1.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
2.哪里可以找到基于计算机视觉室内定位的开源开源代码？
3.文献阅读之机器人局部路径规划VFH+ VFH*算法
4.地球也能开源？六个项目带你认识地图开发
5.路径规划概述
6.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)运动控制器源码解析---控制和优化思想
ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
本文将详细介绍ROS导航框架中MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法，并对其源码进行解读，径规径规梳理其规划流程。划源划算内容分为MPC模型预测控制算法简介、码开mpc_local_planner使用方法、源路mpc_local_planner源码解读与规划流程梳理三个部分。开源问道=辅助源码
一、径规径规MPC模型预测控制算法简介
MPC的划源划算设计和实施包含三个步骤。首先在k时刻，码开需要估计/测量出系统当前状态。源路MPC的开源优点在于处理多变量、多约束系统，径规径规适应动态环境，划源划算并提供优化性能。码开但它的源路计算复杂度较高，适用于需要高精度控制的应用。
二、mpc_local_planner使用方法
在ROS现有开源MPC模型预测控制算法的局部路径规划器插件中，mpc_local_planner功能包广受欢迎。它与teb_local_planner出自同一研究机构，因此在流程及上有许多相似之处。以下是mpc_local_planner的使用步骤：
1. 下载mpc_local_planner功能包并将其放置在ROS工作空间的src文件夹下。
2. 配置环境，执行以下指令安装所需依赖和环境。
3. 使用catkin_make对mpc_local_planner功能包进行编译。
4. 可根据需要执行以下语句中的一个或多个，来使用功能包自带的示例，对功能包是否能够正常工作，并可对其性能进行测试。
5. 在启动move_base的launch文件中，配置局部路径规划器插件为mpc_local_planner/MpcLocalPlannerROS，socket协议源码并根据机器人的实际情况，设定参数clearing_rotation_allowed的值来设定在规划时是否允许机器人旋转。
6. 在上述move_base节点配置中调用mpc_local_planner的参数配置文件mpc_local_planner_params.yaml。
7. 进行效果测试，并根据测试效果对参数进行调节。
哪里可以找到基于计算机视觉室内定位的开源代码？
以下是一些基于计算机视觉室内定位的开源代码库，您可以在这些代码库中寻找相关的代码：
1. OpenCV：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，包含了很多用于室内定位的算法和函数。它支持多种编程语言，如C++、Python等，并有良好的文档和社区支持。
2. ROS：ROS是机器人操作系统，也是一个开源的计算机视觉平台。它提供了很多用于室内定位的软件包，如gmapping、amcl等，可以方便地实现室内定位和导航。
3. Indoor Location：Indoor Location是一个基于计算机视觉的室内定位开源项目，它提供了一些实现室内定位的算法和代码，如SLAM、特征匹配等。
4. IndoorAtlas：IndoorAtlas是一个商业室内定位平台，但它的SDK是开源的，可以在GitHub上找到。它提供了多种室内定位算法和API，可以方便地集成到自己的应用中。
5. OpenLORIS：OpenLORIS是一个开源的机器人操作系统，主要面向室内机器人应用。它提供了一些室内定位算法和工具，ddd源码下载如SLAM、路径规划等。
希望这些信息能帮到您。
