Python和matplotlib的配置与使用

这里我们使用Anacondda的Python编程环境，使用Visual Studio Code软件进行开发。

Anaconda是专业为了方便于使用Python进行数据挖掘研究而制作的一个应用包，涵盖了在各种数据挖掘研究涉及领域中使用的Python库，而且自带了专业用来处理软件环境中依赖问题的conda包系统。

主要优点是实现了外包管理与环境管理的各种功能，而且可以非常容易地处控制多版本Python共存、转换以及各种第三方包使用上的问题。

Anaconda使用工具/命令conda来实现对package和environment的控制，其中就曾经包括了python和相应的配套开发工具。

Anaconda自带人工智能环境，这里我们需要用到的numpy矩阵计算环境、pandas分析环境、matplotlib数据可视化环境等等会自动安装，无需手动配置。

VSCode，全名Visual Studio Code，是由微软公司研发出的一种轻量级程序编写器，免费、开放且能力强劲。

它支持了基本上所有主要的程序语言的语法高光度、智能编码补满、自设定热键、括号匹配、编码片段、编码对比Diff、GIT等功能，同时支援插件扩展功能，并根据个人网站发展或者云端使用发展做了调整。

该软件跨平台，支持Win、Mac和Linux，启动界面如所示。

VS Code编程环境具备项目视图和调试工具，可以让我们更高效的进行代码分析与验证。VS Code会自动检测我们系统当前环境进行加载选择。

这里为了方便后续开发，我将数据可视化部分写成类库的模式，在后续算法验证当中，仅需输入数据调用即可，类库程序如图所示。

图表可视化部分是Plotting类，主要作用就是添加坐标点进行显示。这里以queue队列的数据形式进行存储，如图所示。

路线规划算法的基本概念为：移动机器人在有障碍物的周围环境中根据相应的评价准则，寻求一个由初始状态至达到目标状态之间的无碰路线。路径规划算法的还有一个划分的方式，即可分为全局路径规划和局部路径规划。

全局路径规划是基于环境全局的信息，这包含了机器人在当前状况下检测不到的所有信号。全局规划把环境信息存放到一幅图中，并利用这张图寻找可能的路线。

由于全局算法通常要求花费大量的运算时间，因此不适合于高速多变的动态环境，并且由于全局路径规划必须要预先掌握全局的环境信息，也不适合于未知环境下的规划任务。

局部路径计算系统只考虑了机器人的瞬时环境信号，使得计算数量减少，效率明显提高。但局部路径规划算法，有时并不一定可以让机器人直接抵达目的地点，从而导致了计算全局不收敛。

对移动机器人来说，兼顾非完全微分约束的路径规划问题是该领域的难点所在。

非完整微分约束影响了机器人系统的运动速度并且约束也无法去积分，因此无法把这些束缚转换为简化的几何束缚。

根据随机采集的路径规划方法，尤其是快速随机搜索树方法，可以将各种约束集成在算法本身之中，因此可以很有效的解决有非完整微分约束的路径规划问题。

在深入研究自己自主规划课题之前，应先形成相对比较完善的自主规划系统，然后再以这个系统为指导，对自己自主规划的各种具体课题加以研究。

本节拟针对独立人工智能机器人的思考方法、行动方式、任务行动等特征，形成与之相适应的自主性体育运动规划系统。

并根据人工智能机器人的数量种类和规模，把自主性运动计划细分成单一人工智能机器人的运动计划和多人工智能机器人协同的运动计划二种规划系统。

文章重点涉及了以下几个常见的运动规划算法：图搜索法、RRT算法、人工势场法、BUG算法等，并对部分方法的自身问题也进行了一些改进研究。

此次设计方案以算法的验证为主，通过查阅相关文献，根据相关文献资料确定此次设计实验的算法，推导算法的实现过程，最终通过代码进行实现数据可视化分析来完成本文的工作，如图所示。

此次设计先对图搜索算法、RRT及RTT改进算法、BUG算法、人工势场法进行理论的分析和阐述，通过Python编程+Matplotlib数据可视化的方式来对路径搜索算法进行可视化的展示和分析。

这个研究工作主要是指通过对ROS机器人系统所进行的仿真实验，而ROS技术（Robot Operating
System，下文简写“ROS”）则是指一个广泛应用在人工智能方面开放的多元操作系统。

它提供了控制系统所需要的全部特性，如硬件抽象性，系统底层的控制，对常用功能的应用，进程的数据传递，和包处理等。

它还具有用来检索、翻译、汇编、和跨计算机执行代码所必需的工具和库函数的功能。

在ROS系统下可以通过Gazebo物理仿真+Rviz三维数据可视化的方式对算法进行分析。在ROS中实现自己的路径规划算法需要以plugin的方式，并且继承nav_core：：BaseGlobalPlanner接口。

仿真测试部分在Gazebo环境下搭建机器人模型，通过仿真系统将激光雷达数据、里程计数据、姿态数据进行模拟，传感器数据传递到navigation导航框架当中实现路径规划及自主导航功能。