路徑規劃演算法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

ROS機器人程式設計與SLAM演算法解析指南

為了解決路徑規劃演算法的問題，作者陶滿禮 這樣論述：

目前ROS（Robot Operating System）正逐步成為機器人開發領域的主要工具平臺，同時SLAM技術也日益成為機器人應用領域的研究熱點。本書主要講解ROS編程與SLAM演算法，並介紹 ROS 與機器人模擬軟體V-rep的結合應用。書中各章節所涉及的代碼均有對應的原始程式碼，可供讀者下載，便於調試與應用。 陶滿禮 碩士，畢業于東北大學機械工程與自動化學院機械電子工程專業。曾先後在瀋陽新松機器人自動化股份有限公司服務機器人事業部擔任軟體工程師，在北京天下宏圖空間資訊技術有限公司擔任視覺演算法工程師。主要研究方向為機器人鐳射SLAM與Navigation路徑規劃演

算法研究、三維點雲及深度學習在物體識別與定位領域的應用。 第1章 ROS簡介1 1.1 ROS概述2 1.2 Ubuntu系統3 1.2.1 Ubuntu系統的安裝3 1.2.2 樹莓派安裝Ubuntu10 1.3 ROS的安裝11 1.4 常用的操作命令13 1.4.1 Ubuntu系統的常用命令13 1.4.2 常用的ROS操作命令14 第2章 ROS基礎15 2.1 開發工具IDE16 2.1.1 RoboWare Studio的安裝16 2.1.2 卸載17 2.1.3 使用18 2.2 節點22 2.2.1 發佈端23 2.2.2 接收端24 2.2.3 CMa

keLists.txt文件24 2.2.4 測試25 2.3 消息26 2.3.1 自訂消息26 2.3.2 編寫自訂消息發佈端27 2.3.3 編寫自訂消息接收端28 2.3.4 CMakeLists.txt文件29 2.3.5 測試30 2.4 服務31 2.4.1 服務通信31 2.4.2 自訂srv31 2.4.3 創建伺服器32 2.4.4 創建用戶端33 2.4.5 CMakeLists.txt文件34 2.4.6 測試35 2.5 參數36 2.5.1 編寫參數設置獲取節點36 2.5.2 CMakeLists.txt文件39 2.5.3 測試39 2.6 動態參數設置41 2.

6.1 創建cfg文件41 2.6.2 創建動態參數設置可執行檔42 2.6.3 CMakeLists.txt文件43 2.6.4 測試44 2.7 ROS類程式設計思想45 2.7.1 創建類標頭檔45 2.7.2 創建類應用可執行檔47 2.7.3 CMakeLists.txt文件49 2.7.4 測試50 第3章 調試及模擬工具52 3.1 Rviz53 3.2 Gazebo56 3.2.1 安裝與更新57 3.2.2 Gazebo環境58 3.2.3 選項卡與工具條59 3.2.4 類比場景組成元素62 3.2.5 搭建簡單機器人模型64 3.3 rqt的調試72 3.4 rosba

g的使用76 3.5 rosbridge的開發78 3.5.1 rosbridge_suite的安裝78 3.5.2 測試html通信79 第4章 TF簡介及應用87 4.1 TF包概述88 4.2 TF包的簡單使用88 4.3 編寫TF發佈與接收程式93 第5章 SLAM簡介及應用100 5.1 SLAM概述101 5.2 gmapping建圖功能應用102 5.3 ROS gmapping功能包解讀103 5.4 openslam源碼解讀108 5.5 ROS建圖實戰119 5.5.1 ROS地圖發佈119 5.5.2 TF座標變換發佈124 5.5.3 類比鐳射資料126 5.5.4

建圖129 5.5.5 建圖測試138 第6章 ROS navigation及演算法簡介140 6.1 ROS navigation stack概述141 6.2 move_base的配置142 6.3 navigation源碼解讀150 6.4 A-Star演算法原理與實現155 6.5 dwa演算法166 第7章 基於V-rep的ROS開發176 7.1 V-rep機器人模擬軟體概述177 7.1.1 V-rep與Gazebo的區別178 7.1.2 V-rep與ROS通信機制178 7.2 V-rep安裝與ROS配置179 7.2.1 環境要求179 7.2.2 V-rep的安裝1