文献阅读之机器人局部路径规划VFH+ VFH*算法
在文献阅读中，我们探讨了两种机器人局部路径规划算法：VFH+和VFH*。VFH+作为VFH的改进，其核心在于处理局部栅格地图，提供更平滑和可靠的运动方向。VFH+的流程包括构建机器为中心的坐标系，更新窗口ROI的传感器数据，通过一系列转换生成运动方向。在实现中，通过缓存优化减少计算负担。然而，VFH+在ROS库中并未直接提供，推荐查阅开源代码解决实际应用中的问题。
相比之下，VFH*在处理复杂环境，如死胡同，表现更佳。它在VFH+的基础上引入全局信息，通过RRT算法迭代扩展节点，对扩展步长、代价函数等参数有细致的调优。但值得注意的是，大规模障碍物和死胡同的规避应由全局规划器负责，而不是VFH*这样的局部规划算法。在实际应用中，应根据环境变化和位姿偏差适时调用全局规划，而非持续扩展。lcc源码剖析路径规划应是一个系统性的解决方案，包括全局、局部规划以及状态监控和异常处理的协同工作。
地球也能开源？六个项目带你认识地图开发
地球的数字版地图开发不再神秘，六个开源项目让你深入了解其背后的科技魅力。这些项目不仅展示了地图开发的多元化技术应用，如GIS、地图可视化和地理编码，还涵盖了导航、路径规划和空间数据分析等实用功能。
首先，马建仓推荐的xdh-map，它是一款基于Vue和Openlayers的组件，支持多种地图提供商，并能与多种PGIS厂商集成，提供了丰富的地图组件和图表制作能力。
AntV的L7则是由蚂蚁金服开发的WebGL地理空间数据可视分析框架，专长于数据可视化，适用于GIS应用、交通分析等领域，助力深度信息表达。
地图下载器，由Crimson开发，是一款Java工具，方便下载多种主流地图的瓦片图，为地图数据的获取提供了便利。
QuickEarth-Free作为一个开源的二三维一体化渲染引擎，特别适用于气象等领域的数据可视化，其二维版本免费供个人使用。
react-baidu-map封装了百度地图的jq街机源码React组件，简化了React项目中地图的集成过程。
最后，vue3-ts-cesium-map-show则是一个采用Cesium库的三维可视化项目，适用于数字城市建模，具有实时编辑和保存的功能，展示了地图开发在现代科技中的前沿应用。
路径规划概述
目前决策控制方法分为三类：sequential planning、behavior-aware planning 和 end-to-end planning。本文将重点介绍 sequential planning 方法，它涉及自动驾驶汽车的感知控制过程，最后总结待解决的问题。
在路径规划领域，无人车的运动轨迹生成主要采用直接轨迹生成法与路径-速度分解法。相比前者，路径-速度法难度较低，因此更常用。
路径规划算法可分为四大类：基于采样的算法（如 PRM、RRT）、基于搜索的算法（如 A*、D*）、基于插值拟合的轨迹生成算法（如 β样条曲线）、以及用于局部路径规划的最优控制算法（如 MPC）。本文将按照上述顺序逐一讲解。
基于采样法的路径规划包括 PRM（Probabilistic Road Map）与 RRT（Rapidly-exploring Random Tree）。PRM 算法通过均匀随机采样和图搜索来解决路径规划问题，但其对状态之间精确连接的要求在复杂环境中较为困难。RRT 算法则能有效解决该问题，通过随机生长树结构快速探索状态空间。
采样法在提升求解效率上，可通过优化 RRT 算法，采用均匀采样、启发式采样、优化距离度量、降低碰撞检查次数、提升实时性等方法。此外，RGG（Random Geometric Graph）算法和 RRT* 算法在保证渐进最优性的前提下，进一步提升效率。
基于搜索的算法，如 Dijkstra、A* 算法，通过离散状态空间并使用图搜索来寻找最优路径。为提高效率，可使用 Weighted A*、D*、LPA*、ARA* 等算法，并在兼顾算法效率与最优性上，采用 MHA*、DMHA* 算法。
