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双臂的运动规划（一）
近期关注机器人双臂的运动规划问题，今天又来记笔记了。 七自由度冗余机械臂逆运动学问题 面向任务层面的双臂的运动规划和力的规划 双臂的协调控制 与单臂机器人相比，双臂机器人的运动学系统具有其固有的协调特性，动力学系统是一个高纬度、高耦合的非线性系统。 目前针对双臂间的协调运动规划主要基于主从式运动规划和非主从式运动规划，并且综合考虑了双臂间工作时的无碰撞路径规划问题。 对于运动规划是一个寻找从开始状态到目标状态的机器人运动问题，期间要避免触碰到环境中的障碍物，同时需要满足其他的条件，如关节机极限或扭矩极限。 与单臂机器人的运动规划不同，双臂机器人的运动规划不仅要满足自身运动轨迹的约束，还需要满足双臂之间相对位姿的约束。 运动规划太复杂了，下次再说吧，先到这里~~~
2.4K40发布于 2020-08-04 - 来自专栏计算机视觉life
运动规划和SLAM什么关系？
星球里我是这样回复的： 这里解释下运动规划和SLAM什么关系？ 此时我们需要用一定的规则将其转化为栅格化地图，机器人在这个地图的基础上进行运动规划（导航）。SLAM和运动规划是自主机器人的两个核心技术。 什么是导航与运动规划？ 运动规划应用 只要是移动智能体都需要运动规划。 扫地机器人的运动规划 运动规划在移动机器人的应用 运动规划在无人机的应用 运动规划好学吗？ ROS中导航模块就包含了运动规划部分。 而且运动规划是非常重视实践的学科，空有理论根本无法实操项目，企业对运动规划的从业者要求越来越高，从业者不能只做个调包侠。
85240编辑于 2022-05-10 - 来自专栏一点人工一点智能
机器人运动规划方法综述
G步骤5 对解进行检验，确定 是否已经编码了一条解路径。步骤6 返回步骤2。 在文章中分别对应Near Vertices和Rewire），提出了概率完备的渐进最优算法—PRM*、快速扩展随机图（Rapidlyexploring Random Graph，RRG）和RRT*（算法流程参见图5和图 因此针对不同场景，如何在SBMP算法的设计过程中妥善地 融入1.2.1~1.2.5节的5类信息，从而提高解路径品质并避免在无价值节点上浪费大量计算时间，将是传统运动规划研究中要考虑的重要问题。 本文首先介绍了运动规划问题的内涵和几种经典的运动规划算法；随后按照传统运动规划、考虑微分约束的开环运动规划和反馈运动规划的顺序综述了大量相关文献，并重点讨论了渐近最（近）优算法的加速策略、不确定性下的反馈规划 因此在综合考量各类算法优缺点（参见表5）的基础上，本文归纳了4个未来值得研究的方向：1）运动规划算法的渐进最优性和实时性之间存在着矛盾。当考虑高维问题和微分约束时，这一矛盾被进一步激化。
2.6K02编辑于 2024-01-07 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶运动规划-Dubins曲线
1、Simple Car模型 如下图所示，Simple Car模型是一个表达车辆运动的简易模型。 Simple Car模型将车辆看做平面上的刚体运动，刚体的原点位于车辆后轮的中心；x轴沿着车辆主轴方向，与车辆运动方向相同；车辆在任意一个时刻的姿态可以表述为(x, y, )。 车辆的运动速度为s；方向盘的转角为 ，它与前轮的转角相同；前轮和后轮中心的距离为L；如果方向角的转角固定，车辆会在原地转圈，转圈的半径为 。 planning.cs.uiuc.edu/node658.html 在一个很短的时间 内，可以认为车辆沿着后轮指向的方向前进，当 趋于0时，有： 根据数学定义: 将2) 和3)代入1)中，得到： 显然， 和 是5) 5）将向量 旋转角度C就得到向量n。假设 ，根据向量旋转的数学定义： 6）计算出n之后，就可以很方便的计算出外切线的切点 和 。
1.4K30编辑于 2022-04-28 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶运动规划(Motion Planning)
2、Motion Planning的约束条件(constraints) Motion Planning是一个复杂的问题，它的执行过程需要满足很多约束条件： 2.1 车辆运动学约束 车辆运动受到运动学约束 解决碰撞的思路大概有两种： 1）将静态障碍物(Static Obstacle)在网格占位图中表示出来，然后检测规划路线是否与静态障碍物区域相交。 4、分级运动规划器(Hierarchical Motion Planning) Motion Planning是一个异常复杂的问题，所以通常我们把它切分为一系列的子问题(Sub Problem)。 4.1 Mission Planner Mission Planner关注High-Level的地图级别的规划；通过Graph Based的图搜索算法实现自动驾驶路径的规划。 Vehicle Control将Planner的规划结果转化为车辆的运动行为。 待阅读材料 P. Polack, F. Altche, B. Dandrea-Novel, and A. D. L.
