ROS 和 Gazebo 模拟器实现未知环境探索的快速探索随机树算法
ROS 和同步定位和映射ROS 最流行的应用之一是 SLAM（同步定位和映射）。 移动机器人中 SLAM 的目标是借助连接到机器人的可用传感器构建和更新未探索环境的地图，该传感器将用于探索。快速探索随机树算法快速探索随机树 (RRT) 是一种数据结构和算法，旨在有效搜索非凸高维空间。 RRT 以一种快速减少随机选择点到树的预期距离的方式递增构建。 RRT 特别适用于涉及障碍和差分约束（非完整或运动
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ROS 和同步定位和映射
ROS 最流行的应用之一是 SLAM（同步定位和映射）。 移动机器人中 SLAM 的目标是借助连接到机器人的可用传感器构建和更新未探索环境的地图，该传感器将用于探索。
快速探索随机树算法
快速探索随机树 (RRT) 是一种数据结构和算法，旨在有效搜索非凸高维空间。 RRT 以一种快速减少随机选择点到树的预期距离的方式递增构建。 RRT 特别适用于涉及障碍和差分约束（非完整或运动动力学）的路径规划问题。
同步定位和映射使用此算法
Gazebo 模拟器
ROS 探索快速探索随机树算法
在这个项目中需要执行三个主要步骤。
项目设置
自主 SLAM 演示主要执行
步骤 1：将机器人放置在 Gazebo 内的环境中
步骤 2：对环境进行自主探索并生成地图
在 RVIZ 窗口中为 RRT 设置探索区域
步骤 3：执行路径规划并在环境中到达目标
在 RVIZ 窗口中设定目标
源代码（预建的 ROS 包）
详情参阅 亚图跨际
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