機械臂常用路徑規劃演算法

Ⅰ 做移動式機器人路徑規劃，有哪些比較好的模擬平台，能出柵格二維圖的那種

在Matlab平台上運行模擬

路徑規劃演算法的研究是移動機器人研究領域中一個重要的組成部分，它的目的是使移動機器人能夠在一個已知或者未知的環境中，找到一條從其實狀態到目標狀態的無碰撞路徑。傳統的路徑規劃演算法大部分只考慮機器人的位姿空間，然而，實際上機器人不僅受到位姿空間的約束，還會受到各種外力的約束。

機器人路徑規劃演算法（Dijkstra和A*兩種）在matlab上編程實現。

移動機器人路徑規劃是指在一個未知的環境中，機器人根據任務尋找一條最優的運動軌跡，該軌跡可以連接起點和目標點，同時避開環境中的障礙物，歸納起來分為下面兩個步驟：

地圖模型的建立：根據機器人運動的環境然後抽象建立起柵格地圖、

路徑搜索演算法：機器人路徑規劃主要涉及3大問題：

①明確起點位置以及終點；

②規避障礙物；

③盡可能做到路徑上的優化。

從Dijkstra和A*演算法實現路徑規劃的問題。

Ⅱ 自動駕駛全局路徑規劃是什麼意思

首先來說明三個概念，路徑規劃、避障規劃、軌跡規劃。路徑規劃通常指全局的路徑規劃，也可以叫全局導航規劃，從出發點到目標點之間的純幾何路徑規劃，無關時間序列，無關車輛動力學。
避障規劃又叫局部路徑規劃，又可叫動態路徑規劃，也可以叫即時導航規劃。主要是探測障礙物，並對障礙物的移動軌跡跟蹤（Moving Object Detection and Tracking ，一般縮寫為MODAT）做出下一步可能位置的推算，最終繪制出一幅包含現存碰撞風險和潛在碰撞風險的障礙物地圖，這個潛在的風險提示是100毫秒級，未來需要進一步提高，這對感測器、演算法的效率和處理器的運算能力都是極大的挑戰，避障規劃不僅考慮空間還考慮時間序列，在復雜的市區運算量驚人，可能超過30TFLOPS，這是無人車難度最高的環節。未來還要加入V2X地圖，避障規劃會更復雜，加入V2X地圖，基本可確保無人車不會發生任何形式的主動碰撞。
軌跡規劃則源自機器人研究，通常是說機械臂的路徑規劃。在無人車領域，軌跡規劃的定義感覺不統一。有人將避障規劃與軌跡規劃混淆了。軌跡規劃應該是在路徑規劃和避障規劃的基礎上，考慮時間序列和車輛動力學對車輛運行軌跡的規劃，主要是車縱向加速度和車橫向角速度的設定。將設定交給執行系統，轉向、油門、剎車。如果有主動懸掛，那麼軌跡規劃可能還要考慮地形因素。

三大規劃是無人車最復雜的部分，演算法多不勝數，讓人眼花繚亂，這也是網路、谷歌和蘋果科技巨頭要切入無人車領域的主要原因，這些科技巨頭最擅長的就是演算法的優化整合。當然傳統車廠如福特和豐田，擁有對車輛動力學的絕對優勢，在此領域實力並不比科技巨頭要差，尤其是豐田，從開源SLAM到KITTI，軟體實力絲毫不次於谷歌。

Ⅲ 軌跡規劃的移動機器人的軌跡規劃

a.基於模型和基於感測器的路徑規劃
基於模型的方法有：c-空間法、自由空間法、網格法、四叉樹法、矢量場流的幾何表示法等。相應的搜索演算法有A*、遺傳演算法等。
b.全局路徑規劃（GlobalPath Planning）和局部路徑規劃（LocalPath Planning）
自主移動機器人的導航問題要解決的是：
（1）「我現在何處？」；
（2）「我要往何處去？」；
（3）「要如何到該處去？」。
局部路徑規劃主要解決（1）和（3）兩個問題，即機器人定位和路徑跟蹤問題；方法主要有：人工勢場法 、模糊邏輯演算法等 。
全局路徑規劃主要解決（2），即全局目標分解為局部目標，再由局部規劃實現局部目標。主要有：可視圖法 、環境分割法（自由空間法 、柵格法 ）等 ；
c.離線路徑規劃和在線路徑規劃
離線路徑規劃是基於環境先驗完全信息的路徑路徑規劃。完整的先驗信息只能適用於靜態環境，這種情況下，路徑是離線規劃的；在線路徑規劃是基於感測器信息的不確定環境的路徑規劃。在這種情況下，路徑必須是在線規劃的。 一般來講，移動機器人有三個自由度（X，Y，θ），機械手有6個自由度（3個位置自由度和3個姿態自由度）。因此，移動機器人的動作規劃不是在2個位置自由度（X，Y）構成的2維空間，而是要搜索位置和姿態構成的3維空間。如圖所示。

