以下是TEB算法的基本步骤：

1. 初始化机器人的起始姿态和目标姿态。

2. 根据机器人的动态约束和环境中的障碍物生成一系列候选路径。

3. 对于每个候选路径，计算其路径长度和与目标姿态的距离。

4. 根据路径长度和距离，对候选路径进行排序，选择最优路径。

5. 对最优路径进行平滑处理，消除路径中的抖动。

6. 输出最优路径。

在ROS中，可以使用move_base和teb_local_planner两个软件包来实现TEB算法。其中，move_base是ROS中的一个路径规划器，可以根据机器人的起始姿态和目标姿态规划路径；teb_local_planner是一个基于TEB算法的局部路径规划器，可以根据机器人的动态约束和环境中的障碍物动态调整路径。

以下是使用teb_local_planner实现TEB算法的基本步骤：

1. 安装teb_local_planner软件包。

2. 在ROS中启动teb_local_planner节点。

3. 在ROS中发布机器人的起始姿态和目标姿态。

4. teb_local_planner节点会根据机器人的动态约束和环境中的障碍物生成一系列候选路径，并选择最优路径。

5. teb_local_planner节点会将最优路径发布到ROS中。

6. 在ROS中订阅最优路径，控制机器人沿着路径移动。

需要注意的是，TEB算法的实现需要考虑机器人的动态约束和环境中的障碍物，因此需要对机器人的运动学和动力学进行建模，并对环境中的障碍物进行检测和避障。此外，TEB算法的实现还需要考虑路径平滑和控制器的设计等因素。