基于模型预测控制算法做自动驾驶车辆轨迹规划

在四足机器人的研究中，有一个很关键的问题，就是如何减少足端在触地瞬间的冲击，避免把机器人把自己给蹬倒了？这时候就需要一个合理的足端轨迹规划。本篇将会介绍几种足端轨迹。 本文将对四足机器人的足端轨迹进行规划。将数学中的复合摆线和多项式曲线引入到足端轨迹的规划中，根据零冲击原则[2]，规划出 3 条满足要求的足端轨迹，包括： 复合摆线轨迹 八次多项式轨迹 分段五次多项式轨迹 本篇先介绍第一个 一、复合摆线轨迹 该轨迹是摆线方程的延伸，我们先来看什么是摆线 1、摆线 摆线，又称旋轮线、圆滚线，在数学中，摆线（Cycloid）被定义为，一个圆沿一条直线运动时，圆边界上一定点所形成的轨迹。它是一般旋轮线

动态窗口法，可用于局部轨迹规划。手动设置运动学约束和动力学约束信息。

基于遗传算法的最优时间Ｂ样条轨迹，复现文章3.6节中的分析

涉及机械臂的运动学分析以及轨迹规划，包含MATLAB机器人工具箱的应用

以PSO与三次样条插值结合的移动机器人路径规划算法，主函数为pso.m

针对安川弧焊工业机器人手臂 MOTOMAN － MA1400 的构型特点，采用 D － H 法建立了机械臂的连杆坐标系，得到了以关节角度为变量的正运动学方程，利用 Matlab 进行正逆运动学计算以及机械臂末端点的轨迹规划。

基于MATLAB-Robotics的七自由度机器人运动轨迹规划仿真.pdf

DMP基于动态运动基元的轨迹学习与规划，可以手动绘制轨迹，也可以载入原始数据

背景技术自动泊车系统能够代替或者辅助驾驶员进行泊车，对于提高泊车安全性，降低泊车的操纵难度有着十分重要的意义。自动泊车轨迹规划问题是自动泊车系统的一个重要技术，