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機器人運動規劃算法-空間采樣算法

編輯:創澤底盤      發布時間:2022/8/19      來源:混沌無形

運動規劃狹義上和軌跡規劃的概念非常接近,區別在于不同的機器人的運動學/動力學模型是不一樣的,比如多軸機械臂、移動機器人等,運動規劃需要做的事情是需要先規劃出上述軌跡曲線,接著結合動力學模型,將軌跡曲線轉化為每個電機的運動控制曲線,控制電機沿著該控制曲線運動,以實現機器人沿著規劃的目標軌跡曲線運動。

空間采樣算法

空間采樣算法按照采樣空間不同,可分為:狀態空間采樣和運動空間采樣。

基于狀態空間采樣的算法能夠在大面積、高緯度的空間中快速生成路徑,包括RRT和PRM類算法等,具有概率完備性,其主要步驟包括隨機采樣、度量連接、碰撞檢測和路徑查詢。

基于運動空間采樣的算法則在速度空間等距采樣,通過評價函數選擇最佳控制指令,驅動機器人運動,主要包括CVM類算法及DWA類算法等。




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