这可能是史上最全的Python算法集
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2024-05-10
本文是一些机器人算法(特别是自动导航算法)的Python代码合集。
其主要特点有以下三点:选择了在实践中广泛应用的算法;依赖最少;容易阅读,容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
前排友情提示,文章较长,建议收藏后再看。
目录
环境需求
怎样使用
本地化
扩展卡尔曼滤波本地化
无损卡尔曼滤波本地化
粒子滤波本地化
直方图滤波本地化
映射
高斯网格映射
光线投射网格映射
k均值物体聚类
圆形拟合物体形状识别
SLAM
迭代最近点匹配
EKF SLAM
FastSLAM 1.0
FastSLAM 2.0
基于图的SLAM
路径规划
动态窗口方式
基于网格的搜索
迪杰斯特拉算法
A*算法
势场算法
模型预测路径生成
路径优化示例
查找表生成示例
状态晶格规划
均匀极性采样(Uniform polar sampling)
偏差极性采样(Biased polar sampling)
路线采样(Lane sampling)
随机路径图(PRM)规划
Voronoi路径图规划
快速搜索随机树(RRT)
基本RRT
RRT*
基于Dubins路径的RRT
基于Dubins路径的RRT*
基于reeds-shepp路径的RRT*
Informed RRT*
批量Informed RRT*
三次样条规划
B样条规划
贝济埃路径规划
五次多项式规划
Dubins路径规划
Reeds Shepp路径规划
基于LQR的路径规划
Frenet Frame中的最优路径
路径跟踪
纯追迹跟踪
史坦利控制
后轮反馈控制
线性二次regulator(LQR)转向控制
线性二次regulator(LQR)转向和速度控制
项目支持
环境需求
Python 3.6.x
numpy
scipy
matplotlib
pandas
cvxpy 0.4.x
怎样使用
安装必要的库;
克隆本代码仓库;
执行每个目录下的python脚本;
如果你喜欢,则收藏本代码库:)
本地化
扩展卡尔曼滤波本地化
该算法利用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)实现感测器混合本地化。
蓝线为真实路径,黑线为导航推测路径(dead reckoning trajectory),绿点为位置观测(如GPS),红线为EKF估算的路径。
红色椭圆为EKF估算的协方差。
相关阅读:
概率机器人学
http://www.probabilistic-robotics.org/
无损卡尔曼滤波本地化
该算法利用无损卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter, UKF)实现感测器混合本地化。
线和点的含义与EKF模拟的例子相同。
相关阅读:
利用无差别训练过的无损卡尔曼滤波进行机器人移动本地化
https://www.researchgate.net/publication/267963417_Discriminatively_Trained_Unscented_Kalman_Filter_for_Mobile_Robot_Localization
粒子滤波本地化
该算法利用粒子滤波器(Particle Filter, PF)实现感测器混合本地化。
蓝线为真实路径,黑线为导航推测路径(dead reckoning trajectory),绿点为位置观测(如GPS),红线为PF估算的路径。
该算法假设机器人能够测量与地标(RFID)之间的距离。
PF本地化会用到该测量结果。
相关阅读:
概率机器人学
http://www.probabilistic-robotics.org/
直方图滤波本地化
该算法是利用直方图滤波器(Histogram filter)实现二维本地化的例子。
红十字是实际位置,黑点是RFID的位置。
蓝色格子是直方图滤波器的概率位置。
在该模拟中,x,y是未知数,yaw已知。
滤波器整合了速度输入和从RFID获得距离观测数据进行本地化。
不需要初始位置。
相关阅读:
概率机器人学
http://www.probabilistic-robotics.org/
映射
高斯网格映射
本算法是二维高斯网格映射(Gaussian grid mapping)的例子。
光线投射网格映射
本算法是二维光线投射网格映射(Ray casting grid map)的例子。
k均值物体聚类
本算法是使用k均值算法进行二维物体聚类的例子。
圆形拟合物体形状识别
本算法是使用圆形拟合进行物体形状识别的例子。
蓝圈是实际的物体形状。
红叉是通过距离感测器观测到的点。
红圈是使用圆形拟合估计的物体形状。
SLAM
同时本地化和映射(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的例子。
迭代最近点匹配
本算法是使用单值解构进行二维迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)匹配的例子。
它能计算从一些点到另一些点的旋转矩阵和平移矩阵。
相关阅读:
机器人运动介绍:迭代最近点算法
https://cs.gmu.edu/~kosecka/cs685/cs685-icp.pdf
EKF SLAM
这是基于扩展卡尔曼滤波的SLAM示例。
蓝线是真实路径,黑线是导航推测路径,红线是EKF SLAM估计的路径。
绿叉是估计的地标。
相关阅读:
概率机器人学
http://www.probabilistic-robotics.org/
FastSLAM 1.0
这是用FastSLAM 1.0进行基于特征的SLAM的示例。
蓝线是实际路径,黑线是导航推测,红线是FastSLAM的推测路径。
红点是FastSLAM中的粒子。
黑点是地标,蓝叉是FastLSAM估算的地标位置。
相关阅读:
概率机器人学
http://www.probabilistic-robotics.org/
FastSLAM 2.0
这是用FastSLAM 2.0进行基于特征的SLAM的示例。
动画的含义与FastSLAM 1.0的情况相同。
相关阅读:
概率机器人学
http://www.probabilistic-robotics.org/
Tim Bailey的SLAM模拟
http://www-personal.acfr.usyd.edu.au/tbailey/software/slam_simulations.htm
基于图的SLAM
这是基于图的SLAM的示例。
蓝线是实际路径。
黑线是导航推测路径。
红线是基于图的SLAM估算的路径。
黑星是地标,用于生成图的边。
相关阅读:
基于图的SLAM入门
http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/pdf/grisetti10titsmag.pdf
路径规划
动态窗口方式
这是使用动态窗口方式(Dynamic Window Approach)进行二维导航的示例代码。
相关阅读:
用动态窗口方式避免碰撞
https://www.ri.cmu.edu/pub_files/pub1/fox_dieter_1997_1/fox_dieter_1997_1.pdf
基于网格的搜索
迪杰斯特拉算法
这是利用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法实现的基于二维网格的最短路径规划。
动画中青色点为搜索过的节点。
A*算法
下面是使用A星算法进行基于二维网格的最短路径规划。
动画中青色点为搜索过的节点。
启发算法为二维欧几里得距离。
势场算法
下面是使用势场算法进行基于二维网格的路径规划。
动画中蓝色的热区图显示了每个格子的势能。
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