路径规划算法总结 目录 1 自主机器人近距离操作运动规划体系 ········1.1 单个自主机器人的规划体系 ········1.2 多自主机器人协同规划体系 2 路径规划研究 ········2.1 图搜索法 ················2.1.1 可视图法 ················2.1.2 Dijkstra算法 ················2.1.3 A*
A*算法原理 A算法是一种经典的路径搜索算法,A算法的原理初学者可以去网上搜索算法原理详解,讲得很好 链接:http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 截图回忆 算法牛人或者进阶者,可能只是忘了算法的一些关键点,这里进行回顾 A*算法简单
前言 上一篇文章 “多机器人协同控制①——仿真平台搭建” 里已经介绍了多台Turtlebot3在Gazebo中的显示,这篇文章将写一个简单的程序实现单小车的轨迹运动,把整个流程打通一下,为后续的算法验证做一个准备。 1.单机运动 参考上一篇文章中的2.多机仿真,我们已经可以实现多台Turtlebot在Gazebo中运行,
描述 使用贝塞尔曲线生成路径 已知:若干个二维路径点(x, y),生成一段由一系列(x, y)点组成的点集 公式 网上有很多贝塞尔曲线的概念和知识,这里不做赘述 贝塞尔曲线上的路径点计算公式: 公式的理解: 假设我有6个点,按照点的顺序依次连
1. 算法简介 Catmull-Rom Spline算法是一种插值算法,能够在目标点之间插值生成一条平滑的曲线 算法数学原理不在此介绍 算法特点 什么情况下,可以使用Catmull-Rom Spline算法呢——平滑机器人或无人车的路径 算法要求: 有一系列路径点 路径点大于4个 想要在路径点之间插值生
一、MPC的力学原理 刚体的力与加速度,转矩与角加速度可以通过牛顿方程和欧拉方程求出: 1、牛顿公式: 基本公式: 展开形式(n c为与地面接触点的数量): 将质量移至右边,可求得加速度: &
前言 目前课题上在做一些关于异构多机器人协同控制方面的工作(UAV + UGV),实验室里用的移动机器人为ROBOTIS公司的Turtlebot3,无人机为Parrot公司的Bebop2,这两种机器人都对ROS有很好的支持(可以直接通过cmd_vel发送运动指令),免去了对机器人底层运动控制的设计工作,很适合做控制的同学拿来做实物验证使用。 因为疫情
前言 前几篇中介绍了几种路径搜索算法,其中既有基于图搜索的路径搜索算法(如A*),也有基于采样的路径搜索算法(如RRT、RRT*)。通过路径搜索算法,我们能够得到一条可通行的路径,然而,对于这条路径中的路标点(Waypoint)之间的路径往往是不符合机器人(无人机\无人车)动力学模型的。 因此,对于每一个路标点(Waypoint)之间的连接路径,我们需要进行进一步的优化,从而得到
时间:2020年4月9日 对之前内容做补充,加入支撑相轨迹规划,并构造完整的的周期曲线 在四足机器人的研究中,有一个很关键的问题,就是如何减少足端在触地瞬间的冲击,避免把机器人把自己给蹬倒了?这时候就需要一个合理的足端轨迹规划。本篇将会介绍几种足端轨迹。 本文将对四足机器人的足端轨迹进行规划。将数学中的复合摆线和多项式曲线引入到足端轨迹的规划中,根
前言 上一篇介绍了快速搜索随机树(RRT)算法的原理,这是一种基于采样的路径规划算法,在地图尺寸较大时,其效率将显著的优于基于图搜索的路径规划算法(如A*)。 然而,RRT也有其局限性,如: 狭窄通道情况下的搜索效率急剧下降 搜索得到的路径不是全局最优的 本篇将针对RRT算法应用时出现的几个问题展开讨论,并阐述几种RRT算法的改进型。 快速获取搜索树中的相邻节点
写在前面 2020年电赛结束了,因为疫情的原因,今年的电赛也推迟了,所以我先参加了智能车竞赛再参加的电子设计竞赛。准备时间不是很充分,就准备了一个国庆的时间,因此我们准备的小车就是智能车的舵机和电机,为了符合比赛要求,底板是我们重新打的,然后在国庆期间,我找到了Ti芯片的MSP430F5529的硬件设备库并且分别将S3010舵机,RS380电机,按键,拨码,OLED显示屏等外设调通,小车上使用了
