基于MPC的非线性轨迹规划 该计划程序是基于名为Yalmip的优化求解程序构建的。 要将Yalmip集成到您的计算机中，请参阅了解详细信息。

机器人运动中所需要的路径规划的分类总结及算法概括。

超全的轨迹规划，机械臂，移动机器人都适用。

机器人轨迹规划经典参考书籍，google找的，1积分随便下载。spring出版社。

该资源是RRT*轨迹规划matlab实现，该程序是面向3d环境的RRT*轨迹规划，详细的中文注释，有助于读者理解

机械臂的轨迹规划可分为在笛卡尔空间中和在关节空间中规划两种, 前者优点是概念 直观, 便于理解 ,但该方法涉及大量的笛卡尔空间与关节空间的大转称 ,求逆矩阵, 计算量大 ,并且所用传感器不能直接测出机械臂在笛卡尔坐标系中的参数,很难用于实时控制.由于在笛卡尔坐标空间下轨迹规划的种种缺点, 使得面向关节空间的轨迹规划方法被广泛应用 .

为了使机器人准确高效地完成复杂轮廓工件的切削加工, 结合点云技术与机器人技术, 提出了一种基于三维点云直接生成机器人的切削加工轨迹的算法。搭建了一种以激光位移传感器和机器人为核心部件的点云测量系统, 通过坐标关系变换实现了一维测量到三维测量的扩展。通过在线测量获取了被加工工件轮廓的三维点云, 采用点云预处理算法和机器人轨迹的生成算法, 直接生成了针对被测工件的机器人加工轨迹。仿真结果表明, 该测量系统及算法能够准确地提取工件轮廓的三维点云并快速生成机器人的加工轨迹。

Optimal_Vehicle_Path_Planning_Using_Quadratic_Optimization_for_Baidu_Apollo_Open_Platform.pdf

004_Optimal+Trajectory+Generation+for+Autonomous+Vehicles+Under+Centripetal+Acceleration+Constraints+for+In-lane+Driving+Scenarios

人工势场法的轨迹规划程序 figure(5); set(gcf,'Units','centimeters','Position',[10 10 15 8]); plot(q(11,:),'-','LineWidth',2),xlabel('时间/s'),ylabel('关节角速度/rad/s'); hold on; plot(q(12,:),'-.','LineWidth',2); hold on; plot(q(13,:),'--','LineWidth',2); hold on; legend('\omega_4','\omega_5','\omega_6'); hold off;