使用运动规划来规划环境中的路径。您可以使用常见的基于抽样的计划器,如RRT、RRT*和Hybrid A*,或者指定您自己的可定制的路径规划接口。使用路径度量和状态验证来确保您的路径是有效的,并具有适当的障碍清除或平滑度。使用纯跟踪和向量场直方图算法跟踪和避免障碍物。
这个例子展示了如何使用快速探索随机树(RRT)算法来规划车辆通过已知地图的路径。
这个例子展示了如何在一个狭窄的空间中规划一条路径来移动笨重的家具,避免使用电线杆。
计划一把持动作Kinova Jaco辅助机器人手臂采用快速搜索随机树(RRT)算法。
此示例演示如何使用测距仪和路径规划器对仓库映射执行动态重新规划。
这个例子说明了如何模拟公路行驶的情况下的自动车道变更操纵系统。
这个例子展示了如何在城市场景中使用进行动态重规划trajectoryOptimalFrenet
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这个例子向您展示了如何使用Simulink为差分驱动机器人跟踪路径时金宝app避免障碍物。
此示例示出了如何使用ROS工具箱和TurtleBot®与矢量场直方图(VFH)环境中的驱动机器人何时执行避障。
VFH算法细节和可调属性。
纯跟踪控制器功能和算法细节。