移动机器人算法python实例 -- 开源项目推介

开源项目地址：https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics

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目录

介绍

依赖环境

安装方式

本地帮助文档的部署

作者

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介绍

这是一个移动机器人从建图、SLAM、定位到路径规划和运动学模型，甚至还有四轴无人机以及四足机器人的各种算法的开源项目，相当不错，目前已经有了7.7k的start。

简单列举一下拥有的算法：

• Localization
  • Extended Kalman Filter localization
  • Particle filter localization
  • Histogram filter localization
• Mapping
  • Gaussian grid map
  • Ray casting grid map
  • Lidar to grid map
  • k-means object clustering
  • Rectangle fitting
• SLAM
  • Iterative Closest Point (ICP) Matching
  • FastSLAM 1.0
• Path Planning
  • Dynamic Window Approach
  • Grid based search
    • Dijkstra algorithm
    • A* algorithm
    • Potential Field algorithm
    • Grid based coverage path planning
  • State Lattice Planning
    • Biased polar sampling
    • Lane sampling
  • Probabilistic Road-Map (PRM) planning
  • Rapidly-Exploring Random Trees (RRT)
    • RRT*
    • RRT* with reeds-shepp path
    • LQR-RRT*
  • Quintic polynomials planning
  • Reeds Shepp planning
  • LQR based path planning
  • Optimal Trajectory in a Frenet Frame
• Path Tracking
  • move to a pose control
  • Stanley control
  • Rear wheel feedback control
  • Linear–quadratic regulator (LQR) speed and steering control
  • Model predictive speed and steering control
  • Nonlinear Model predictive control with C-GMRES
• Arm Navigation
  • N joint arm to point control
  • Arm navigation with obstacle avoidance
• Aerial Navigation
  • drone 3d trajectory following
  • rocket powered landing
• Bipedal
  • bipedal planner with inverted pendulum

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依赖环境：

• Python 3.7.x (2.7 is not supported)

• numpy

• scipy

• matplotlib

• pandas

• cvxpy

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安装方式：

1、克隆仓库到本地：

git clone https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics.git

cd PythonRobotics/

2、使用conda工具一键安装所有依赖项（否则就手动安装上面的依赖环境）：

conda env create -f environment.yml

3、打开以算法命名的子文件夹，使用python运行里面的py文件就可以看到效果；

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本地帮助文档的部署

1、首先，安装sphinx工具

pip install sphinx sphinx-autobuild sphinx-rtd-theme

2、进入 PythonRobotics/docs 目录，执行命令：

make html

另外，如果您想在每次更改文件时进行构建：

sphinx-autobuild . _build/html

3、Jupyter笔记本集成

当您想从每个jupyter笔记本生成rst文件时，输入命令：

cd PythonRobotics/docs
python jupyternotebook2rst.py

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作者

作者主页：https://atsushisakai.github.io/

作者Atsushi Sakai，是一名日本的机器人算法工程师，在github很活跃，主导了好几个机器人相关的开源项目。

另外还有一个基于matlab的机器人算法实例（现在已经停止更新了），也非常不错，所有的实例都有图形化的显示以及不错的注释（注释部分由于是日语，可能会有乱码，可以打开他的博客，用谷歌页面翻译或者有道翻译，直接查看相关源码和解释）