79 7.2.3 配置RosInterface180 7.3 運行V-rep自帶ROS控制場景182 7.3.1 熟悉V-rep基本操作182 7.3.2 運行ROS控制場景183 7.3.3 ROS發送資料到V-rep185 7.4 V-rep環境搭建與ROS控制開發190 7.4.1 V-rep環境搭建190 7.4.2 雷射雷達ROS參數配置199 7.5 V-rep與ROS聯合模擬實驗201 7.5.1 gmapping建圖測試201 7.5.2 導航測試204

路徑規劃演算法進入發燒排行的影片

基於改進之快速探索隨機樹演算法的機械手臂的運動規劃

為了解決路徑規劃演算法的問題，作者陳重嘉 這樣論述：

本論文提出一種改進的快速探索隨機樹演算法，並且將其應用於機械手臂的運動規劃中，讓機械手臂能夠在有障礙物的受限環境中更快速地完成物件取放任務。基於採樣的路徑規劃演算法是一種快速而有效的路徑規劃演算法。雖然常見的目標偏差採樣的快速探索隨機樹已經提升了路徑搜尋的效率，但該演算法仍然會花費大量時間在搜尋一些無效的區域。因此，本論文提出了一種可以提高路徑搜尋效率的採樣半徑限制機制，它使隨機樹能夠在每次探索環境時更有效地往目標區域接近，可以降低所提演算法的計算時間。此外，為了提升演算法對各種環境的適應性，本論文結合了一種節點計數機制來使演算法在一些複雜環境的不同區域能夠切換使用到一個適合的採樣方法，其可

避免演算法在目標方向上探索過多而無法有效地找到路徑 。從一些模擬實驗的比較數據可知，所提的演算法確實可以快速有效地找到路徑。此外，本論文將所提出的路徑規劃方法應用於機械手臂之物件取放。首先使用攝影機、六自由度機械手臂、和二指夾爪來搭建了一個實際的實驗環境，然後使用機器人操作系統來實現整個運動規劃，使六自由度機械手臂可以自主地使用二指夾爪來完成物件取放任務。從一些實際實驗的比較數據可知，本論文所提出之改進的快速探索隨機樹演算法確實可以在受限環境中快速找到一個避開障礙物的移動路徑，並且所實現之基於ROS的運動規劃系統也成功地完成所指定的物件取放任務。

自動駕駛技術概論

為了解決路徑規劃演算法的問題，作者王建 這樣論述：

本冊書主要介紹汽車構造和無人駕駛汽車的基本概念，讓讀者從基礎開始，由淺入深地瞭解無人駕駛的歷史由來、國內外自動駕駛產業現狀及技術發展、自動駕駛汽車的技術架構、自動駕駛開發平臺等知識，並詳細介紹百度Apollo無人駕駛平臺，通過實際的案例讓讀者深入瞭解無人駕駛知識體系。 中共黨員，北航汽車工程系教師黨支部書記，2001年10月畢業于吉林大學獲博士學位，2001年11月在北航汽車工程系從事博士後研究，2004年1月留校任教。完成了包括國家863專案、國家科技支撐計畫在內的省部級以上專案10余項，橫向課題20余項；在國內外學術期刊和會議上發表論文50餘篇，獲國家發明專利12項，主

編出版高等學校汽車專業教材2部，完成教改重點專案2項，獲北京市教學成果獎1項，獲北航教學成果獎8項，目前承擔本科生課程2門，研究生課程2門，培養車輛工程專業研究生38人。 第1章 自動駕駛技術概述 1.1汽車發展史及發展趨勢 1.1.1蒸汽機與蒸汽機車的發明 1.1.2內燃機與內燃機汽車的發明 1.1.3汽車發展趨勢 1.2自動駕駛汽車的產生 1.2.1研發歷史 1.2.2自動駕駛時代的開啟 1.3自動駕駛概述 1.3.1定義及分級標準 1.3.2SAE J3016的自動駕駛級別劃分 1.3.3中國智慧汽車等級劃分 1.4自動駕駛技術與行業發展現狀 1.4.1技術發展現狀

