曲线生成 | 图解贝塞尔曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
以下是一个使用ROS和Matlab来仿真和可视化贝塞尔曲线生成的简化代码实例:
// ROS C++ 代码,假设已经有一个运行的ROS节点
#include <ros/ros.h>
#include <geometry_msgs/PointStamped.h>
#include <nav_msgs/Path.h>
int main(int argc, char **argv) {
ros::init(argc, argv, "bezier_sim");
ros::NodeHandle nh;
ros::Publisher pub = nh.advertise<nav_msgs::Path>("bezier_path", 1);
// 设置控制点
std::vector<geometry_msgs::Point> control_points;
// ... 初始化控制点
// 计算并发布贝塞尔曲线
ros::Rate rate(10); // 10 Hz
while (ros::ok()) {
nav_msgs::Path bezier_path = calculateBezierPath(control_points);
pub.publish(bezier_path);
ros::spinOnce();
rate.sleep();
}
return 0;
}
# ROS Python 代码,假设已经有一个运行的ROS节点
import rospy
from geometry_msgs.msg import PointStamped, Point
from nav_msgs.msg import Path
def bezier_sim(control_points):
pub = rospy.Publisher('bezier_path', Path, queue_size=1)
rate = rospy.Rate(10) # 10 Hz
while not rospy.is_shutdown():
bezier_path = calculate_bezier_path(control_points)
pub.publish(bezier_path)
rate.sleep()
def calculate_bezier_path(control_points):
# 实现贝塞尔曲线计算的逻辑
# ...
pass
if __name__ == '__main__':
rospy.init_node('bezier_sim')
# 设置控制点
control_points = [Point(), ...] # 初始化控制点
bezier_sim(control_points)
% MATLAB 代码
% 设置控制点
control_points = [...];
% 计算贝塞尔曲线
t = linspace(0, 1, 100); % 100个点
bezier_points = calculateBezierCurve(control_points, t);
% 可视化贝塞尔曲线和控制点
figure;
plot3(control_points(:,1), control_points(:,2), control_points(:,3), 'ro-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot3(bezier_points(:,1), bezier_points(:,2), bezier_points(:,3), 'b-', 'LineWidth', 1);
grid on;
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('Bezier Curve');
% 贝塞尔曲线计算函数
function B = calculateBezierCurve(P, t)
% P: 控制点矩阵, t: 参数
% 计算贝塞尔曲线并返回
% ... 实现贝塞尔曲线计算的算法
end
在这个代码实例中,我们展示了如何在ROS中发布一个贝塞尔曲线路径,同时也提供了如何在MATLAB中计算和可视化贝塞尔曲线。在ROS Python和C++版本中,我们提供了一个函数calculate_bezier_path
来计算贝塞尔曲线,并在一个循环中发布路径消息。这些代码示例都需要完整的贝塞尔曲线计算算法实现,这部分在MATLAB的\`calcul
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