快速随机搜索树(Rapidly-Exploring Random Tree, RRT)算法是移动机器人或机械臂常用的轨迹规划算法,用于规划出一条运动轨迹。其主要步骤分以下几步: 1. 初始化需要规划的2D或3D地图,给出移动机器人或机械臂要运动的起点和终点坐标,树的根部在起点。 2. 开始搜索并构建树。树的构建过程为:a) 首先在地图上随机选一点Prand;b) 遍历树上所有的点,从书
一阶贝塞尔曲线(包含两个控制点) 假设控制点为P0和P1,曲线方程为: 其中t∈[0,1]。 这个方程可以理解为,从P0出发,朝着P1的方向前进||P_1-P_0||t的距离,从而得到了点B(t)的位置。 另外,之所以是一阶贝塞尔曲线是因为方程是关于t的一阶多项式。 二阶贝塞尔曲线(包含三个控制点) 设控制点为P0,P1和P2,曲线方程为: 其中t∈[0,1]
1 回顾与引出——什么是最短路径? 在上一篇文章中,我们尝试了基于三种不同的采样方法的PRM运动规划。其中自定义的无障碍空间采样器在效率上的表现最为优异,因为我们无需浪费过多的时间在状态有效性检查上。但有时,我们需要的不仅是更少的规划时间,还有更优的规划结果,例如,路径长度越短越好。这里需要解释一下所谓“最短路径”的概念: 在图论中,我们用A*算法来搜索无向图的最短路径。如果读者对RRT或
1 回顾 上一篇文章中,我们介绍了如何使用OMPL进行单刚体运动规划。其中包含以下步骤: · 定义状态空间的类型:我们在SE(3)、SO(3)还是 中进行规划 · 定义状态有效性检查方法:即碰撞检测,需要自己设计或使用别的库,因为OMPL本身没有实现碰撞检测功能 · 定义规划问题:设置规划起点和终点 · 选择规划器:使用哪种的规划方法?OMPL支持的规划方法 我们知道,OMP
坦白说,这个OMPL系列实际上就是翻译官方教程。我以前也翻译过一些库的官方教程,总是开工后才发现网络上已经有前辈做过了,如ROS、Moveit!等中文博客资料多如牛毛,不再需要什么教程,于是就不怎么做这种重复工作了。最近学习OMPL,发现虽然这个库用途广泛,但有关的中文教程却少得不像话。考虑到运动规划也是一个不小的研究领域,针对小白的入门介绍还是有必要的。于是简单翻译了官网教程,结合了我的踩坑过程
最近在ROS ANSWERS中看到这样一个问题: Hi, I'm a beginner and I'm struggling to make my robot move to a certain point. How should I set the angular and linear velocity for my robot to move to a certain point ? For
小伙伴们,大家好!我是罗伯特祥,很荣幸受到古月大神的邀请成为古月居的签约作者,同大家一起分享我的技术成长经验。 相信很多小伙伴都有过这样的经历,开发机器人或者自动化设备的过程中买过一些运动控制器,使用时发现不知道从哪儿着手使用,技术手册看的稀里糊涂,咨询技术有时又被敷衍了事。为了避免小伙伴们踩我曾经踩过的坑,决定跟大家分享一下我曾经用过的运动控制器使用方法。 &nb
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