【teb避障算法】在机器人自主导航领域，路径规划与避障是实现高效、安全移动的关键技术。其中，TEB（Time-Elastic Band）避障算法作为一种基于时间弹性带的局部路径规划方法，因其灵活性和实时性，在移动机器人应用中得到了广泛认可。
TEB算法的核心思想是将机器人的运动轨迹建模为一个时间弹性带，通过优化该带的形状来满足避障需求。与传统的基于几何约束的路径规划方法不同，TEB不仅考虑空间上的障碍物规避，还引入了时间维度，使得机器人能够在动态环境中更智能地调整路径，避免与移动目标发生碰撞。
该算法通常结合局部地图信息和机器人当前状态，实时计算出一条既满足动力学约束又避开障碍物的轨迹。其优势在于能够处理复杂的环境变化，并在保证安全性的同时提高导航效率。此外，TEB支持多种运动模型，适用于轮式、履带式等多种类型的移动机器人。
在实际应用中，TEB避障算法常与全局路径规划算法（如A或Dijkstra）配合使用，形成“全局-局部”两级导航结构。全局路径提供大致方向，而TEB则负责在局部范围内进行动态调整，确保机器人在复杂环境中稳定前行。
随着人工智能和机器人技术的不断发展，TEB避障算法也在持续优化中。未来，随着多传感器融合、深度学习等技术的引入，TEB有望在更多高精度、高动态的应用场景中发挥更大作用。
