机械臂常用路径规划算法

Ⅰ 做移动式机器人路径规划，有哪些比较好的仿真平台，能出栅格二维图的那种

在Matlab平台上运行仿真

路径规划算法的研究是移动机器人研究领域中一个重要的组成部分，它的目的是使移动机器人能够在一个已知或者未知的环境中，找到一条从其实状态到目标状态的无碰撞路径。传统的路径规划算法大部分只考虑机器人的位姿空间，然而，实际上机器人不仅受到位姿空间的约束，还会受到各种外力的约束。

机器人路径规划算法（Dijkstra和A*两种）在matlab上编程实现。

移动机器人路径规划是指在一个未知的环境中，机器人根据任务寻找一条最优的运动轨迹，该轨迹可以连接起点和目标点，同时避开环境中的障碍物，归纳起来分为下面两个步骤：

地图模型的建立：根据机器人运动的环境然后抽象建立起栅格地图、

路径搜索算法：机器人路径规划主要涉及3大问题：

①明确起点位置以及终点；

②规避障碍物；

③尽可能做到路径上的优化。

从Dijkstra和A*算法实现路径规划的问题。

Ⅱ 自动驾驶全局路径规划是什么意思

首先来说明三个概念，路径规划、避障规划、轨迹规划。路径规划通常指全局的路径规划，也可以叫全局导航规划，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学。
避障规划又叫局部路径规划，又可叫动态路径规划，也可以叫即时导航规划。主要是探测障碍物，并对障碍物的移动轨迹跟踪（Moving Object Detection and Tracking ，一般缩写为MODAT）做出下一步可能位置的推算，最终绘制出一幅包含现存碰撞风险和潜在碰撞风险的障碍物地图，这个潜在的风险提示是100毫秒级，未来需要进一步提高，这对传感器、算法的效率和处理器的运算能力都是极大的挑战，避障规划不仅考虑空间还考虑时间序列，在复杂的市区运算量惊人，可能超过30TFLOPS，这是无人车难度最高的环节。未来还要加入V2X地图，避障规划会更复杂，加入V2X地图，基本可确保无人车不会发生任何形式的主动碰撞。
轨迹规划则源自机器人研究，通常是说机械臂的路径规划。在无人车领域，轨迹规划的定义感觉不统一。有人将避障规划与轨迹规划混淆了。轨迹规划应该是在路径规划和避障规划的基础上，考虑时间序列和车辆动力学对车辆运行轨迹的规划，主要是车纵向加速度和车横向角速度的设定。将设定交给执行系统，转向、油门、刹车。如果有主动悬挂，那么轨迹规划可能还要考虑地形因素。

三大规划是无人车最复杂的部分，算法多不胜数，让人眼花缭乱，这也是网络、谷歌和苹果科技巨头要切入无人车领域的主要原因，这些科技巨头最擅长的就是算法的优化整合。当然传统车厂如福特和丰田，拥有对车辆动力学的绝对优势，在此领域实力并不比科技巨头要差，尤其是丰田，从开源SLAM到KITTI，软件实力丝毫不次于谷歌。

Ⅲ 轨迹规划的移动机器人的轨迹规划

a.基于模型和基于传感器的路径规划
基于模型的方法有：c-空间法、自由空间法、网格法、四叉树法、矢量场流的几何表示法等。相应的搜索算法有A*、遗传算法等。
b.全局路径规划（GlobalPath Planning）和局部路径规划（LocalPath Planning）
自主移动机器人的导航问题要解决的是：
（1）“我现在何处？”；
（2）“我要往何处去？”；
（3）“要如何到该处去？”。
局部路径规划主要解决（1）和（3）两个问题，即机器人定位和路径跟踪问题；方法主要有：人工势场法 、模糊逻辑算法等 。
全局路径规划主要解决（2），即全局目标分解为局部目标，再由局部规划实现局部目标。主要有：可视图法 、环境分割法（自由空间法 、栅格法 ）等 ；
c.离线路径规划和在线路径规划
离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。完整的先验信息只能适用于静态环境，这种情况下，路径是离线规划的；在线路径规划是基于传感器信息的不确定环境的路径规划。在这种情况下，路径必须是在线规划的。 一般来讲，移动机器人有三个自由度（X，Y，θ），机械手有6个自由度（3个位置自由度和3个姿态自由度）。因此，移动机器人的动作规划不是在2个位置自由度（X，Y）构成的2维空间，而是要搜索位置和姿态构成的3维空间。如图所示。