Ⅳ 有哪些應用於移動機器人路徑規劃的演算法

機器人家上了解到，在二維二值地圖（FREE or OCCUPIED）場景下進行路徑規劃的方法。我看之前有同學在回答的時候配上了這幅圖：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

兩大類：
1. 完備的（complete)
2. 基於采樣的（sampling-based）又稱為概率完備的

一 完備的規劃演算法

A*演算法

所謂完備就是要達到一個systematic的標准，即：如果在起始點和目標點間有路徑解存在那麼一定可以得到解，如果得不到解那麼一定說明沒有解存在。
這一大類演算法在移動機器人領域通常直接在occupancy grid網格地圖上進行規劃（可以簡單理解成二值地圖的像素矩陣）以深度優先尋路演算法、廣度優先尋路演算法、Dijkstra(迪傑斯特拉)演算法為始祖，以A*演算法(Dijstra演算法上以減少計算量為目的加上了一個啟發式代價)最為常用，近期的Theta*演算法是在A*演算法的基礎上增加了line-of-sight優化使得規劃出來的路徑不完全依賴於單步的柵格形狀（答主以為這個演算法意義不大，不就是規劃了一條路徑再簡單平滑了一下么）。
完備的演算法的優勢在與它對於解的捕獲能力是完全的，但是由此產生的缺點就是演算法復雜度較大。這種缺點在二維小尺度柵格地圖上並不明顯，但是在大尺度，尤其是多維度規劃問題上，比如機械臂、蛇形機器人的規劃問題將帶來巨大的計算代價。這樣也直接促使了第二大類演算法的產生。

二 基於采樣的規劃演算法

RRT-connect演算法
這種演算法一般是不直接在grid地圖進行最小柵格解析度的規劃，它們採用在地圖上隨機撒一定密度的粒子來抽象實際地圖輔助規劃。如PRM演算法及其變種就是在原始地圖上進行撒點，抽取roadmap在這樣一個拓撲地圖上進行規劃；RRT以及其優秀的變種RRT-connect則是在地圖上每步隨機撒一個點，迭代生長樹的方式，連接起止點為目的，最後在連接的圖上進行規劃。這些基於采樣的演算法速度較快，但是生成的路徑代價（可理解為長度）較完備的演算法高，而且會產生「有解求不出」的情況（PRM的逢Narrow space卒的情況）。這樣的演算法一般在高維度的規劃問題中廣泛運用。

三 其他規劃演算法
除了這兩類之外還有間接的規劃演算法：Experience-based（Experience Graph經驗圖演算法）演算法：基於經驗的規劃演算法，這是一種存儲之前規劃路徑，建立知識庫，依賴之進行規劃的方法，題主有興趣可以閱讀相關文獻。這種方法犧牲了一定的空間代價達到了速度與完備兼得的優勢。此外還有基於廣義Voronoi圖的方法進行的Fast-marching規劃，類似dijkstra規劃和勢場的融合，該方法能夠完備地規劃出位於道路中央，遠離障礙物的路徑。答主最近也在研究此類演算法相關的工作。

APF（人工勢場）演算法

至於D* 、勢場法、DWA(動態窗口法)、SR-PRM屬於在動態環境下為躲避動態障礙物、考慮機器人動力學模型設計的規劃演算法。

Ⅳ 機器人路徑規劃演算法是什麼

機器人路徑規劃演算法是 路徑規劃的目的是在給定起點和目標點的空間里規劃出一條從起點到目標點的無碰撞路徑。

移動機器人的路徑規劃,就是移動機器人在所處的環境中尋找到一條從起始點到目標點的無碰路徑,尤其是移動機器人在沒有人為干預的情況下的自主運動,這就需要各種智能演算法融入到機器人自身控制系統中,使得移動機器人自主做出判斷和決策。

Ⅵ 番茄採摘機器人路徑演算法

作 者：張天成 李奇林 裴天朔
Zhang Tiancheng;Li Qilin;Pei Tianshuo

作者機構：江蘇理工學院機械工程學院

出 版 物：《機電工程技術》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)

