搭建起了机器人与环境之间的桥梁,而决策/规划模块则承担了机器人感知与控制系统间的纽带,抛开决策和规划之间的模糊界限,事实上,广义的决策(decision making)包含了四个模块分,即路径规划(一般指全局路径规划)、行为决策、运动规划和反馈控制[1],本篇对移动机器人中的运动规划问题进行一个总结,主要包括一些重要概念和...
基于定位和感知,移动机器人知道了自己在哪,以及周围的环境怎么样,就可以在此基础上做运动的规划。 控制 最后生成的规划传给机器人的控制器,控制机器人完成一系列的行为或者任务。 1.3 典型自主机器人 下面是比较典型的自主机器人的应用的平台,包括空中机器人、地面机器人、水下机器人等。 可以看到机器人具备...
2022年9月27日浙江大学控制学院研究员高飞做客“CAA云讲座”并作题为“移动机器人运动规划与集群协同”的报告。 随着计算机、通信和传感技术不断发展,机器人技术也得到了极大的推广与应用,形态多样,功能强大的机器人承担了越来越多的工作,...
在工作空间中,机器人有尺寸有形状,对于运动规划会带来困难,在配置空间中,机器人用一个点来描述,方便做运动规划 经过上述配置空间的操作,碰撞检测就进行了简化,这就是配置空间的意义。 机器人被看做是一个球体,半径为r 对障碍物安照半径r进行膨胀,蓝色就是膨胀后的障碍物,然后就可以进行路径规划和生成。 图和图...
摘要:运动规划是移动机器人自主导航系统中的重要模块之一,相关算法研究成果层出不同穷,本文根据规划算法特性,划分为图规划算法、空间采样算法、曲线插值拟合算法和仿生智能算法四个子类,并从移动机器人运动的角度对部分经典研究成果进行分析和总结。 01 引言
目前移动机器人的主流规划算法包括A*, Dijkstra, RRT, MPC等。但是在学习运动规划算法的时候,需要具备微积分、线性代数和离散数学等数学基础,不同的工程落地实践中需要的基础也有所不同。 为了方便有数学基础的小伙伴学习,深蓝学院特别邀请了浙江大学控制学院副教...
因为这个三阶积分器模型在机器人学中经常出现,从马达、电机到机械手的多自由度的末端执行器(n Effector),再到多旋翼无人机等都可以套用这个模型。先看一下系统的连续模型,位置的导数等于速度,速度的导数等于加速度,加速度的导数等于加加速度(Jerk)。
2022年9月27日浙江大学控制学院研究员高飞做客“CAA云讲座”并作题为“移动机器人运动规划与集群协同”的报告。 随着计算机、通信和传感技术不断发展,机器人技术也得到了极大的推广与应用,形态多样,功能强大的机器人承担了越来越多的工作,为人们生活工作带来了极大的便利和改变。作为实现群体智能的重要手段之一,移动机...
般移动机器人的路径规划问题。为满足车辆转向过程中的平稳性以及安全性需求,车辆运动微分约束和动力学特性约束是需要考虑的重要特征,同时还需要考虑车辆操纵稳定性及舒适性问题带来的控制约束。 文献[26]利用弹性带...Ho给出了几种情形的证明并且将其应用到运载火箭的发射中,用于推力控制分析,可以供地面车辆的运动规划...