局路径规划通常使用静态地图或环境模型来生成路径，而局部动态避障则在机器人移动过程中根据周围的动态环境进行实时调整。本文将深入探讨实现全局路径规划和局部动态避障的知识，分析其算法原理，并提供相应的代码示例。 一、全局路径规划 全局路径规划是指从地图上计算出机器人从起始点到目标点的最优路径。常见的全局路径规划算法有Dijkstra算法、A算法和D算法。 1. Dijkstra算法 Dijkstra算法是一种基于权重图的单源最短路径算法。它使用优先队列来遍历节点，通过记录每个节点的最小开销来找到到目标节点的最优路径。Dijkstra算 ………………………………