机器人实用Python代码合集，帮你搞定自主导航

点击上方 "码农真经" 关注，星标或者置顶

22点24分准时推送，第一时间送达

来源：量子位 出品 | 公众号 QbitAI | 编辑：真经君

码农真经(ID:coder_experience)第 131 次推文 来源：百度

上一篇：首款 Jupyter 官方可视化 Debug 工具，JupyterLab 未来可默认支持 Debug

正文

“有代码么？”

?

?

每每写到某实验室的机器人，解锁了厉害的操作，评论区很容易生出这样的问题。

然而，答案常常略带伤感，不好意思，暂时没有。

最近，有一份机器人Python代码合集登陆GitHub，并受到了用户的热烈标星。

自主导航看这里

来自日本的坂井敦，是一个玩机器人的工程师。

?

?

他和小伙伴们，为了能让更多的机器人，在地球上自如地游走，便为广大同行做了一次这样的Python代码汇总，大类如下——

· Localization (定位)
· Mapping (地图构建)
· SLAM
· Path Planning (路径规划)
· Path Tracking (路径追踪)

不难看出，这份合集非常在意，机器人的自主导航能力。

第一个登场的，是“定位”分类下的扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 。?

?

这是一个传感器融合的定位方法。

蓝线是真实轨迹，黑线是用航位推测法 (Dead Reckoning) 推定的轨迹。

绿点是位置数据 (比如GPS) ，红线是EKF估计出的轨迹。

红色椭圆是EKF估计的协方差。

就像这样，每个词条下面都配了一张动图，还有动图的详解。

?

?

坂井说，这样观众就可以更加直观地理解，各种方法背后的思路。

果然是温柔的程序猿。

赏心悦目的集合

各种方法的代码都可以免费自取，又有美味的动图，指引前路，还是很幸福吧。

所以，一起来品尝几幅动图——

?

?

这是A星算法。

?

?

这是势场 (Potential Field) 算法。

?

?
?
这是均匀极性采样 (Uniform Polar Sampling) 。

?

?

这是Voronoi路线图法。

以上作品来自路径规划章节，也是最丰盛的一章，有这么长——

?

?

里面分15个子类，包括了动态窗口法 (Dynamic Window Approach) ，如基于网格的搜索 (Grid Based Search) 算法等等。

子类还有自己的子类。

帮助机器人定制路线，躲避障碍，当事无巨细。

想必，大家会用餐愉快的。

喝前摇一摇

想要更好地用这份合集，来投喂机器人，你需要以下工具：

· Python 3.6.x
· Numpy
· Scipy
· Matplotlib
· Pandas
· Cvxpy 0.4.x

祝各位的机器人茁壮成长。

?

△ 坂井君所在的小松製作所，是工程机械领域的巨头?

并在此献上传送门：
github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics

--END--

往日热文：

一份来自亚马逊工程师的Google面试指南，GitHub收获9.8万星，已翻译成中文

有人说Julia比Python好，还给出了5个理由

如何防止被换脸？担心自己照片被Deepfake利用？试试波士顿大学这项新研究！

GitHub移动App上线：四大特性，手机端无缝完成git任务

突发！Github出现大规模网络劫持情况！

GitHub标星8000+！Python带你实践机器学习圣经PRML

喜欢本文的朋友们，欢迎长按下图关注订阅号码农真经

收看更多精彩内容

你在看吗？一起成长