用Python 實現的機器人演算法示例集合——PythonRobotics

PythonRobotics 是用 Python 實現的機器人演算法案例集合，該庫包括了機器人設計中常用的定位演算法、測繪演算法、路徑規劃演算法、SLAM、路徑跟蹤演算法。

Github 地址：

https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics

需求

Python 3.6.x

numpy

scipy

matplotlib

pandas

cvxpy

如何使用

安裝所需的庫

Clone 該庫

在每個目錄中執行 python 腳本

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部分演算法案例展示：

定位演算法

擴展卡爾曼濾波器（EKF）定位

這是使用擴展卡爾曼濾波器（EKF）的感測器融合定位。藍線是真實的軌跡，黑線是推算的軌跡，綠點是定位觀測（例如 GPS），紅線是 EKF 的估計軌跡,紅色橢圓是 EKF 估計的協方差橢圓。

無損卡爾曼濾波定位

這是一個使用無損卡爾曼濾波器（UKF）的感測器融合定位，線條和點與 EKF 模擬的含義相同。

粒子濾波器定位

這是一個帶有粒子濾波器（PF）的感測器融合定位。藍線是真實的軌跡，黑線是推算的軌跡，紅線是 PF 估計的軌跡。這套演算法假定機器人可以測量與地標（RFID）的距離。該測量可用於 PF 定位。

SLAM

迭代最近點演算法（ICP）

這是一個具有奇異值分解的 2D ICP 匹配例子，它可以計算旋轉矩陣和點到點之間的平移向量。

路徑規劃

動態窗口法

這是一個帶有動態窗口方法的 2D 導航示例代碼：

https://www.ri.cmu.edu/pub_files/pub1/fox_dieter_1997_1/fox_dieter_1997_1.pdf

更多用 Python 實現的機器人演算法，請查閱 PythonRobotics 的 Github 頁面：

https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics

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