前言 在环境感知与规划专题(一)——A*算法入门一文中阐述了广泛应用于机器人路径搜索问题的求解算法——A*,它是一种基于图搜索的路径规划算法。而主流的路径规划算法分为基于图搜索的路径规划算法与基于采样的路径规划算法。 本文将阐述一种基于采样的路径规划算法——快速搜索随机树(RRT)。 快速搜索随机树(RRT) 快速搜索随机树(RRT)算法从起始点开始,在地图上进行随机采样
前言 上篇中介绍了基于稀疏点云传感器的常用避障规划算法,由于实际工程中受限于不同产品的技术成熟度、成本的因素的原因,不得不采用低成本的单点测距传感器进行避障。然而,避障作为无人机自动飞行必不可少的功能,设计一个健壮的避障规划器显得尤为重要。 本篇将针对单点测距传感器(如「超声波、红外、部分毫米波雷达等」)的避障规划算法进行详解。 基于单点测距传感器的避障规划算法 由于单点测距传感器
前言 上一篇详细介绍了模型预测控制的算法原理,以及其在多旋翼无人机运动规划中的应用。 本篇将针对配备稀疏点云传感器(如红外、超声波、毫米波雷达、激光雷达等 )的无人机避障问题(本文中的无人机代指多旋翼无人机 )展开详细的讨论。 无人机的避障问题 在前几篇文章中,我们介绍了运动规划问题的常规解法: 前端路径搜索算法+后端轨迹优化 。 而对于无人机这样一个具体的研究对象
前言 上一篇中简述了模型预测控制在多旋翼飞行器运动规划中的应用。 本篇将针对采用线性MPC的多旋翼飞行器的运动规划方案进行详细推导。 系统模型的离散化 对于多旋翼飞行器这类三阶积分器模型,我们可以很容易得到其连续时间系统模型: 对其离散化,可得离散时间系统模型: 在得到离散时间系统模型之后,我们将其进行参数化,得到预测模型: 预测模型参数的计算 在
前言 上一章介绍了一种高效、实时的运动规划算法——JerkLimitedTrajectory(JLT)。 在给定起始状态与终止状态后,该算法能够快速地计算出一条符合三阶积分器动力学模型的运动轨迹。其适用于类似多旋翼无人机的对象,能够解决一般的运动规划问题。 然而,其存在一定的局限性,如: 轨迹平滑度与MAX_JERK之间存在不可调和的矛盾。即很难找到一组参数,使得生成的 轨迹既平
仿真平台:Matlab 2019b 实时编辑器(旧的版本好像没有这几个路径规划函数) 机械臂路径点跟踪有几个基本方法:三阶多项式拟合,五阶多项式拟合以及抛物线拟合(理论来自于《机器人学导论》作者:Jhon J.Craig,这里不再赘述) 原理都不难,编程难度应该也不大,但是刚好新版本的matlab更新了这几个函数(能拿来用为什么要自己写)因此本节简单介绍这两个路径规划函
文章目录 0. 受控对象与设计要求 0.1 受控对象 0.2 设计要求 0.3 系统结构 1. 根轨迹设计 2. PID控制 3. 那小车呢? 4. 几个问题 5. 引用 0. 受控对象与设计要求 这里列出上一篇文章的结果 0.1 受控对象 0.2 设计要求 对于倒立摆,当小车受到1Nsec的冲激响应的时候: θ的稳定时间 < 5s
文章目录 0. 受控对象与设计要求 0.1 受控对象 0.2 设计要求 1. 开环冲激响应 2. 开环阶跃响应 3. 引用 0. 受控对象与设计要求 这里列出上一篇文章的结果 0.1 受控对象 其中: 0.2 设计要求 对于倒立摆,当小车受到1Nsec的冲激响应的时候: θ的稳定时间 < 5s |θ-θ0| < 0.
文章目录 0. 被控对象与设计要求 1. 比例控制 2.PID 控制 3. 调参 0. 被控对象与设计要求 上一节我们知道了我们的开环响应并不能满足设计需求,这一节我们通过一个PID控制器使我们的系统满足设计需求。 这里把设计需求和系统转换方程粘贴在这里: 设
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