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File metadata and controls

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Webots平台无人车循迹避障算法仿真

1. 环境配置

1.1 安装依赖

pip install numpy scipy matplotlib osqp

1.2 Webots配置

确保Webots已正确安装。调试需要配置以下内容：

Python解释器路径

  • 推荐路径：C:/Users/Administrator/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe
  • 确保Python版本为3.8.x（与Webots controller库兼容）

VSCode配置

项目已配置好 .vscode/settings.json 和 .vscode/launch.json：

  • python.defaultInterpreterPath：设置默认Python解释器
  • 调试配置包含A*、DWA、PRM、APF控制器的调试入口

2. 项目结构

project/
├── algorithms/                    # 纯算法实现（不依赖Webots）
│   ├── local_planning/           # 局部规划算法
│   │   ├── apf.py                # 人工势场算法
│   │   ├── dwa.py                # 动态窗口法
│   │   └── mpc.py                # 模型预测控制
│   ├── path_planning/            # 全局路径规划算法
│   │   ├── a_star.py             # A*算法
│   │   └── prm.py                # PRM概率路图
│   └── trajectory_tracking/       # 轨迹跟踪算法
│       └── pid_controller.py      # PID控制器
├── controllers/                   # Webots控制器（依赖controller模块）
│   ├── base/                     # 基础控制器类
│   │   ├── supervisor_controller.py
│   │   └── vehicle_controller.py
│   ├── examples/                  # 控制器示例
│   │   ├── a_star_controller.py
│   │   ├── atf_controller.py
│   │   └── dwa_controller.py
│   ├── hybrid/                    # 混合控制器
│   │   └── prm_pid_controller.py
│   └── all_controller/            # 完整控制器实现
├── utils/                         # 工具模块
│   ├── geometry.py                # 几何计算
│   ├── math_utils.py              # 数学工具
│   └── trajectory.py              # 轨迹处理
└── worlds/                        # Webots世界文件
    ├── empty.wbt                  # 空世界
    └── trace.wbt                  # 轨迹世界

注意：algorithms/ 目录下的文件是纯算法实现，可以独立运行测试；controllers/ 目录下的文件是Webots控制器，需要在Webots环境中运行。

3. 运行指南

3.1 在Webots中运行

  1. 打开Webots软件
  2. 加载项目世界文件（project/worlds/empty.wbt或project/worlds/trace.wbt）
  3. 在机器人节点中设置控制器为对应的Python文件（如a_star_controller.py）
  4. 点击运行按钮启动仿真

3.2 VSCode调试配置

项目已配置好.vscode/launch.json，支持以下调试配置：

调试配置 说明
A 控制器调试* 调试A*路径规划算法
DWA 控制器调试 调试DWA局部规划算法
PRM 控制器调试 调试PRM路径规划算法
APF 控制器调试 调试人工势场算法

调试配置说明

每个调试配置包含以下关键设置：

  • pythonPath：Python解释器路径
  • program：被调试的控制器文件
  • cwd：工作目录（project/controllers/all_controller）
  • env.PYTHONPATH：Webots controller库路径
  • env.PATH：包含Python和Webots的路径

启动调试

  1. 在VSCode左侧运行和调试面板中选择调试配置
  2. 按下F5或点击绿色运行按钮启动调试
  3. 调试时会启动Webots仿真窗口

3.3 查看仿真结果

仿真运行后，可以在Webots界面的Views->Optional->Robot Console中查看调试输出。

4. 算法说明

4.1 A*算法

  • 算法文件：project/algorithms/path_planning/a_star.py（纯算法实现）
  • Webots控制器：project/controllers/all_controller/a_star_controller.py
  • 功能：基于启发式搜索的全局路径规划算法，可在已知地图中找到最优路径

4.2 PRM算法

  • 算法文件：project/algorithms/path_planning/prm.py（纯算法实现）
  • Webots控制器：project/controllers/all_controller/prm_controller.py
  • 功能：概率路图算法，通过随机采样构建路图，适合高维空间和复杂环境

4.3 DWA算法

  • 算法文件：project/algorithms/local_planning/dwa.py（纯算法实现）
  • Webots控制器：project/controllers/all_controller/dwa_controller.py
  • 功能：动态窗口法，考虑机器人运动约束，在速度空间中搜索最优速度

4.4 人工势场（ATF/APF）

  • 算法文件：project/algorithms/local_planning/apf.py（纯算法实现）
  • Webots控制器：project/controllers/all_controller/atf_controller.py
  • 功能：将机器人运动建模为受力场，目标点产生引力，障碍物产生斥力

4.5 MPC控制

  • 算法文件：project/algorithms/local_planning/mpc.py
  • 功能：基于模型预测的控制方法，优化未来控制序列以跟踪参考轨迹

4.6 PID控制

  • 算法文件：project/algorithms/trajectory_tracking/pid_controller.py
  • 功能：经典的闭环控制算法，通过比例、积分、微分三个环节调节控制量

5. 常见问题

5.1 VSCode调试时提示"找不到Python解释器"

错误信息：legacyGetInterpreterDetails: No executable found

解决方法：

  1. 检查 .vscode/settings.json 中的 python.defaultInterpreterPath 是否正确
  2. 确保Python 3.8已安装在 C:/Users/Administrator/AppData/Local/Programs/Python/Python38/
  3. 检查 Webots controller 路径是否添加到 PYTHONPATH 环境变量