随笔分类 - 规划控制
摘要:1. 启动 共启动3个节点 mobile_manipulator_mpc_node //mpc问题构建,计算 mobile_manipulator_dummy_mrt_node //仿真,承接MPC的输出,发布Observation, 对于仿真来讲,状态发布也是反馈 mobile_manipulat
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摘要:控制器配置 Controller::configure() { //创建机器模型 _dynamics = std::make_shared<UnicycleModel>(); //离散网络,比如多重打靶法。参考点,输入,状态,等变量也会存放在grid里面,会实时更新。而且grid也继承了顶点传入到超
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摘要:Non-holonomic kinematics: 如上图可视,我们认为每两个离散位姿之间是通过一个圆弧运动的,所以这两个夹角相等,这里使用叉乘来表示等式约束 曲率约束: 速度和加速度约束:
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摘要:平滑cost: template<typename T> inline void addSmoothingResidual( const double & weight, const Eigen::Matrix<T, 2, 1> & pt, const Eigen::Matrix<T, 2, 1>
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摘要:Matlab MPC toolbox : https://www.mathworks.com/products/mpc.html μAO-MPC : http://ifatwww.et.uni-magdeburg.de/syst/muAO-MPC/ Acado toolkit : https://a
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摘要:https://blog.csdn.net/weixin_37395438/article/details/112973098 cartesian坐标系到frenet坐标系的变换公式: frenet坐标系到cartesian坐标系的变换公式: 上式中,各变量的含义如下: 函数实现文件planning
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摘要:基于神经网络启发式函数的Hybrid A* openplanner(autoware + 静态存跟踪) fastplanner EM planner(appollo) ros_navigation功能包,astar+动态dwa/动态TEB luba(静态jps+静态存跟踪) lexicographi
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摘要:一、前端 kinodynamic A*算法动力学路径搜索 1.1 路径搜索的主要函数为kinodynamicAstar类的search函数 int KinodynamicAstar::search(Eigen::Vector3d start_pt, Eigen::Vector3d start_v,
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摘要:   Inspect optimization feedback(重要) configure and run robot naviga
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摘要:https://blog.csdn.net/weixin_43487974/article/details/127163824?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~Y
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摘要:https://blog.csdn.net/hao1183716597/article/details/113113167
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摘要:1. 启动仿真 source devel/setup.bash export TURTLEBOT3_MODEL=burger roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch # 启动仿真 2. 开始建图 source devel/setup.b
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摘要:1.一个仿真的点云数据 header: seq: 2116 stamp: secs: 1586919439 nsecs: 448866652 frame_id: "LidarSensor1" height: 1 width: 3 fields: - name: "x" offset: 0 datat
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摘要:1. PCL PointCloud 类型介绍 在 PCL 中,PointT 是基本的点的表示形式,包括 PointXYZ、PointXYZRGB、Normal 等,而 PointCloud 则是存储点集的容器。 PointCloud 被定义在 point_cloud 文件中。 2. 成员变量 hea
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摘要:https://www.cnblogs.com/JuiceCat/p/13040552.html
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摘要:位置式: 1. 位置式: pid.c: float PID_calculate( float dT_s, //周期(单位:秒) float in_ff, //前馈值 float expect, //期望值(设定值) float feedback, //反馈值() _PID_arg_st *pid_a
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