最近需要解算六轴机器人的解析解,算法已完成,这里记录一下. 一、机器人模型 PUMA560: 全称:Programmable Universal Manipulation Arm 1978年由Unimation 机器人公司的Victor Scheinman研发. 本文使用的模型: D-H矩阵: 二、机器人正运动学 机器人正运动学就是给定机器人各关节位置,计算机器人连杆上任意点的位姿. 位
该文件是 机器人学 配套的练习所使用的PUMA机器人编程系统的说明 只能使用C++98标准 没有动态内存分配。 不能使用malloc / free,new / delete。 静态分配所需的空间。 不遵守该规则可能会导致无法及时完成伺服环路(serve loop)。 库里有用于矩阵和向量的类(PrMatrix,PrVector等)。 可以在包含目录中引用头文件。PrVector可以像数组(gv.
0. 简介 最近在看点云匹配相关的知识点,而KD树和八叉树作为点云匹配中最为重要的方法,当然需要好好看看。这里写一篇博客记录一下,便于后面回顾。(最近发现SLAM、ROS方面已经基本粗略的写了一遍,后面会针对一些重要的点去零碎的填坑)。 1. KD-Tree KD-Tree, 或称 k 维树,是计算机科学中使用的一种数据结构,用来组织表示 k 维空间中的点集合。一般在会基于 FLANN 进行快速最
台大机器人学——林沛群 之前相关课程笔记: 何小白:机器人学——学习笔记5(顺向运动学&DH表达法) 何小白:机器人学——学习笔记6(Link Transformations) 1.Review: Denavit-Hartenberg表达法(Crag Version) 1.几何关系 在这个操作顺序下面: 这个表达法不是那么直观,因为只有 是在第i个link下面,而 都是在第
台大机器人学——林沛群 EXAMPLE 1: A PRRR Manipulator 晶圆机器人 1个translation,3个rotation, 为驱动关节。 晶圆机器人DH Table EXAMPLE 2: A RRRP Manipulator SCARA机器人 3个rotation, 1个translation, 为驱动关节 SCARA机器人 DH Table 可以发现,这
写在开头: 后面笔者将从事仿人机器人方面的相关研究工作,为了掌握仿人机器人研究与开发的相关理论知识,吃透仿人机器人相关理论研究,特此选择梶田秀司笔下的仿人机器人作为参考书籍,在此记录相关的学习笔记,以便读者学习或自己复习。 第 1 章 仿人机器人概论 1.1 概述 机器人的最佳形态应该取决于对机器人的功能要求。 仿人机器人应该具有下列三个特征 能在人们所处的现实环境中工作;(现实环境
台大机器人学——林沛群 进一步精准找到两个frame之间的变换关系(Transformation Matrix的量化表达式什么) 要如何借由DH表达法中的4个参数,求得Transformation Matrix? 其中,按照mapping后乘思想,可列出: 继续拆解: 连接{i}与{i-1}两个frame之间的关系 Thus: 省略了推导过程 有了i与i-1的fr
在机器人路径规划之动态窗口法文中,介绍了一种局部路径规划方法——动态窗口法,本文将介绍一种全局路径规划方法——Dijkstra算法(狄克斯特拉算法)。Dijkstra算法是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。 基本原理其基本原理是:每次新扩展一个距离最短的点,更新与其相邻的点的距离。 以下图为例,计算左上角节点到右下角节点的最短路径,箭头上的数值表示两个节点间的距离
笔者比较懒,就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了,喜欢的读者可以关注“混沌无形”,阅读原文(原文提供PDF下载链接) 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/a-I_8MCemdTqoJjb7wmIrw 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
简介 LPA*算法,即Lifelong Planning A*算法,该算法于2001年由Sven Koenig和Maxim Likhachev提出,是一种增量启发式搜索版本的A*算法,这种路径规划算法适用于随着时间改变导致有限栅格地图上的边缘代价c(s1,s2)改变的问题,也就是随着时间改变障碍物增多或减少,网格点发生增删等,在许多场合下比再利用A*重新搜索更高效。 启发式搜索和增量式搜索的区别