Ⅳ 有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在二维二值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

两大类：
1. 完备的（complete)
2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的

一 完备的规划算法

A*算法

所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。
这一大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成二值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了一条路径再简单平滑了一下么）。
完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在二维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第二大类算法的产生。

二 基于采样的规划算法

RRT-connect算法
这种算法一般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒一定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样一个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒一个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法一般在高维度的规划问题中广泛运用。

三 其他规划算法
除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是一种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了一定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。

APF（人工势场）算法

至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。

Ⅳ 机器人路径规划算法是什么

机器人路径规划算法是 路径规划的目的是在给定起点和目标点的空间里规划出一条从起点到目标点的无碰撞路径。

移动机器人的路径规划,就是移动机器人在所处的环境中寻找到一条从起始点到目标点的无碰路径,尤其是移动机器人在没有人为干预的情况下的自主运动,这就需要各种智能算法融入到机器人自身控制系统中,使得移动机器人自主做出判断和决策。

Ⅵ 番茄采摘机器人路径算法

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

作者机构：江苏理工学院机械工程学院

出 版 物：《机电工程技术》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)

年 卷 期：2022年第51卷第9期

页 面：127-131+177

中图分类：S225[农业科学-农业工程] TP18[工业技术-自动化技术、计算机技术] TP241[工业技术-自动化技术、计算机技术]

学科分类：08[工学] 0828[工学-农业工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 080202[工学-机械电子工程]

基金：江苏理工学院研究生科研与实践创新计划项目（编号：XSJCX20＿45）

主题：采摘机器人 运动规划 改进人工势场法 RRT*算法 仿真

摘 要：在农业采摘机器人作业过程中，机械臂能否避开作业环境中的障碍物完成采摘对于保证农户收入有着至关重要的作用。研究对象为串番茄采摘环境中的机械臂避障路径规划算法，提出一种基于机械臂避障路径规划的将人工势场法进行改进，然后与RRT*算法结合的路径规划算法。该算法改进了人工势场法的斥力势场函数，并根据人工势场法易陷入极值的局限性，结合RRT*算法引导采摘机械臂去逃离极值状态。最后为验证算法在串番茄采摘环境下的鲁棒性和相对于改进前人工势场法的优越性，在MATLAB软件中模拟串番茄采摘环境进行机械臂避障路径规划的仿真实验，实验结果证明该算法在不同串番茄采摘环境下具备鲁棒性，且相比于人工势场法，能够以自适应的方法引导采摘机械臂成功逃离极值，完成避障路径规划，验证了其优越性。

Ⅶ 机械臂的路径规划怎么做

如果是有系统，通过手控器调参数。如果没，不知道。

Ⅷ 全局路径规划算法

全局路径规划，主要算法有
1、网格法、
2、拓扑法、
3、视图法。

Ⅸ 局部路径规划算法

局部路径规划，常用的算法有栅格法、人工势场法、遗传算法、空间搜索法、层次法、动作行为法、Dijkstra算法、Lee算法、Floyd算法等

Ⅹ 如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划

首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到
首先， 利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。 而这类算法，不太可能直接得到完整的 Configuration Space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。 我们用 V-SLAM 建立的地图可能长这样： 理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。
但是，毕竟点很多呀，而且V-SLAM很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理： （我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从Kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | Kinect v2）
滤波：去掉一些离群点，PCL 库就提供了几种点云滤波算法。
滤波前： 滤波后： Octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。
降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：OctoMap - 3D occupancy mapping。 前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了Octomap，这样，每次只需对Octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。
Sematic Map: 就算转换成了Octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉Octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3D模型替换Octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。