关于局部规划时路径“卡死”的问题

对ROS局部运动规划器Teb的理解

TEB算法过程 算法原理方面可参考下面的博文： 《Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots》理解 TEB与DWA对比： teb在运动过程中会调整自己的位姿朝向，当到达目标点时，通常机器人的朝向也是目标朝向而不需要旋转。dwa则是先到达目标坐标点，然后原地旋转到目标朝向。对于两轮差速底盘，teb在运动中调节朝向会使运动路径不流畅，在启动和将到达目标点时出现不必要的后退。这在某些应用场景里是不允许的。因为后退可能会碰到障碍物。而原地旋转到合适的朝向再径直走开是更为合适的运动策略。这也是

【路径规划】基于全覆盖牛耕法考虑障碍物回退路径规划附Matlab代码.docx

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机器人路径规划中跳点搜索算法与动态窗口法融合实现高效全局路径规划与动态避障

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，并讨论了两者融合时的评价函数设计，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：适用于需要同时进行全局路径规划和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时避障，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。

机器人路径规划中RRT与人工势场法融合的开关式路径规划系统 - 优化算法 v1.0

内容概要：本文介绍了一种将快速随机树(RRT)和人工势场法(APF)相结合并引入开关机制的新型路径规划方法。文中详细解释了两种算法的特点及其局限性，以及如何通过开关机制互补优劣。具体来说，APF负责提供平滑路径引导，而当检测到陷入局部极小点时，则切换为RRT进行探索以摆脱困境。此外，还提供了关键代码片段展示如何实现这两种算法之间的动态转换，包括卡死判断条件、力场计算方式以及高效的碰撞检测方法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望提高现有路径规划效率的人群。 使用场景及目标：适用于需要高效且灵活地避开静态或动态障碍物的应用场合，如室内服务机器人导航、自动驾驶汽车等。主要目的是减少路径长度、加快搜索速度并且避免陷入局部最优解。 其他说明：作者提到该方法在特定环境下相比单独使用RRT能够显著提升性能，但也指出了一些潜在的问题，比如在特殊地形条件下可能出现频繁切换的情况，因此提出了相应的改进措施。