2.1K41编辑于 2022-04-28 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶运动规划-Hybird A*算法
dis_k=e3ddf2b2da5e0a9ee59455b9dfaf00f2&dis_t=1651130724&vid=wxv_1284483385053822976&format_id=10002&support_redirect 车辆只能看到它周围的环境，随着车辆的持续运动，周围的环境被增量式的构建出来。车辆根据增量构建的场景，实时的调整自身的运动规划策略。 Hybird A*算法在迷宫场景的规划效果。 图片来源：参考材料2 视频中黄色的小短线是Hybird A*搜索树，可以看到该算法在不同位置、不同转向角度的情况下都可以实时的为车辆规划出可行的运动路径。 这里以以前提到的Simple Car Model为例，不熟悉的小伙伴可以看看这篇文章: 自动驾驶运动规划(Motion Planning)-车辆运动学模型 Simple Car车辆运动模型。 不了解Reed Shepp路径规划算法可以看看这篇文章： 自动驾驶运动规划-Reeds Shepp曲线 paths = rs.calc_paths(sx, sy, syaw, gx, gy, gyaw
2.5K20编辑于 2022-04-28 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶运动规划(Motion Planning)-车辆运动学模型
要控制车辆的运动，首先要对车辆的运动建立数字化模型，模型建立的越准确，对车辆运动的描述越准确，对车辆的跟踪控制的效果就越好。除了真实反映车辆特性外，建立的模型也应该尽可能的简单易用。 自行车模型(Bicycle Model)是一种常见的车辆运动学模型。 自行车模型(Bicycle Model)的建立基于如下假设: 1）不考虑车辆在垂直方向(Z轴方向)的运动，即假设车辆的运动是一个二维平面上的运动。 5）假设车辆的运动和转向是由前轮驱动(front−wheel−only)的。 1、以后轴为原点的车辆运动模型 自动驾驶中的车辆模型可以简化为二维平面上运动的刚体结构，任意时刻车辆的状态 image.png ，车辆坐标的原点位于后轴的中心位置，坐标轴与车身平行。
2.3K30编辑于 2022-04-28 - 来自专栏CNNer
【运动规划】开源 | GCPs在长视野下解决视觉规划任务
相比之下，目前用于视觉预测和规划的学习方法在长视距任务中失败，因为它们生成的预测(1)不考虑目标信息，(2)在最优时间分辨率下，一次一步。 在这项工作中，我们提出了一个可视化预测和规划的框架，能够克服这两个限制。首先，我们提出了对目标的预测问题，并提出了相应的潜在空间目标条件预测器GCPs。 GCPs通过将搜索空间限制为仅能达到目标的轨迹，显著提高了规划效率。 这种分而治之的策略在长期预测中是有效的，并使我们能够设计一种有效的分层规划算法，以从粗到细的方式优化轨迹。 我们表明，通过使用目标条件作用和层次预测，GCPs使我们能够在比以前更长的视野下解决视觉规划任务。
45510发布于 2021-09-23 - 来自专栏机器人技术与系统Robot
漂浮基座机器人运动规划
不一样的是对基座运动情况的处理。 image.png image.png 3 漂浮基座机器人基座姿态规划 image.png image.png
2.5K81发布于 2021-05-16 - 来自专栏机器人技术与系统Robot
漂浮基座任务优先级运动规划
1 漂浮基座机器人动力学和运动建模 image.png 2 漂浮基座机器人全数值仿真系统 image.png image.png 3 混合任务优先级规划 空间机器的连续路径规划主要涉及到基座姿态、机械臂末端位置或者姿态的规划 ，在此过程中，位置可以通过三维矢量唯一表示，因此对于机械臂末端位置的规划主要是针对三维向量坐标的规划，而对于姿态的规划，由于姿态表示的方法不唯一，因此会衍生出多种姿态规划方式。 但是不管是针对位置以及姿态的规划或者插值，其相应的规划算法具有通用性。 若轨迹以多项式为基函数的，且在初始和终止时刻的速度和加速度均有初始值，则轨迹描述如下： image.png 本文采用样条曲线规划多点之间的轨迹，为了保证轨迹的连续性，一般会规定轨迹的初始与终止点速度。 期望轨迹根据下述方程所描述的样条曲线进行规划 image.png 混合优先级的规划策略主要是利用加权最小二乘将约束任务和次级任务合成一个新的次级任务，该新的次级任务主要是在高优先级任务的零空间内完成。