1.4.2行業代表 參考文獻 第2章 汽車構造基礎 2.1車輛動力傳動系統 2.1.1概述 2.1.2傳統動力傳動系統 2.1.3純電動傳動系統 2.1.4混動傳動系統 2.2車輛懸架系統 2.2.1概述 2.2.2非獨立懸架 2.2.3獨立懸架 2.2.4電控懸架 2.3車輛轉向系統 2.3.1轉向系統的功用及類型 2.3.2轉向器 2.3.3轉向助力 2.4車輛制動系統 2.4.1概述 2.4.2制動器 2.4.3制動助力系統 2.4.4制動力調節系統 2.5汽車線控系統技術 2.5.1概述 2.5.2汽車線控的關鍵技術 2.5.3典型線控系統 2.6CAN匯流排技術 2.6.1概述 2

.6.2工作原理 2.6.3工作特點 2.6.4SAE J1939協議 2.6.5百度自動駕駛汽車的線控技術應用 參考文獻 第3章 自動駕駛汽車技術架構 3.1自動駕駛汽車整體架構 3.2環境感知感測器技術 3.2.1雷射雷達 3.2.2攝像頭 3.2.3毫米波雷達 3.2.4超聲波雷達 3.2.5環境感知實例——車道線檢測 3.3定位系統 3.3.1衛星定位技術 3.3.2差分定位系統 3.3.3慣性導航定位 3.3.4多感測器融合定位技術 3.4高精地圖技術概述 3.4.1高精地圖綜述 3.4.2高精地圖在自動駕駛中的應用 3.4.3高精地圖的製作 3.5規劃與決策系統概述 3.5.1路

徑規劃 3.5.2路徑規劃演算法介紹 3.6V2X技術概述 3.6.1V2X分系統概述 3.6.2V2X典型應用 參考文獻 第4章 自動駕駛汽車開發平臺 4.1開發平臺概述 4.2硬體平臺 4.2.1感測器平臺 4.2.2計算平臺 4.2.3線控車輛平臺 4.3軟體開源平臺 4.3.1ROS介紹 4.3.2ROS特點 4.3.3ROS檔案系統層 4.3.4ROS計算圖層 4.4整體開放平臺 4.4.1硬體平臺 4.4.2軟體平臺 4.4.3雲端平臺 4.5安全解決方案 4.5.1潛在威脅與對應方案 4.5.2Apollo安全方案 參考文獻 第5章 Apollo平臺介紹 5.1Apollo平

臺概述 5.1.1Apollo平臺發展歷程 5.1.2Apollo平臺技術框架 5.2Apollo車輛要求 5.2.1車輛功能要求 5.2.2車輛線控要求 5.3Apollo支持的感測器 5.3.1雷射雷達 5.3.2毫米波雷達 5.3.3攝像頭 5.3.4導航模組 5.3.5工控機 5.3.6CAN卡 5.3.7Apollo感測器單元 5.4Apollo平臺的安裝和使用 5.4.1Apollo內核的編譯 5.4.2構建Docker容器 5.4.3編譯Apollo原始程式碼 5.4.4啟動並運行Apollo平臺 5.5開放資料集 5.5.1模擬場景數據 5.5.2標注數據 5.5.3演示資料

