모션 계획
모션 계획을 사용하여 환경 전체에서 경로를 계획합니다. RRT, RRT*, Hybrid A*와 같은 일반적인 샘플링 기반 플래너를 사용하거나 사용자 지정이 가능한 경로 계획 인터페이스를 지정할 수 있습니다. 경로 메트릭, 상태공간 샘플링, 상태 유효성 검사를 사용하여 경로가 유효한지, 경로가 장애물로부터 적절한 여유 공간을 갖는지, 경로가 원활한지 확인할 수 있습니다. 경로를 따르면서 Pure Pursuit 알고리즘, 벡터장 히스토그램(VFH), TEB(Timed Elastic Band) 알고리즘을 사용하여 장애물을 피할 수 있습니다.
함수
블록
Pure Pursuit | 선속도 제어 명령과 각속도 제어 명령 (R2019b 이후) |
Vector Field Histogram | Avoid obstacles using vector field histogram (R2019b 이후) |
개념
- Get Started with Motion Planning Networks
Motion Planning Networks for state space sampling.
예제 및 방법
- 내비게이션을 위한 경로 계획 알고리즘 선택하기
다양한 경로 계획 알고리즘과 모션 계획 알고리즘의 이점에 대해 자세히 알아보십시오.
- Moving Furniture in a Cluttered Room with RRT
This example shows how to plan a path to move bulky furniture in a tight space avoiding poles.
- Optimal Trajectory Generation for Urban Driving
This example shows how to perform dynamic replanning in an urban scenario using
trajectoryOptimalFrenet
. - Motion Planning in Urban Environments Using Dynamic Occupancy Grid Map
This example shows you how to perform dynamic replanning in an urban driving scene using a Frenet reference path.
- Path Following with Obstacle Avoidance in Simulink®
Use Simulink to avoid obstacles while following a path for a differential drive robot.
- Obstacle Avoidance with TurtleBot and VFH
This example shows how to use ROS Toolbox and a TurtleBot® with vector field histograms (VFH) to perform obstacle avoidance when driving a robot in an environment.
- Vector Field Histogram
VFH algorithm details and tunable properties.
- Pure Pursuit 제어기
Pure Pursuit 제어기 기능 및 알고리즘 세부 정보