09 2021 档案
摘要：https://www.pianshen.com/article/28751762006/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/162948527 https://www.icode9.com/content-4-375954.html https://github.com/I
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_39266065/article/details/115003606 https://blog.csdn.net/qq_37087723/article/details/113846316 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1
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摘要：尽管RRT算法是一个相对高效率，同时可以较好的处理带有非完整约束的路径规划问题的算法，并且在很多方面有很大的优势，但是RRT算法并不能保证所得出的可行路径是相对优化的。因此许多关于RRT算法的改进也致力于解决路径优化的问题，RRT*算法就是其中一个。RRT*算法的主要特征是能快速的找出初始路径，之后
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摘要：RRT-connect算法是基于RRT算法的一种算法，它从起始点和终点同时生长两棵快速扩展随机树来搜索状态空间，效率会更高。 该算法与原始RRT相比，在目标点区域建立第二棵树进行扩展。每一次迭代中，开始步骤与原始的RRT算法一样，都是采样随机点然后进行扩展。然后扩展完第一棵树的新节点 后，以这个新的
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摘要：可以用于寻找距离某点最近的点 详细解释 详细解释及C++实现 详细解释及Python实现 详细解释及Python实现 详细解释及Python实现 KNN和KdTree Python实现
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摘要：0, 设置预瞄距离 1，从期望轨迹中找预瞄点B，方法是从期望轨迹上找距离A点等于预瞄距离L的点。 2，A点与B点坐标可能都是基于某个全局坐标系，所以需要将B点坐标从全局坐标系转换至车辆坐标系上 3，计算转弯半径(参考) 4，计算转向角(参考) 以及控制参数(参考) 纯追踪控制器其实是一个横向转角的P
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摘要：RRT特点 传统的路径规划算法有人工势场法、模糊规则法、遗传算法、神经网络、模拟退火算法、蚁群优化算法等。但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模，计算复杂度与机器人自由度呈指数关系，不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划。基于快速扩展随机树（RRT / rapidly explori
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摘要：算法流程: 1在地图中随机采点(采样数量需设定)，并去除落在障碍物中的点 2 连接每个点的邻域(大小需设定)中的所有点，并进行碰撞检测，保留无碰撞连线 3采用A*算法对获得的图进行搜索，获得最优路径(相对于步骤2中的图)。 详细解释及python实现 matlab详解 基于采样的路径搜索算法及pyt
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_20853741/article/details/112858358 https://www.cnblogs.com/phillee/p/12099504.html
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摘要：https://www.jianshu.com/p/5c1f846e8dc1 https://blog.csdn.net/weixin_43450646/article/details/106993185 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338927297 https://
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摘要：数据可视化rviz visualization_msg消息中MarkerArray示例 ROS可视化工具RViz的简单使用教程 ROS在rviz中的不同位置显示文字 ROS发布多边形话题PolygonStamped数据并在rviz中显示 基于ROS的自动驾驶数据集可视化项目 从零开始的IMU信息2D
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_33971022/article/details/109013661 https://blog.csdn.net/qq_40164094/article/details/117749488 https://www.jianshu.com/p/b46b
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摘要：求 将 geometry_msgs/Pose 的数据从一个坐标系转换到另一个坐标系 后的position 和 orientation 四元数表示刚体姿态？？？ tf2具体使用 方法1 利用 tf2::transform 和 geometry_msgs/PoseStamped ( tf2_geomet
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摘要：JPS流程简单推导 JPS/JPS+详细讲解 JPS及C++实现 JPS详细算法及优化 JPS详细解释及C++实现 JPS及C++实现 JPS及Python实现 JPS及Python实现 JPS及Python实现 JPS及Python实现
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摘要：https://blog.csdn.net/xx20cw/article/details/83473031
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摘要：lidar_euclidean_cluster_detect : 发布的障碍物坐标不对,可能发布的是lidar的 frame 没有转换到 map的frame 帖子1 帖子2 lidar_kf_contour_track: 不发布 /tracked_objects
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摘要：1 无法下载 joint_state_publisher_gui 错误如下 sudo apt-get install ros-melodic-joint-state-publisher-gui [sudo] *** 的密码： 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信
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