基于ROS的MPC局部路径规划插件发布与介绍

该软件包的核心功能是提供一种基于模型预测控制（MPC）技术的路径规划实现，这使得移动机器人能够在2D平面上进行有效的路径规划。 ### 模型预测控制（MPC） 模型预测控制是一种先进的控制策略，它通过解决在线优化问题来预测未来的系统行为，并且能够处理复杂的约束条件。在路径规划的上下文中，MPC可以用来生成满足各种约束（比如运动学、动力学和环境限制）的最优轨迹。MPC的时间最小化功能意味着它可以寻找能够将机器人从当前位置移动到目标位置的最快速路径。 ### 二次形式后退水平配置 二次形式后退水平配置是MPC中常用的一种策略，它涉及对机器人状态的二次成本函数进行最小化。这种配置特别适用于处理非线性系统，从而允许机器人在复杂的环境中执行精确和安全的操作。 ### ROS兼容性 mpc_local_planner软件包兼容ROS的特定版本，如ROS Melodic，确保了与ROS生态系统中的其他软件包和工具的良好集成。由于它是一个插件，它可以直接集成到ROS的2D导航堆栈中，为用户提供了一个即插即用的解决方案。 ### 编译和使用 虽然软件包提供了一种基本的编译和使用方法，但它也支持自定义构建，允许用户根据需要使用其他第三方求解器进行编译。这提供了更大的灵活性，使得用户可以针对特定的应用场景优化性能。 ### 发表作品的引用要求 该软件包的开发者建议，任何使用此软件包进行已发布工作的研究人员或开发者至少引用一篇相关的出版物。这不仅体现了对开发者的劳动成果的尊重，也保证了科学研究的透明度和可追溯性。 ### 主要论文与方法 软件包中提到的参考文献是C.Rösmann等人在2020年发表的一篇论文，详细介绍了基于非线性模型预测控制的在线运动规划方法，这种方法采用非欧几里得旋转组来处理机器人的运动学约束。 ### 标签说明 该软件包的标签"path-planning, ros, mpc, mobile-robots, trajectory-optimization, car-like-robots, model-predictive-control, C++" 表明了它适用于路径规划、机器人操作系统、模型预测控制、移动机器人、轨迹优化、类似汽车的机器人，且主要使用C++语言开发。 ### 压缩包子文件说明 文件名称列表中的"mpc_local_planner-master"表明该软件包的源代码是开源的，并且可以通过访问相应的GitHub存储库进行下载和使用。'master'通常指的是源代码仓库的主分支，包含最新的开发和发布代码。"