python代码地址：RRT_and_Pruning RRT是Rapidly-exploring Random Tree的简写，是基于随机采样的一种路径规划方法，它能够快速地搜索整个状态空间，并偏向于还未探索的空间。 主体部分是节点扩展过程： **前提：**已知起点、终点和地图。 **步骤：**首先，在空间中随机采样一个节点q r a n d ，然后在当前的树中找到距离该随机点最近的节点q n
在最优化中，目标函数和约束函数皆为线性函数的优化问题称为线性规划（LP），它是相对简单的最优化问题。 标准形式 线性规划： 如下形式的线性规划记2-1： 称为线性规划的标准形式。其中c j 称为价格系数，b i 称为右端项。 采用向量－矩阵表示法，标准形式可以简写为如下形式，记为2-2: 典范形式： 在下面进行理论分析时，经常把A 看作由n 个列向量构
通过之前的学习，我们知道 jtraj(q1,q2,t)函数可以用来解决轨迹规划问题。其通过给定的起始位姿和终止位姿以及时间间隔给出直线轨迹，并得到关节角、关节角速度、关节角加速度的数值。 但是，我想研究的问题要求不高，并不想知道关节角速度和关节角加速度的大小，只想知道在预设的一段轨迹中，关节角随时间如何变化，并且可以将这样的变化用动画演示。于是就有了以下我个人编写的两个函数：getq(t,px,p
在Matlab中仿真好的程序可以直接导入到PLC中，省去我们重新编程的时间，本文就通过一个简单的PID控制的例子来演示这一过程。 1 Matlab中的操作 在Matlab(2019b版本)中点击Simulink图标就能看到Simulink的启动页面，在搜索框中输入PID即可找到软件自带的例子，如下图所示。我们就以此为例进行讲解。 这个例子比较简单，只有一个PID控制器和一个二阶阻尼系统
机器人标准DH模型建立方法-类比法 Puma560机器人标准DH参数表如下所示 Theta:关节转角 D:连杆偏移量 A：连杆长度 Alpha：连杆扭转角 theta d a alpha 1 q1 0.0000 0.0000 90 2 q2 0.0000 0.4318(a2)
之前的gazebo教程某种程度上讲是为了四足机器人做准备的，这节我们就讲解如何在gazebo搭建一个属于自己的四足机器人 文章目录 1、打开gazebo 2、导入网格文件 1、主体与腿部连接件 2、上腿部 下腿 先来看高清大图，这是我参照mini-cheetah画出来的简图，结构尺寸基本按照其原本大小设计，本次搭建就基于此模型。 1、打开gazebo 命令行输入 gazebo
本教程介绍了如何通过编辑SDF文件来制作简单的两杆式夹持器。 想要以图形化界面的方式编辑模型，请参见“ 模型编辑器” 教程。 文章目录 一、编写世界文件 1、为.world文件创建一个目录 2、创建一个世界文件 二、 编写模型文件 1、创建模型保存目录 2、创建一个model.config文件： 2、创建一个 `simple_gripper.sdf` 文件 一、
五、单关节控制 提示：同前几节一样，这些教程重点阐述Simulink对机械臂建模的操作，对于机械臂的运动学、动力学部分，几乎不涉及，默认受众为已基本了解机械臂运动学和动力学内容的人。 针对关节控制部分，主要涉及到的知识点为： 因此：在alpha=I，belt=0的情况下，单关节控制需要的考量就非常简单了！我们需要对前面建立的轨迹规划模块进行修改，使其能够输出速度v和加速度a。 再根据闭环方
目的： 取一条腿为研究对象，对单腿的原地踏步进行模拟与仿真，给出运动轨迹，并得到相应的关节角的运动参数后续想法->编写函数，输入轨迹，输出运动参数： 过程与实现： 创建单腿模型 L(1)=Link([0,0,0,pi/2]); L(2)=Link([0,0,1,0]); L(3)=Link([0,0,1,0]); L(4)=Link([0,0,0,pi/2]); L(5)=Link([0,0
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