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  • 1.局部规划器与全局规划器冲突原因: 如果仅在动态窗口避障算法中考虑行人预测信息,而不将行人信息融合到全局规划器中经常会导致全局路径和预测轨迹的冲突。 2.局部规划器与全局规划器解决办法: 为了解决这个...

    1.局部规划器与全局规划器冲突原因:

    如果仅在动态窗口避障算法中考虑行人预测信息,而不将行人信息融合到全局规划器中经常会导致全局路径和预测轨迹的冲突。

    2.局部规划器与全局规划器解决办法:

    为了解决这个问题,我们在全局地图上需要将行人当前所在区域标记为空白区域,而将行人预测所在位置区域标记为被占用区域

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  • 全局路径规划局部路径规划。如果机器人初始位姿、环境及目标已知,导航问题转化为全局路径规划问题。

    全局路径规划和局部路径规划。如果机器人初始位姿、环境及目标已知,导航问题转化为全局路径规划问题。

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  • 机器人学强化训练,适用动态避障,采用算法为RRT做全局规划,人工势场法作为局部规划C++代码。
  • 在 Eclipse 中进行 局部全局搜索

    万次阅读 多人点赞 2019-04-19 09:54:03
    在 Eclipse 中进行 局部全局搜索 一、介绍 不管我们是在开发手头上的项目,还是在学习开源项目的过程中,通过搜索关键词快速查找到我们想要的内容是会经常遇见的一种情形,快速定位到文件内容有利于我们高效...

                                                                  在 Eclipse 中进行 局部 、全局搜索

    一、介绍

           不管我们是在开发手头上的项目,还是在学习开源项目的过程中,通过搜索关键词快速查找到我们想要的内容是会经常遇见的一种情形,快速定位到文件内容有利于我们高效学习以及迅速解决项目中存在的问题。

            在Eclipse中进行搜索时,可以将搜索范围限定在局部或者全局范围,这取决于具体的应用需求。我们可以在当前打开的文件下按快捷键 Ctrl + F 限定在当前文件搜索,也可以在菜单栏点击 Search 进行更广范围的查找。

    二、局部查找

            在当前打开的文件中,按住  Ctrl + F ,即可调出来搜索框,然后输入需要进行查找的关键字,有需要的情况下,还可以对关键词的限定条件进行选择(如大小写是否敏感等等)。

     红色标注的地方:

    1,Find:输入待查询的关键词,待替换的关键词;

    2,Direction:选择查找的方向,从光标当前位置向前、向后查找;

    3,Scope:查找的范围,整篇文档还是当前选中的行;

    4,Options:关键词的限定条件,提供的筛选条件有:大小写敏感,搜索到文件最底部可回到文件开头开始匹配,是否完全一致才进行匹配,是否是增量式搜索。Incremental即增量式搜索,也就是搜索框中继续加入搜索词,会继续进行实时匹配搜索。

    三、全局搜索

          使用全局搜索的话,搜索范围将不再局限于当前文档。点击Eclipse的菜单栏的 Search 按钮,选择Search(也可以使用快捷键 Ctrl+H)打开。

    红色标注的地方:

    1,选择搜索的类型,是远程搜索,还是文件搜索,或者是其他类型的搜索。选择不同的类型,Eclipse会默认提供搜索的限定条件,搜索的方法,也会根据选择的类型提供特定的查找要求,从而提高搜索的效率。在这里,如果我们准备在所有文件中搜索的话,那就选择File Search。如果打算在所有的 .java 文件中搜索的话,那就选择Java Search,选择了Java Search这种方式,你就可以使用这种方式提供的搜索建议了,比如你选中了Search For 下的Type,那搜索结果就会把所有包含你输入文字的类都列出来。不同的搜索类型提供了最符合该类型下的搜索能力,以满足开发者的需求。

