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TEB算法-2
文章目录 1. 设置机器人的形状1.1 BaseRobotFootprintModel1.2 其他RobotFootprintModel 2. TEB路线规划器2.1 基类PlannerInterface2.2 TebOptimalPlanner2.2.1 构造函数2.2.2 基类接口中定义的函数2.2.3 设定起始速度2.2.4 障碍物操作2.2.5 通过点操作2.2.6 可视化（需要修WinDbg !teb
!teb 简介 !teb扩展显示线程环境块（teb）中信息的格式化视图。 使用形式 !teb [TEB-Address] 参数 TEB-Address 要检查其TEB的线程的十六进制地址。（这不是从线程的内核线程块派生的TEB地址。）如果在用户模式中省略了TEB地址，则使用当前线程的TEB。如果在内核模式下省略，则显示与当前寄小知识点记录随笔
在github上下载不同版本的源码，切换分支之后需使用加分支名称的命令 例：下载teb_local_planner包 直接下载默认版本： git clone https://github.com/rst-tu-dortmun/teb_local_planner.git 下载 “kinetic-devel” (分支版本号)版本： git clone -b kinetic-devel https://github.【Win内核】从TEB到模块遍历
最近逐步接触内核结构，有些感觉就是其实大体的都知道，但一到细节就gg。仔细想想，其实之前学的系统结构都是基于最早的，而当代的计算机结构是经历过n年优化了的结果，所以不能以管窥豹，对于内核的学习更是需要手动去实操。个人觉得可以自己去推导计算机的组件和发展流程，有益于你更深入的译文《Efficient Trajectory Optimization using a Sparse Model》
Efficient Trajectory Optimization using a Sparse Model Christoph Rösmann1, Wendelin Feiten2, Thomas Wösch2, Frank Hoffmann1and Torsten Bertram1 摘要-“TEB”方法通过后续修改由全局规划器生成的初始轨迹来优化机器人轨迹。在轨迹优化中考虑的目标包括但不限于总teb_local_planner论文解读(2): Efficient Trajectory Optimization using a Sparse Model
teb2013年的一篇文章 摘要： teb的最优轨迹问题，可以转换为多变量的非线性最优化问题。大多数的变量成员都与一小部分周围的变量产生联系。进而构成稀疏结构的H矩阵。文章主要就是描述，怎么用g2o来求解teb的优化问题。 g2o在VSLAM和SBA中已经广泛应用。 g2o优化第一步首先构建图TEB程序解析1（base_teb_edges.h）
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http://wiki.ros.org/teb_local_planner/Tutorials/Inspect%20optimization%20feedback 检查优化反馈 简介：怎样检查优化的轨迹反馈，例如可视化选择的优化轨迹的速度分布 对于进一步参数调试或者评价目的，更感兴趣的是更够访问内部优化状态比如包括实时的状态。因此teb_local_plannerteb_local_planner/Tutorials
teb_local_planner/Tutorials 4. Obstacle Avoidance and Robot Footprint Model 4.1 How Obstacle Avoidance works 4.1.1 Penalty terms(惩罚项) 避障是全部轨迹优化(trajectory optimization)的一部分。如果得到的轨迹碰到了障碍物，就会得到一个大的代价值。理想情况下，这种