2.3K102发布于 2021-05-16 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶运动规划-Reeds Shepp曲线
相比于Dubins Car只允许车辆向前运动，Reeds Shepp Car既允许车辆向前运动，也允许车辆向后运动。 1、车辆模型 车辆运动模型仍然采用Simple Car Model，但增加对车辆运动方向的描述，运动方程如下： 其中， ， 。 当 时，表示车辆向前运动； image.png 时，表示车辆向后运动。 word中的"|"表示车辆运动朝向由正向转为反向或者由反向转为正向。 类型曲线 通过对称性，48种不同的Reeds Shepp曲线通过不超过12个函数就可以得到全部运动路径。
1.7K20编辑于 2022-04-28 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶运动规划-Hybird A*算法(续)
Obstacle Term、Curvature Term和Smoothness Term四个部分的加权平均：第一个部分引导车辆尽可能的避开障碍物区域；第二个部分惩罚车辆与障碍物的碰撞行为；第三部分约束规划的每个点的最大曲率 自动驾驶路径规划-Voronoi Planner 路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field) 此处采用Voronoi Field的定义如下： 其中 和 分别是路径点 实际停车场的Voronoi Field和Junior的规划路径 2、Obstacle Term Obstacle Term中 是路径点坐标位置， 是附近障碍物的位置， 是决定Obstacle 即: 3、Curvature Term 对于一系列的点 ， ，即为规划路径的方向向量； 为路径点的方向角变化。 为 处的曲率。 5、非线性优化 确定Objective Function函数之后，就可以利用Conjugate Gradient(CG，共轭梯度法)或者Gradient Descent求解最优路径。
1.9K30编辑于 2022-04-28 - 来自专栏机器人技术与系统Robot
PUMA560机器人工具箱运动控制A:路径规划-运动学
以下主要给出PUMA560构型机械臂的运动控制仿真。 1. SL6],'name','robot'); figure(1),teach(starobot); 得到其三维视图如下所示： image.png1正向运动学/逆向运动学验证 2. -0.0000 -1.0000 0.0000 0.0000; 0.5000 -0.0000 -0.8660 0.0848; 0 0 0 1.0000] 采用逆向运动学计算得到机械臂的关节角度是 ,从而正向运动学和反向运动学得到有效验证 4 基于样条曲线的笛卡尔空间轨迹规划（笛卡尔连续路径规划） 4.1 直线运动 假设机械臂从初始位置A到达B点 A点的变换矩阵为 [0.5000 0.0000 0.8660 1.1304; -0.0000 机器人动力学 路径规划 机器人工具箱 matlab代码 圆弧 直线
6.2K365283发布于 2020-09-23 - 来自专栏机器人网
采用FPGA，机器人专用运动规划芯片问世
工业机器人是强大的产品，但有可能出现完全粉碎人类的意外，并且，用机器人视觉和足够的大脑来避开障碍成本非常昂贵，还会减慢运动。通常，机器人简单地在设置路径上操作，而人类需要避开机器人操作范围。
1.3K110发布于 2018-04-24 - 来自专栏微卡智享
实战|OpenCV结合A*算法实现简单的运动路径规划
