# 障碍物空间下集群分布式轨迹规划研究

**Repository Path**: hauserdong/research_on_multi_robot_distributed_trajectory_planning_in_obstacle_space

## Basic Information

- **Project Name**: 障碍物空间下集群分布式轨迹规划研究
- **Description**: 本仓库是论文《障碍物空间下集群分布式轨迹规划研究》的仿真试验代码。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-05-14
- **Last Updated**: 2023-05-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 障碍物空间下集群分布式轨迹规划研究

#### 介绍
本仓库是论文《障碍物空间下集群分布式轨迹规划研究》的仿真试验代码。
本仓库代码基于[IMPC-DR：Infinite-horizon Model Predictive Control with Deadlock Resolution](http://github.com/PKU-MACDLab/IMPC-DR)，如感兴趣，可以点击连接进一步查看。

#### 安装指南
本仓库代码在Ubuntu 20.0.4下基于Python3进行了验证。

为了顺利运行本仓库代码，您需要确保安装了PyQt5 (5.15.1)、opencv-python (4.1.2.30)、numpy (1.19.2)、mosek (9.4.20)、cvxpy (1.1.6)、scipy (1.5.3)、matplotlib (3.4.3)。其中mosek的使用需要许可证，您可以访问[Mosek](https://www.mosek.com)以获得许可证。除此以外，您还需要安装libxcb-xinerama0：`sudo apt-get install libxcb-xinerama0`.

#### 使用帮助
在论文《障碍物空间下集群分布式轨迹规划研究》中，我们主要针对单面墙、平行双面墙和相交双面墙三种大的情形进行数值仿真试验，其代码均在本仓库中。其中one_wall文件夹中是单面墙仿真代码；two_wall/parallel_wall文件夹中是平行双面墙仿真代码；two_wall/intersect_wall文件夹中是相交双面墙仿真代码。

在每一个文件夹中都有active_2d和passive_2d两个文件夹，分别是论文中提出的主动设计算法和被动设计算法。

您可以在下载本仓库后，进入相应的active_2d或passive_2d文件夹目录下，运行

```
python app.py
```
即可打开相应的可视化窗口，进行仿真试验。