ZIP"六自由度机械臂的RRT路径规划算法与梯形速度规划实现避障及可视化动图分析","六自由度机械臂的RRT路径规划算法与梯形速度规划避障策略的实践及优化解析",六自由度机械臂RRT路径规划算法梯形速度规划 591.18KB

aDPCbuqewiYz需要积分:1(1积分=1元)

资源文件列表:

六自由度机械臂路径规划算法梯形速度规划规划实.zip 大约有17个文件
  1. 1.jpg 150.48KB
  2. 2.jpg 96.25KB
  3. 3.jpg 82.8KB
  4. 4.jpg 86.78KB
  5. 5.jpg 59.09KB
  6. 6.jpg 71.86KB
  7. 7.jpg 97.54KB
  8. 六自由度机械臂的路径规划算法与.txt 2.36KB
  9. 六自由度机械臂的路径规划算法与梯形速.txt 3.29KB
  10. 六自由度机械臂的路径规划算法与梯形速度规.doc 2.3KB
  11. 六自由度机械臂的路径规划算法与梯形速度规划实.html 19.86KB
  12. 六自由度机械臂的路径规划算法与梯形速度规划实现避.doc 3KB
  13. 六自由度机械臂的路径规划算法与梯形速度规划实现避障.txt 2.12KB
  14. 六自由度机械臂路径规划算法梯形速度规划规划实现机械.html 19.76KB
  15. 基于六自由度机械臂的路径规划算法与梯形速度.txt 2.29KB
  16. 文章标题六自由度机械臂的路径规划算法及梯形速度规划.txt 2.02KB
  17. 文章标题基于六自由度机械臂的路径规划算法.txt 2.12KB

资源介绍:

"六自由度机械臂的RRT路径规划算法与梯形速度规划实现避障及可视化动图分析","六自由度机械臂的RRT路径规划算法与梯形速度规划避障策略的实践及优化解析",六自由度机械臂RRT路径规划算法梯形速度规划规划，实现机械臂避障。 并绘制相关曲线： 1.经过rrt算法规划得到的路径； 2.关节角度变化曲线、关节速度曲线； 3.机械臂避障动图。 代码有详细注释，自己学习后进行了标注和改进 ,核心关键词：RRT路径规划算法; 梯形速度规划; 机械臂避障; 路径; 关节角度变化曲线; 关节速度曲线; 动图; 代码注释; 标注; 改进。,六自由度机械臂RRT路径规划与避障动图展示
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90372627/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90372627/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六自由度机械臂的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RRT<span class="_ _1"> </span></span>路径规划算法与梯形速度规划实现避障</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff3">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六自由度机械臂是一种高度灵活的机器人系统<span class="ff4">，</span>能够在三维空间中执行各种复杂的任务<span class="ff3">。</span>为了使机械</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">臂能够高效<span class="ff3">、</span>准确地完成任务<span class="ff4">，</span>路径规划和速度规划是两个重要的环节<span class="ff3">。</span>本文将介绍使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RRT<span class="ff4">（</span></span>快速</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随机树<span class="ff4">）</span>路径规划算法以及梯形速度规划方法<span class="ff4">，</span>并实现机械臂避障功能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、<span class="ff2">RRT<span class="_ _1"> </span></span></span>路径规划算法</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">RRT<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法是一种基于采样的随机路径规划算法<span class="ff4">，</span>通过在状态空间中随机采样并连接采样点与当前节点</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">形成一棵快速随机扩展的树<span class="ff3">。</span>这种方法在解决高维空间的路径规划问题中表现出色<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算法流程</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(1) <span class="ff1">初始化根节点<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(2) <span class="ff1">随机采样一定数量的点集<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(3) <span class="ff1">对于每个点集<span class="ff4">，</span>计算其与当前树中节点的距离<span class="ff4">，</span>并将距离最近的节点与新采样点相连<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(4) <span class="ff1">重复上述步骤<span class="ff4">，</span>直到达到预设的路径长度或满足其他终止条件<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">路径优化</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">RRT<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法生成的路径需要进行优化<span class="ff4">，</span>以消除可能的抖动和不平滑部分<span class="ff3">。</span>这通常通过迭代优化算法<span class="ff4">（</span>如</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">梯度下降法<span class="ff4">）</span>来实现<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff3">、</span>梯形速度规划</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">梯形速度规划是一种常用的机械臂速度规划方法<span class="ff4">，</span>其特点是速度曲线呈梯形<span class="ff3">。</span>该方法能够保证机械臂</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在运动过程中具有平滑的速度和加速度变化<span class="ff4">，</span>从而提高运动精度和稳定性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">速度规划流程</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(1) <span class="ff1">根据目标位置和起始位置计算关节角度变化量<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(2) <span class="ff1">将关节角度变化量分配到各个运动阶段<span class="ff4">，</span>形成一系列的速度和加速度变化点<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(3) <span class="ff1">根据梯形速度曲线原理<span class="ff4">，</span>计算每个阶段的加速度和速度变化量<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">(4) <span class="ff1">确保整个运动过程中满足机械臂的动力学约束<span class="ff4">（</span>如最大速度<span class="ff3">、</span>最大加速度等<span class="ff4">）<span class="ff3">。</span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff3">、</span>实现机械臂避障功能</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP多能互补的综合能源需求响应模型及其优化调度在热电联供型微网中的应用研究,"多能互补优化策略在热电联供型微网运行中的实证与应用研究：基于MATLAB+yalmip+cplex平台的仿真实践与结果分析"136.92KB2月前
    ZIP题目：基于阶梯式碳机制与电制氢技术的综合能源系统热电优化调度研究注释清晰，采用MATLAB+CPLEX仿真平台，深入探讨碳市场参与下的IES优化调度，引入阶梯式碳机制控制碳排放，细化电转气过程并引143.47KB2月前
    ZIP基于自适应惯量阻尼协同控制的MATLAB Simulink虚拟同步发电机VSG模型研究深入探究不同转动惯量与阻尼系数下并网型VSG的动态响应特性及其根轨迹分析,"MATLAB Simulink中虚1.8MB2月前
    ZIP"FPGA实现的自适应陷波器：有效消除特定频率干扰信号的原理、实现及其quartus源码与modelsim仿真解析","FPGA实现的自适应陷波器：消减特定频率干扰信号，包括Quartus源码与Mod473.67KB2月前
    ZIP基于自适应神经PD控制器的移动机械手轨迹跟踪研究：主要脚本与结果展示,移动机械手控制系统的自适应神经PD控制器设计与实验验证,移动机械手轨迹跟踪自适应神经PD控制器运行所提出的自适应神经控制器的主要831.16KB2月前
    ZIP"基于主从博弈的城镇配电系统产消者竞价策略：代码解析与Matlab实现",基于主从博弈理论的城镇配电系统产消者竞价Matlab代码解析与实现,1029-基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价Matl356.99KB2月前
    ZIP"LSTM技术下的短期电力负荷预测研究：在市场开放环境下的电力需求响应与系统稳定性的探讨",基于LSTM算法的短期电力负荷预测技术研究：需求响应下的市场环境与策略分析,负荷预测基于LSTM短期负荷82.73KB2月前
    ZIP基于氢储能的微电网热电联供优化调度策略：质子交换膜燃料电池与电解槽的协同高效利用,基于氢储能的微电网热电联供优化调度策略：两阶段协调利用电、热、氢能提高能量效率,【文章复现 可】基于氢储能的热电联供型127.67KB2月前