这篇文章出来，主要原因是一直在想做个什么东西能把公司的产品有结合的，也没怎么想出来，只是觉得商业的话我们做外围的话是不是可以做一起室内的路径规划，可是WMS仓储的绑定对应货位的一个路径规划，于是就在研究怎么去实现这个 5 从终点开始通过找到其父节点，一级一级的列表所有的路径点 A*实现代码 AStarCalc.h #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using surroundPoints.push_back(new CalcPt(Point(x, y))); } } } return surroundPoints; } //判断是否可能进行规划 parent; } return path; } 项目实现思路 01 地图处理 这里就是OpenCV的简单实现，加入地图图片后 实现灰度图 高斯模糊 图像二值化 形态学梯度操作 02 路径规划
1.9K41发布于 2020-04-26 - 来自专栏一点人工一点智能
自动驾驶安全挑战：行为决策与运动规划
然后，介绍运动规划中基于采样的规划算法、基于图搜索的规划算法、基于数值优化的规划算法和基于交互性的规划算法，并展开讨论算法的设计，从安全角度对行为决策和运动规划进行介绍分析，对比各类方法的优缺点。 学者们提出安全监视器，及时纠正智能体做出的错误决策，具体如图5所示。 04 运动规划算法及其安全约束 运动规划算法基于当前策略、环境信息及自身车辆的位姿信息进行规划，输出一条满足安全性、平滑性的轨迹。 表1 运动规划算法的性能对比 运动规划尽管在自动驾驶技术中发挥重要作用，但仍面临如下挑战： 1) 数据处理。 5) 稳定性。车辆在运动过程中需要保持稳定，避免翻车或失控。一般使用车辆侧向加速度、车辆滚动角度等指标量化自动驾驶系统的车辆稳定性。
2.1K40编辑于 2023-08-25 - 来自专栏机器人课程与技术
MoveIt 2适用于ROS 2的运动规划框架
该演示包括以下示例： 使用MoveItCpp配置和加载MoveIt 启动模拟的ros2_control驱动程序 在RViz中可视化机器人和规划场景 机器人轨迹的规划和执行 ? 该演示首先通过计算一个简单的运动计划开始，该计划通过透明的RobotState显示器进行可视化。仅此一步就涉及大量组件，例如IK、碰撞检查、规划场景、机器人模型、OMPL规划插件和规划器适配器。
2.6K31发布于 2020-02-25 - 来自专栏一点人工一点智能
复杂约束下自动驾驶车辆的运动规划解析
原文地址：复杂约束下自动驾驶车辆的运动规划解析 01 什么是Motion Planning Motion Planning是在遵循道路交通规则的前提下，将自动驾驶车辆从当前位置导航到目的地的一种方法。 4）考虑轨迹平滑性(Smoothness) 5）考虑曲率约束(Curvature) 通过组合设计自己的目标优化函数，从而获得较好的Planning效果。 04 分级运动规划器 Motion Planning是一个异常复杂的问题，所以通常我们把它切分为一系列的子问题(Sub Problem)。 4.1 Mission Planner Mission Planner关注High-Level的地图级别的规划；通过Graph Based的图搜索算法实现自动驾驶路径的规划。 Vehicle Control将Planner的规划结果转化为车辆的运动行为。
97720编辑于 2023-03-29 触觉传感机器人运动规划与执行技术解析
触觉传感机器人运动规划与执行技术解析系统概述某中心最新推出的Vulcan机器人系统已完成试点试验，即将进入测试阶段。
25710编辑于 2025-08-27机器人核心技术运动规划
life - 机器人运动规划项目凭借其开源特性与优秀的适配性，成为众多开发者研究和应用的热门选择。 一、源码整体架构：分层设计的逻辑闭环life - 机器人运动规划源码采用分层式架构设计，从下至上依次分为硬件抽象层、运动控制层、规划决策层与应用接口层，各层职责清晰且通过标准化接口实现数据交互，形成完整的逻辑闭环 规划决策层：作为整个运动规划系统的 “核心大脑”，该层负责根据环境信息与任务目标，生成机器人的最优运动路径。 同时，硬件抽象层会实时采集机器人的实际运动数据（如电机编码器数据、IMU 数据），通过DataManager反馈至运动控制层与规划决策层：运动控制层根据反馈数据调整 PID 控制量，修正运动偏差；规划决策层则根据实际位姿与规划路径的偏差 在可拓展方向上，当前源码的基础架构可支持多机器人协同规划、复杂地形（如崎岖地形、台阶）运动规划等功能的拓展。
36510编辑于 2025-09-12
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