在文章路径规划 | 随机采样算法:PRM、RRT、RRT-Connect、RRT*中,介绍了具备渐近最优性的RRT*算法。随着采样点数的增多,RRT*算法的规划结果会逐渐收敛到最优。 但是可以观察到,RRT*算法是对自由空间进行均匀采样,搜索树上会生成很多冗余的分支,我们可以对RRT*算法的采样过程进行改进。 Informed-RRT*算法就是对RRT*的采样过程进行优化得到的算法,它采用一个椭
台大机器人学——林沛群 顺向运动学 Manipulator Forward Kinematics 1.定义: 运动学(Kinematics): 讨论运动状态本身,未连接到产生运动的【力】 位置(x),速度(v), 加速度(a)与时间(t)之间的关系: 移动——位置、速度、加速度; 转动——姿态、角速度、角加速度; 动力学(Dynamics): 讨论力/力矩如何产生运动 Newton's
JPS算法全称为Jump Point Search,也就是跳点算法,可以视为A*算法的一种改进算法,它保留了A*算法的主体框架,区别在于:A*算法是将当前节点的所有未访问邻居节点加入openlist,而JPS则是使用一些方法将有“价值”的节点加入openlist,具体方法就是本文的内容。以下面两图为例,简单说说JPS的改进效果。 两图中深蓝色的点表示在openlist中的节点,淡蓝色表示已经探索过
1 算法特点 Dijkstra使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。 2 算法的思路 Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合:T。 初始时,原点s的路径权重被赋为0(dis[s]=0)。若对于顶点s存在能直接到达的边(s,m),则把dis[m]设为w(
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基于图搜索的路径规划算法主要用于低维度空间上的路径规划问题,它在这类问题中往往具有较好的完备性,但是需要对环境进行完整的建模工作,在高维度空间中往往会出现维数灾难。为了解决这些问题,本文将介绍基于随机采样的路径规划算法。这类算法适用于高维度空间,它们以概率完备性(当时间接近无限时一定有解)来代替完备性,从而提高搜索效率。 基于随机采样的路径规划算法又分为单查询算法(single-query pat
声明:本文首发于我的公众号【机器人技能学习】,谢绝私自转载,如有需要,可加我微信进行授权!!侵权必究!公众号不定期分享关于机器人技能学习,机器人感知,控制决策相关学习资料,欢迎关注!! 0 前言 本文是上次笔记的继续,前序内容请阅读上一篇《机械臂操作控制基础(一)》。 5 多关节的PD控制 多关节机械手系统的控制可以通过为每个关节独立设计的一套PD控制器来完成。虽然对于取放任务来说已经足够了,但
台大机器人学——林沛群 1.Operators ——对向量(或点)进行移动或者转动 (1)仅有移动:从P1→P2: (2)仅有移动:P1→P2 Trasformation Matrix也同样适用于纯转动的case (3)移动转动复合:P1→P12→P2 注意,先转动后移动≠先移动后转动 先移后转 移动后的向量也要乘上旋转矩阵。 EX : Point 先对Z轴转30°,然后移动 到
0 前言 作为一个机器人专业的博士生,说来惭愧,对于机械臂控制了解的并不深入,偶然机会看国外的一门课程,斯坦福的CS223A / ME320 : Introduction to Robotics, 里面有介绍关于机械臂操作空间控制的一些相关知识,然后给了一个材料,里面只给了chapter 7 Manipulator Control,也不知道书名。看了这一章,对机器人操作控制也算有个大概直观的了解
地图数据常常可以用图(Graph)这类数据结构表示,那么在图结构中常用的搜索算法也可以应用到路径规划中。 本文将从图搜索算法的基本流程入手,层层递进地介绍几种图搜索算法。首先是两种针对无权图的基本图搜索算法:深度优先搜索(Depth First Search, DFS)、广度优先搜索(Breadth First Search, BFS)。它们的区别在于openlist(后面介绍)所选用的数据结构类
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