关于局部规划时路径“卡死”的问题

Jabber_Jagger 2021-12-19 15:41:42

这是上一个问题的具体情况 https://bbs.csdn.net/topics/603732914 (请忽略不走直线这个问题。。。这是因为左右履带是液压驱动的)我开的右下角terminal是我们机器人左右履带的阀口开合输出(转换为0~±128),当走偏时算法已经将路径往回拉了,但是cmd_vel就不输出了,右下角terminal实际就是对cmd_vel的一个转换,当cmd_vel的topic不更新时,terminal中也不再更新。

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哈工大-朱洪彪 社区管理员 2021-12-20
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你好,谢谢使用我们的算法应用在你们的无人车上。从视频里看的话,右下角的terminal确实停止发布消息了,能不能再录制一个视频显示cmd_vel的值,这样能够同时看到直线和转向的速度,我们判断起来更直观一些。根据目前的信息,我们的猜测是这种履带车可能需要直行的时候才能转向,原地转向有可能因为动力的原因卡住,不过还是需要cmd_vel的值才能更好的判断。

歌德芙蓉 2022-03-17
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@哈工大-朱洪彪 您好,我把localplanner部署在了我们的阿克曼转向车上,但是算法中path没有相关的曲率约束,所以某些情况下会出现卡死的情况(path开始的时候曲率太大),请问我需要在哪里可以加上曲率约束呢
内容概要:本文介绍了将跳点搜索算法(JPS)与动态窗口法(DWA)相结合,用于机器人路径规划的方法。JPS负责全局路径规划,能够快速找到从起点到终点的最佳路径,而DWA则专注于局部动态避障,确保机器人在运行过程中避开突发障碍。文章详细展示了JPS的递归跳跃机制以及DWA的速度采样方法,并讨论了两者融合的评价函数设计,特别是路径贴合度、安全距离和运动平滑度的权衡。此外,还提到了路径预处理中的贝塞尔曲线平滑技术和拐角处速度限制的优化措施。最终,在ROS环境下测试表明,该方案能够在20m×20m的场景下将规划周期控制在50ms以内。 适合人群:从事机器人路径规划研究的技术人员,尤其是对提高路径规划效率和安全性有需求的研发人员。 使用场景及目标:适用于需要同进行全局路径规划局部动态避障的应用场景,如自动驾驶汽车、无人机配送等。目标是在复杂环境中实现高效的路径规划和实避障,提升机器人的自主性和适应能力。 其他说明:文章强调了算法融合并非简单的拼接,而是要考虑不同算法之间的兼容性和协同效应。例如,在JPS路径的拐点处容易出现卡死现象,通过路径预处理和平滑技术可以有效解决这一问题

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