參考文獻   前言 隨著汽車工業、信息技術和人工智慧技術的發展，汽車智慧化、自動化程度越來越高，自動駕駛技術能夠通過融合多感測器感知道路周邊環境資訊，結合高精地圖和高精度定位實現路徑規劃，經決策後控制車輛運動。自動駕駛技術能夠提高道路通行效率，減少交通事故和人員傷亡，提高車輛的運行效率，降低駕駛員的勞動強度，降低能源消耗減少排放，提高出行的舒適性。自動駕駛是一個複雜的軟硬體結合的系統，主要分為感知定位、決策規劃、控制執行三大技術模組。感知定位模組主要通過攝像頭、雷達等高精度感測器，為自動駕駛提供環境資訊； 決策規劃模組依據感知系統提供的車輛定位和周邊環境資料，在平臺中根

據適當的模型進行路徑規劃等決策； 控制執行模組以自我調整控制和協同控制方式，驅動車輛執行相應命令動作。本書系統地對自動駕駛所涉及的技術進行了介紹。 本書為高等院校車輛工程、交通工程專業的學生編寫，同時也可供從事智慧汽車技術研究的有關工程技術人員參考。全書分為5章。第1章介紹了自動駕駛汽車概述，包括汽車發展史及發展趨勢，自動駕駛汽車的產生及行業發展現狀； 第2章介紹了汽車構造基礎，包括傳統汽車的車輛動力傳動系統、車輛懸架系統、車輛轉向系統、車輛制動系統、自動駕駛汽車的線控系統技術及CAN匯流排技術； 第3章介紹了自動駕駛汽車技術架構，包括自動駕駛汽車整體架構、環境感知感測器技術、車輛定位技術、

高精地圖技術、規劃與決策技術、V2X技術； 第4章介紹了自動駕駛汽車開發平臺，包括開發平臺概述、硬體平臺、軟體開源平臺、整體開放平臺及安全解決方案； 第5章介紹了百度Apollo自動駕駛平臺，包括Apollo平臺概述、Apollo車輛要求、Apollo支持的感測器、Apollo平臺的安裝和使用、開放資料集。 本書作者長期從事車輛工程和自動駕駛汽車的教學與科研工作，在編寫本書過程中借鑒了同類教材的優點，同時把自動駕駛汽車的最新研究成果與百度Apollo平臺的最新技術吸收到本書中，因此本書具有較強的綜合性和前沿性，有利於學生理解和掌握智慧駕駛汽車最新的核心技術。 本書由北京航空航太大學聯合百度

公司共同編寫，在編寫過程中得到了來自北京航空航太大學和百度公司的多位專家、老師、同學的參與和支援，包括北京航空航太大學的譚琨、熊繹維、張永康、張行健、趙菲、李鳳遠，以及百度公司的陳卓、夏黎明和唐盈等。謹在此向他們致以深切的謝意。 由於編寫時間短，編者水準有限加之經驗不足，本書難免有疏漏和不足之處，懇請各位同行和讀者批評指正。 編者于北京航空航太大學 2019年9月  

基於強化學習的路徑和導航優化

為了解決路徑規劃演算法的問題，作者柯威年 這樣論述：

自動駕駛汽車，也稱為無人駕駛汽車或自駕車，是一種無需人工操作即可自主導航至目的地的無人地面車輛(Unmanned Ground Vehicles; UGV)。 UGV的導航涉及到環境感知、定位與地圖構建、路徑規劃和運動控制。環境感知是指理解傳感器回傳的資料；定位與地圖構建是指建構出周圍環境的模型。在透過運動控制完成最佳路線之前，規劃出無碰撞的路徑是必不可少的階段。為此，針對避障路線搜尋的問題，我們比較了不同的強化學習演算法，例如： SARSA、Q-Learning、DQN 和 A2C。在這篇論文中，我們首先介紹強化學習的基本概念和主流的強化學習演算法。接著，我們介紹多種常用於 UGV 的傳感

器，並示範如何將相機傳感器的資料轉化為佔用網格地圖。之後將佔用網格地圖信息進一步整合成 OpenAI Gym 的環境，以進行路徑規劃的模擬實驗。在不同強化學習演算法的實驗中，Q-Learning 在迭代次數、記憶體使用以及完成目標所用步數等方面均表現最佳。最後，我們以 DJI 的 RoboMaster EP 作為移動機器人，展示我們的路徑導航實驗。