自主移动机器人导论（中文版）

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划，提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法.双向RRT*算法同时创建两颗搜索树，交替进行相向搜索，同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择，以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线，以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行，对环境中的障碍物进行膨胀处理，再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点，缩短可行路径长度，再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验，验证了改进双向RRT*算法的有效性和优越性.

世界画布服务器 世界画布框架的一个组件，一个用于存储和访问世界语义信息的 ROS 堆栈，最初侧重于移动机器人的需求和用例。 World canvas server 是语义地图的存储管理器。 初始版本复制了语义映射的行为。 快速尝试 安装 使用 world_canvas.rosinstall 创建一个 world_canvas 工作区。 不要忘记安装依赖项： rosdep install --from-paths -i src 跑步 首先，启动注解服务器： roslaunch world_canvas_server world_canvas_server.launch debug:=true --screen 然后你需要用一些注释填充数据库（我们仍然没有编辑器:( 使用来自 world_canvas_server 包的 save_xxxx.py 脚本和 test/annotatio

为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划，提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径，将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题，借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明，算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛，规划路径平滑、合理，有一定的实用价值。

为提高移动机器人对特定轨迹的重复跟踪能力，提出了采用开闭环PD型迭代学习控制算法对移动机器人进行轨迹跟踪控制的方法。建立了包含外界干扰的非完整约束条件下的轮式移动机器人运动学模型，给出了系统的控制算法和控制结构。仿真结果表明，采用开闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是可行有效的，收敛速度优于其他迭代学习算法。

移动机器人路径规划免疫网络算法研究

摘要通过对足球机器人运动学模型的分析，考虑到系统的时变、非线性和干扰大等特点，以全向移动机器人为研究平台，提出一种将模糊控制与传统的PID 控制相结合的方法，应用到足球机器人的运动控制系统中。针对足球机器人运动控制中的重点问题，着重提出了基于模糊控制的动态调整PID 控制器的3 个参数kp、ki、kd的设计方法。实验表明，该控制器能较好地改善控制系统对轮速的控制效果。 　　移动机器人是一个集环境感知、动态决策、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统，其运动控制是移动机器人领域的一个重要研究方向，也是移动机器人轨迹控制、定位和导航的基础。传统的运动控制常采用PID 控制算法，其特点是算法简单

基于粒子群算法的移动机器人路径规划，可直接运行，障碍物比较简单，可以自己做调整，程序还不错

移动机器人的非线性边界跟踪控制

matlab机械臂逆运动学代码P-Bot 基于FPGA的机器人项目的仓库。 并行性对移动机器人有什么作用？ 目录 1.简介 在这个项目中，我正在构建一个机器人，并使用FPGA进行一些处理。 我的理由有三点： 了解如何使用FPGA，尤其是机器人技术 了解机器人FPGA擅长的方面，并了解如何将FPGA集成到实际的机器人中。 了解有关机器人的嵌入式编程的更多信息。 我想编写更优雅，更复杂的嵌入式代码。 2.六足机械设计 腿部设计 六脚架的大多数机械设计都涉及腿的设计。 开链腿 开链链接非常简单：每个链接都在远端跟随一个关节，直到末端执行器（末端执行器）是最远端的关节。 由于开放链设计简单明了，因此在机器人六足动物中几乎无处不在。 在静态分析的基础上，我给出了一个简单的方法，可以根据给定机器人腿部和躯干的质量和长度来计算准静态运动每个伺服器所需的扭矩。 我正在使用。 ES08MA在4.8V-6V上运行 克兰联动 开链腿的一种有趣的替代方法是，方法是： 此支腿设计需要权衡以下几点： 只需要一个致动器来伸展和收缩腿，但是腿的机械复杂得多。 而且，两条腿通常通过共同的致动器联接在一起，这将约束可能的