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针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题，研究了使用三维栅格地图的路径规划算法。该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图；扩展了 Ｄ＊ 算法使之考虑机器人的尺寸，检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞，生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹，保证运动过程中机器人自身及物体的安全。实验结果表明：该算法不需要对地图具有先验认识，并且考虑了机器人的实际尺寸，具有较强的可靠性和实用性，已经在真实环境中进行了实验。

程序是为平面 2-DOF 机器人机械手的前向动力学仿真编写的。 相关模型在“平面机械手动力学”的所有教科书中共享。 可以从“文档”文件夹访问用于模拟的方程 前向动力学算法使用“常微分方程的数值微分” 选择“ode45”数值积分技术来求解非刚性耦合微分方程。 将拉格朗日动力学应用于问题，以获得相关的动力学方程。 获得相对于时间的关节角度和关节角速度是要达到的主要目标。 连杆的质量和长度定义为常数，可以在程序中选择。 “ ode45”使用连续时间函数作为变量。 本案实施于“具有连续函数输入 (Tau) 的数值积分”文件夹。 离散时间 tau 输入也在一个小的时间间隔内递归实现，该时间间隔位于“离散输入的数值积分 (Tau)”文件夹。 *** 接受并感谢任何帮助和所有更正。

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ABR控制 ABR控制库是一个python软件包，用于在真实或模拟环境中控制和规划机械臂。 ABR Control提供了用于Mujoco，CoppeliaSim（以前称为VREP）和Pygame模拟环境的API，以及用于一臂，两臂和三关节模型以及UR5和Kinova Jaco 2臂的臂配置文件。 用户还可以轻松地扩展该软件包以使其与自定义手臂配置一起运行。 ABR Control自动生成高效的C代码以生成控制信号，或使用Mujoco的内部功能进行计算。 ABR还提供了一个接口和配置，可用于控制存储库中的实际Jaco 2。 安装 ABR控制库取决于NumPy，SymPy，SciPy，CloudPickle，Cython，SetupTools，Nengo和Matplotlib。 我们建议使用 。 请注意，在干净的环境中安装将需要编译依赖库，并且将花费几分钟。 要安装ABR Control，

这是现已大大增强的企业解决方案的开源项目，该解决方案具有专业的支持，更快，更智能且具有更多功能。 T-Plan机器人（以前的VNCRobot）是市场上最灵活，通用性最强的黑匣子自动化测试工具。 该项目是以前的开源版本，现已被T-Plan Robot Enterprise取代。 机械手是独立于平台（Java）的，因此在其他工具可能会失效的情况下也能正常运行。 机器人可以在所有主要系统（例如Windows，Linux和Unix）以及移动平台（例如IOS和Android）上运行并实现其自动化。 该产品具有相同的功能，外观和感觉，而与操作系统无关，并且您的脚本可以在平台之间完全转移。 T-Plan Robot利用远程桌面技术以及基于图像的测试原理，从最终用户GUI角度提供了一种类似于人的方法来进行软件测试。 网站：www.t-plan.com或通过sales@t-plan.com与我们联系

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