年 卷 期：2022年第51卷第9期

頁 面：127-131+177

中圖分類：S225[農業科學-農業工程] TP18[工業技術-自動化技術、計算機技術] TP241[工業技術-自動化技術、計算機技術]

學科分類：08[工學] 0828[工學-農業工程] 0811[工學-控制科學與工程] 081104[工學-模式識別與智能系統] 0802[工學-機械工程] 080202[工學-機械電子工程]

基金：江蘇理工學院研究生科研與實踐創新計劃項目（編號：XSJCX20＿45）

主題：採摘機器人 運動規劃 改進人工勢場法 RRT*演算法 模擬

摘 要：在農業採摘機器人作業過程中，機械臂能否避開作業環境中的障礙物完成採摘對於保證農戶收入有著至關重要的作用。研究對象為串番茄採摘環境中的機械臂避障路徑規劃演算法，提出一種基於機械臂避障路徑規劃的將人工勢場法進行改進，然後與RRT*演算法結合的路徑規劃演算法。該演算法改進了人工勢場法的斥力勢場函數，並根據人工勢場法易陷入極值的局限性，結合RRT*演算法引導採摘機械臂去逃離極值狀態。最後為驗證演算法在串番茄採摘環境下的魯棒性和相對於改進前人工勢場法的優越性，在MATLAB軟體中模擬串番茄採摘環境進行機械臂避障路徑規劃的模擬實驗，實驗結果證明該演算法在不同串番茄採摘環境下具備魯棒性，且相比於人工勢場法，能夠以自適應的方法引導採摘機械臂成功逃離極值，完成避障路徑規劃，驗證了其優越性。

Ⅶ 機械臂的路徑規劃怎麼做

如果是有系統，通過手控器調參數。如果沒，不知道。

Ⅷ 全局路徑規劃演算法

全局路徑規劃，主要演算法有
1、網格法、
2、拓撲法、
3、視圖法。

Ⅸ 局部路徑規劃演算法

局部路徑規劃，常用的演算法有柵格法、人工勢場法、遺傳演算法、空間搜索法、層次法、動作行為法、Dijkstra演算法、Lee演算法、Floyd演算法等

Ⅹ 如何通過視覺SLAM構建得到的三維地圖進行機器人的路徑規劃

首先，我們還是需要確認一下，三維的路徑規劃需要哪些信息？ 定位與地圖。 機器人家上了解到
首先， 利用視覺 SLAM 可以解決機器人的定位問題，剩下的就是怎麼將視覺地圖轉換成規劃使用的地圖了。 當然，對於規劃演算法，三維的點狀機器人，用 A* 還湊合，但是，如果是需要考慮姿態的無人機（六維），那麼可能就得考慮用基於采樣的方法或者軌跡優化類的演算法了。 而這類演算法，不太可能直接得到完整的 Configuration Space，所以涉及到環境（地圖）的就一個用途：碰撞檢測/計算與障礙物距離。 我們用 V-SLAM 建立的地圖可能長這樣： 理論上講，直接輸入這些障礙物的點就夠用了（計算每個點與機器人最近距離）。
但是，畢竟點很多呀，而且V-SLAM很可能計算到一些錯誤的點。所以，我們一般需要進行以下處理： （我就用機械臂上的來做例子，當然，我的點雲是從Kinect獲取的，但大概意思相同：機器之眼 | Kinect v2）
濾波：去掉一些離群點，PCL 庫就提供了幾種點雲濾波演算法。
濾波前： 濾波後： Octomap：在做規劃時，對障礙物的距離精度要求其實不是那麼高，所以，完全可以對點雲數據進行壓縮。
降采樣是一個方法，但是採用八叉樹結構是更通用的方法：OctoMap - 3D occupancy mapping。 前面的圖中可以發現，我將機械臂規劃中的點雲也換成了Octomap，這樣，每次只需對Octomap中的小立方體與機械臂做碰撞檢測就行，大大降低了存儲數據量與碰撞檢測運算量。
Sematic Map: 就算轉換成了Octomap，小立方體還是很多呀，怎麼辦？這時候就可以對點雲進行一些處理了。例如，通過平面檢測，識別出地面、天花板等，直接用一個大的立方體替換掉Octomap的小方塊；或者通過物體識別演算法識別出環境中的物體，用物體的3D模型替換Octomap，這樣也可以大大減少碰撞檢測的計算量。