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在基于采样的算法里,算是比较好的了。不过采样算法共同的问题都是,在“穿过小缝”这种问题面前,比较无力。例子就是前几天群里大家做的走迷宫的测试。
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ompl 没装好吧。看作业文档了吗
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关于Chapter4的作业疑惑,看不懂题目。
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·174浏览
@何伯特 说得对!至于计算量,计算量不大,因为对于无人机来说,最复杂的莫过于求一个高次多项式的根。
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关于Chapter4的作业疑惑,看不懂题目。
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·174浏览
@bmhlkbcj 求解最优T,根源上是为了求解最优的Cost J,对吧?不然你怎么指定每条轨迹该给多少时间?
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关于Chapter4的作业疑惑,看不懂题目。
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·174浏览
@bmhlkbcj 没法保证不碰到障碍物和速度加速度约束,这就是个启发式函数啊。你做A*时候算h考虑障碍物了吗
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关于Chapter4的作业疑惑,看不懂题目。
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·174浏览
@bmhlkbcj 不用继续产生。让你们写的就是个local planner。实际用的时候,生成了轨迹,机器人前进了一段,然后再局部生成新的轨迹。
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关于Chapter4的作业疑惑,看不懂题目。
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·174浏览
@何伯特 无人车应该也有简单的计算方法的。只是我不太了解罢了。
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概念解释:complete planner, probabilistic competer planner, resolution complete planner
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·45浏览
问题有解一定能有限时间内找到;问题有解能以趋近于1的概率找到;在问题以一定分辨率离散化后的空间做到complete .
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前端路径规划中是否一定需要完全考虑最优控制问题?
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·74浏览
KRRT* 代价很大,文章提供了一个很好的思路,但是本身算法计算量太大,因此至今没见到实际应用。不过我实验室目前正在推进,可以小小预告一下,几个月内就能看到实用的krrt*了。
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增量式地图如何理解?
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·42浏览
就是地图是incremental地一点点建起来,往里增加、更新的。不是每次来了测量就全部抹掉重建地图
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BVP的系统方程
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·83浏览
t=0的时候,初始状态啊,把0带入方程
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BVP的系统方程
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·83浏览
@团子 是啊
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改代码吧..我没写这种情况的
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请问第二课的【inf】的语法是什么含义呢?
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·64浏览
@mkop 可能是写错了。。
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请问第二课的【inf】的语法是什么含义呢?
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·64浏览
@mkop 我写的
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由 “GridNode 指针 构成的 三维数组”。完事。
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@mkop 是
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hw_2 ROS/C++实现
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·121浏览
无他唯手熟尔。做机器人的大多数也不是学计算机的,大家都是这么过来的。做好的办法就是从一个工程入手,课程作业恰恰就提供了这样的机会。作业不能按时交没关系,慢慢磨把它写出来吧
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JPS算法问题
——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·59浏览
有的。JPS的启发式函数的设计,整个算法的流程和A*完全一致