    2,输入需要进行搜索的关键词,可以在输入框的最右边选择关键词的限定条件。

    3,选择纳入搜索范围的文件格式,比如我想在jsp文件中搜索,那就可以写上 *.jsp,这样就只会在jsp文件中搜索,从而提高搜索效率。

    4,这个条件,一般不用选择,是在有着明确搜索范围的条件下用的。Derived resources代表啥意思呢,上网搜索了一下,Derived files are those that are being generated on the basis of other files. And when you edit them, the next time they are generated, your edit is lost。

    5,Scope,搜索的范围。这个要看具体的搜索需求,如果需要在当前工作空间搜索,那就选择Workspace,这时候该空间下的所有项目都会参与搜索。如果我们只需要在特定的项目中搜索,那就选择 Working set 工作集,点击Choose找到相应项目即可。

    三、总结

    1,这里介绍了局部和全局搜索,可以看到Eclipse还是提供了较高的查找效率和优秀的使用体验的。

    2,想了解这查找方法的具体实现,可以了解一波Eclipse的源码。 

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  • 移动这一简单动作,对于人类来说相当容易,但对机器人而言就变得极为复杂,说到机器人移动就不得不提到路径规划,路径规划是移动机器人导航最基本的环节,指的是机器人在有障碍物的工作环境中,如何找到一条从起点到...

     

    移动这一简单动作,对于人类来说相当容易,但对机器人而言就变得极为复杂,说到机器人移动就不得不提到路径规划,路径规划是移动机器人导航最基本的环节,指的是机器人在有障碍物的工作环境中,如何找到一条从起点到终点适当的运动路径,使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有障碍物。这不同于用动态规划等方法求得的最短路径,而是指移动机器人能对静态及动态环境作出综合性判断,进行智能决策。

    机器人路径规划图

    总的来说,路径规划主要涉及这3大问题:①明确起点位置及终点;②规避障碍物;③尽可能的做到路径上的优化。

    机器人路径规划有全局与局部规划之分

    根据对环境信息的掌握程度不同,机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。

    思岚机器人路径规划图

    全局路径规划是在已知的环境中,给机器人规划一条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无能为力了。它是一种事前规划,因此对机器人系统的实时计算能力要求不高,虽然规划结果是全局的、较优的,但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。

    而局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知,侧重于考虑机器人当前的局部环境信息,让机器人具有良好的避障能力,通过传感器对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置和几何性质等信息,这种规划需要搜集环境数据,并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正,局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体,要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力,对环境误差和噪声有较高的鲁棒性,能对规划结果进行实时反馈和校正,但是由于缺乏全局环境信息,所以规划结果有可能不是最优的,甚至可能找不到正确路径或完整路径。 

    全局路径规划和局部路径规划并没有本质上的区别,很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划,而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作,机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。

    A*与D*机器人路径规划算法介绍

    在实际情况中,机器人路径规划除了考虑已知环境和未知环境地图,还要考虑到动态和静态环境下的路径规划。

    A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近,最终搜索速度越快。但是,A*算法同样也可用于动态路径规划当中,只是当环境发生变化时,需要重新规划路线。

    机器人路径规划之A算法

    而D*算法则是一种动态启发式路径搜索算法,它事先对环境位置,让机器人在陌生环境中行动自如,在瞬息万变的环境中游刃有余。D*算法的最大优点是不需要预先探明地图,机器人可以和人一样,即使在未知环境中,也可以展开行动,随着机器人不断探索,路径也会时刻调整。

    综上所述,移动机器人路径规划技术已经取得了可观的成绩,但是,在其全局与局部路径规划方法中仍然存在诸多不足之处,为此,国内也有针对这类算法的改进,采用SLAMWARE模块化自主定位导航,改良的D*算法进行路径规划,这也是美国火星探测器采用的核心寻路算法。是一种动态启发式路径搜索算法,它可以让机器人在未知环境中行走自如,在环境多变的情况下游刃有余。

     

     


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