这可能是史上最全的Python算法集（机器人）

主要观点总结

本文是关于一些机器人算法（特别是自动导航算法）的Python代码合集。文章主要介绍了环境需求、如何使用、本地化、映射、SLAM、路径规划、路径跟踪等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: 环境需求

文章提供了运行这些算法所需的Python环境和相关库的安装指南。

关键观点2: 如何使用

介绍了如何克隆代码仓库、执行各个目录下的Python脚本等使用步骤。

关键观点3: 本地化

详细解释了扩展卡尔曼滤波本地化、无损卡尔曼滤波本地化、粒子滤波本地化以及直方图滤波本地化的原理和示例。

关键观点4: 映射

介绍了高斯网格映射、光线投射网格映射、k均值物体聚类、圆形拟合物体形状识别等映射方法的示例。

关键观点5: SLAM

阐述了迭代最近点匹配、EKF SLAM、FastSLAM 1.0、FastSLAM 2.0以及基于图的SLAM等SLAM技术的原理和示例。

关键观点6: 路径规划

详细介绍了包括动态窗口方式、基于网格的搜索（迪杰斯特拉算法、A*算法、势场算法）、模型预测路径生成、状态晶格规划等在内的多种路径规划方法的原理和代码示例。

关键观点7: 路径跟踪

介绍了姿势控制跟踪、纯追迹跟踪、史坦利控制、后轮反馈控制、线性二次regulator转向控制以及模型预测速度和转向控制等路径跟踪方法的原理和示例。

关键观点8: 项目支持

提供了对项目的经济支持方式和相关作者信息，以及项目地址。

文章预览

来源：海豚数据科学实验室 本文是一些机器人算法（特别是自动导航算法）的Python代码合集。 其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。 前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看，项目地址在文末，记得点个“好看”哦。 目录 一、环境需求 二、怎样使用 三、本地化 3.1  扩展卡尔曼滤波本地化 3.2 无损卡尔曼滤波本地化 3.3  粒子滤波本地化 3.4  直方图滤波本地化 四、映射 4.1  高斯网格映射 4.2  光线投射网格映射 4.3 k均值物体聚类 4.4  圆形拟合物体形状识别 五、SLAM 5.1 迭代最近点匹配 5.2 EKF SLAM 5.3 FastSLAM 1.0 5.4  FastSLAM 2.0 5.5  基于图的SLAM 六、路径规划 6.1 动态窗口方式 6.2  基于网格的搜索 迪杰斯特拉算法 A*算法 势场算法 6.3  模型预测 ………………………………