网站建设的策划方案,wordpress管理插件,深圳定制网站建设,重庆网站建站系统一、简介 “TEB”全称Time Elastic Band#xff08;时间弹性带#xff09;Local Planner#xff0c;该方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正(modification)#xff0c;从而优化机器人的运动轨迹#xff0c;属于局部路径规划。
关于eletic band#xff08;橡…一、简介 “TEB”全称Time Elastic Band时间弹性带Local Planner该方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正(modification)从而优化机器人的运动轨迹属于局部路径规划。
关于eletic band橡皮筋的定义连接起始、目标点并让这个路径可以变形变形的条件就是将所有约束当做橡皮筋的外力。
二、说明
局部路径规划之Teb
起始点、目标带你状态由全局规划中间插入N个控制节点来改变橡皮筋的状态控制点在点与点之间定义运动时间Time。
这个路径可以变形变形的条件就是将所有约束当做橡皮筋的外力
注意每个目标函数只与几个连续状态有关而非整条band。 当我们设置目标时小车的目的地是靠近障碍物的但是如果我们小于我们的障碍物距离最小距离我们就需要往外拉这就是我们的类橡皮筋过程 约束目标函数 优化问题
Teb优化问题实质上是一个优化问题大多数目标是基于局部的只与一小部分参数相关因为他们只依赖于几个连续的机器人
TEB生成的局部轨迹由一系列带有时间信息的离散位姿组成g2o算法优化的目标就是这些离散的位姿同时设计一条时间最短距离最短远离障碍物等目标同时限制速度与加速度使轨迹满足机器人运动学。
整体的规划为
全局路径————加入约束————g2o优化————速度指令
参数
# Trajectory
teb_autosize: True #优化期间允许改变轨迹时域长度
dt_ref: 0.3 #局部路径规划解析度(0.01~1.0) 默认为0.3 (两个相邻位姿之间的时间_时间分辨率)
(可以设置0.45其他保持默认)
dt_hysteresis: 0.1 #允许浮动范围
global_plan_overwrite_orientation: True #覆盖全局路 径中局部路点朝向
max_global_plan_lookahead_dist: 3.0 #全局优化子集最大长度
feasibility_check_no_poses: 2 # 检测位姿可达到的时间间隔 # Robot _ 下面的这些参数就会切实的影响规划
max_vel_x: 0.7 #最大前进速度 x (可以设置成0.5尝试) max_vel_x_backwards: 0.3 #最大后退速度 x 这个值不能为0或者负数否则会错误
(无法阻止倒车就算比例很大在迫不得已的情况下) max_vel_y: 0.0 # y方向最大速度 阿克曼形是没有的 max_vel_theta: 0.50 #最大转向角速度
acc_lim_x: 0.15 # 最大加速度
acc_lim_theta: 0.20 #最大角加速度不建议很大会导致震荡
min_turning_radius: 0.35 #最小转弯半径
这个参数的设置是非常影响转弯时的路径规划的 footprint_model: # types: point, circular, two_circles, line, polygon type: line # 设置机器人模型——可以为上面几种 line_start: [0.05, 0.0] # for type line #线的起点 line_end: [0.10, 0.0] # for type line #线的终点 (这种线的模式适用于阿克曼小车设置线的起点和终点)
# GoalTolerance 目标容忍度
前两个比较重要但不介意设置的很小 xy_goal_tolerance: 0.2 #xy目标偏移度 yaw_goal_tolerance: 0.2 #目标角度偏移容忍度 free_goal_vel: True #允许机器人以最大速度前往目的地True的话就会在可以加速的过程中加速 complete_global_plan: True #完成目标点 # Obstacles 障碍物 min_obstacle_dist: 0.30 # 与障碍物最小距离(整个线的头 中间 尾)
这个参数的设置决定了和障碍物约束的距离
测试之后不建议设置的很小因为我们的车模本身就是小的而且地面有凸起所以离得远点 inflation_dist: 0.30 # 障碍物膨胀距离 include_costmap_obstacles: True # 局部地图中的实时障碍物是否考虑 costmap_obstacles_behind_robot_dist: 0.3 #代价地图考虑后方的障碍物(因为是有倒车的) obstacle_poses_affected: 7 #障碍物姿态影响影响不是特别大 dynamic_obstacle_inflation_dist: 0.6 #动态障碍物膨胀范围 include_dynamic_obstacles: True #是否将为速度模型 costmap_converter_plugin: #一般不使用这个插件 costmap_converter_spin_thread: True costmap_converter_rate: 5 #Optimization 优化参数 no_inner_iterations: 5 # 被外循环调用后内循环执行次数 no_outer_iterations: 4 # 执行外循环优化次数 optimization_activate: True # 激活优化过程 optimization_verbose: False # 打印优化过程 penalty_epsilon: 0.1 # 对硬约束近似
这个参数会为速度约束也就是达到最大速度前会有个惩罚会让他提前减速达到缓冲效果 obstacle_cost_exponent: 4 weight_max_vel_x: 2 # 最大速度权重 weight_max_vel_theta: 1 # 最大角速度权重 weight_acc_lim_x: 1 # 最大加速度权重 weight_acc_lim_theta: 1 # 最大角速度权重
(上面的参数主要起综合作用确定是高速还是低速) weight_kinematics_nh: 1000 weight_kinematics_forward_drive: 500 #抑制倒车的权重正常设置1 weight_kinematics_turning_radius: 1 #最小转弯半径我们没必要最小转弯 weight_optimaltime: 500 #优化时间参数让小车多走直线和内道 weight_shortest_path: 0 weight_obstacle: 50 # 优化过程中和障碍物最小距离权重 weight_inflation: 0.2 # 膨胀区域权重 weight_dynamic_obstacle: 10 # 动态障碍物最小距离权重 weight_dynamic_obstacle_inflation: 0.2 # 动态障碍物膨胀区域权重 weight_viapoint: 1 #路径采样点距离权重
上面的这些参数是我们修改比较多也是影响比较大的参数 注意点
1.当小车在某些位置卡住不敢走还没撞时考虑膨胀半径是否应该调小和weight_optimaltime是否应该调大。
2.刚开始调可以速度调慢点max_global_plan_lookahead_dist向前规划距离调小可以使得局部路径较贴近全局路径并完成跑图再慢慢调大找最佳值