基于插值拟合的算法，如 Dubins 曲线、Reeds and Shepp (RS) 曲线、多项式插值曲线、样条曲线（β样条曲线、η^3曲线）等，提供连续、可导的路径，适合用于描述道路图。
基于最优控制的算法（如 MPC），特别适用于局部路径规划与避障，同时考虑动力学、运动学约束及未来可能的不确定性，如舒适性、感知信息的不确定性、车间通信的不确定性。
推荐开源项目 CppRobotics，以供学习与参考。入门路径规划领域时，应结合工程、理论与视野的深入理解，全面掌握算法内容与原理，了解其在科研与企业应用中的实际案例。
小结，路径规划概述了当前方法，但具体学习与应用需根据实际需求进行重点掌握。未来路径规划领域将继续在算法优化、模型预测、控制策略等方面进行深入研究。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)运动控制器源码解析---控制和优化思想
本文将深入探讨开源MIT Min Cheetah机械狗设计的控制与优化策略，重点关注MPC控制和QP优化。尽管WBC辅助MPC的内容在前文已有详述，这里主要聚焦控制理论的应用。
控制的核心在于通过状态方程描述物体运动规律，如牛顿第二定律，将连续问题离散化以适应计算机处理。状态空间表达式，如[公式]，揭示了物理定律，如位移与速度的关系和电容与电流的关系。控制策略的优化在于选择最适合的路径，如LQR关注整个时间的最优，而MPC关注当前时刻对过去的影响。
优化问题涉及代价函数和权重设置。LQR的代价函数[公式]，权重为[公式]，而MPC更复杂，如[公式]，可加入不等式约束。MPC通过QP求解器，如Matlab或C++，实现开环优化，允许灵活设置约束条件。
与传统PID控制相比，现代控制理论如状态空间模型更精确，但在实际应用中，复杂项目如MIT机械狗，可能仍需依赖传统控制如PD，配合现代理论以提升性能。控制算法在无人机、机器人和汽车行业广泛应用，尤其在动力学模型成熟的情况下。
机器学习和强化学习在参数辨识和环境适应方面提供了补充，但强化学习对于规则明确的环境表现较好，未来有望在机器人领域有更多发展。接下来，我们将转向机械狗的仿真实现，以及后续的扩展功能，如路径规划和激光雷达扫描。
开源项目推荐：运动控制速度前瞻算法(Look-Ahead)，连续小线段高速插补算法
速度前瞻技术，又称速度前瞻控制技术，旨在优化机器人运动过程中的轨迹插补，提高加工精度与效率。此技术基于两个核心思路：一是优化路径段间的速度衔接，二是通过大量微小线段的参数曲线拟合，实现路径的平滑过渡。在运动控制中，为保证轨迹精度，通常将运动轨迹离散为大量首尾衔接的微小线段。常见的速度衔接方式包括：无衔接减速、直接连接、及根据路径曲率设定速度变化策略。速度前瞻技术通过预读加工路径，进行速度规划，以在保证插补轨迹精度的同时提升插补效率。它能提前分析和处理运动轨迹，识别高曲率点和尖锐拐角，进而规划减速点，平衡速度最大化与平滑过渡。 开源项目推荐： 1. LinuxCNC：一款支持最多9轴运动控制的软件，内置前瞻性的实时轨迹规划器，具备轨迹误差限制、轴同步运动控制、自适应进给率控制等特性。官网地址：c 2. grbl：一款高性能的开源、嵌入式g代码解析器和CNC铣削控制器，适用于直接在Arduino上运行。官网地址：/grbl/grbl 3. Marlin：基于Arduino平台的3D打印机优化固件，代码采用C语言编写，易于阅读，核心算法包括圆弧插补、速度前瞻、转角速度圆滑、梯形速度规划、Bresenham多轴插补等。官网地址：/MarlinFirmware/Marlin 4. MRPT移动机器人软件库：为移动机器人和计算机视觉研究人员提供的C++库，包含SLAM解决方案、几何、概率密度函数、图像处理、避障等功能。官网地址：/MRPT/mrpt 总结：速度前瞻技术通过优化路径规划与插补过程，显著提高加工质量和效率。推荐的开源项目如LinuxCNC、grbl、Marlin、MRPT等，提供了从高精度运动控制到复杂路径规划的全面支持，是实现高速、高精度加工的理想选择。