步进电机的速度控制及运动规划步进伺服.docx

多关节机械臂路径规划是一个高度受限的非线性优化问题，很难找到单一的优化解。提出一种基于单纯形算法和粒子群算法的混合算法，以解决机械臂的路径规划问题。仿真试验表明，相较于常规的A*算法，该混合算法具有更高的求解精度。

七次多项式插值MATLAB程序，对于运动规划非常有借鉴意义

MoveIt 运动规划框架 易于使用的开源机器人操作平台，用于开发商业应用程序、原型设计和基准算法。 分行政策 我们在master上开发最新功能。 *-devel分支对应于针对特定 ROS 发行版的 MoveIt 的已发布和稳定版本。 错误修复有时会反向移植到这些已发布的 MoveIt 版本中。 有关 MoveIt 2 的开发，请参阅 。 移动状态 持续集成 服务 动力学 旋律的 掌握 GitHub 代码Cov 建农场 执照 Docker 容器 ROS 建造农场 移动包 动力源 动态Debian 旋律源 旋律Debian 意源 Noetic Debian 移动 moveit_chomp_optimizer_adapter moveit_commander moveit_core moveit_fake_controller_manager mov

百度apollo规划算法，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo 相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如 AEB,ACC,LKA 等） 3. 自动驾驶鼻祖 mobileye 的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是 coursera 上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为 止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的 adas 标准，这是 adas 相关算法系统的标 准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍 7. 等等总

【基于Matlab Robotics Toolbox的Dobot机械臂运动规划】系列文章是我在学习robotics toolbox中所做工作的记录，方便自己后面复习、改进。 基于Matlab R2018b 9.5; Peter Corke的Robotics Toolbox 10.3.1 (2）主要介绍了基于App Designer做图形界面、用joystick实现手柄与Matlab通讯。 1.图形界面 1.1正运动学部分 Matlab宣称将来会取消guide，以后仅保留app designer。所以我选择使用app designer做一个图形界面。 首先做正运动学部分。 在设计视图里把组件拖

动态避障的matlab代码集中规划 使用模型预测控制 (MPC) 执行基于优化的多车道车辆排的编队和重新配置。 车辆（动态障碍物）之间的碰撞避免约束以及道路上的静态障碍物使用强对偶理论建模。 该公式允许在狭窄环境中进行运动规划和避障。 可以找到描述该理论的论文。 运行代码的要求是用于非线性优化的 MATLAB、YALMIP 和 IPOPT 求解器。 例子 避障场景 排重组方案

凸优化matlab代码轨迹凸可行集算法 这是用于运动规划实时优化的凸可行集算法的实现（Changliu et al.2018）（）。 我的项目合作伙伴（）和我还扩展了该算法，以为多个智能体生成优化的轨迹而不会发生碰撞。 该项目是宾夕法尼亚大学的一门课程，因此由于学术诚信政策，该代码无法公开显示。 我们在论文上的9页报告和扩展结果在这里（）链接，在下面的段落中，我将对该算法进行概述。 算法 凸可行集算法是一种用于解决具有凸目标函数和非凸约束的运动规划问题的快速算法。 它将非凸问题转化为一系列凸问题，并迭代求解。 它是通过在非凸域内找到凸可行集并将它们作为凸优化问题求解直到收敛而做到的。 本文中的这张图很好地形象化了此过程： 执行 在我们的实现中，我们将目标函数表述为二次函数，该函数对在规划范围内遵循给定轨迹所必需的加速度进行了惩罚。 这样就形成了平滑而短的轨迹，从而完全避免了障碍。 给定场景的最终轨迹可以在此处看到，其中灰色框是障碍物，细线是先前迭代的解，而收敛的解以黑色显示： 我们将CFS实现的性能与使用Matlab的fmincon的内部点方法进行了比较。 我们在两种不同的计划方案上测

1.输入是path（来自于图搜索或采样式路径规划方法）和steer function，输出是path。分为2个步骤，a:使用梯度下降法，移动和插入顶点使得离障碍物更远、离障碍物近的地方路径点更密集；b:使用基于cost的short-cutting方法删除不必要的路径点。

机械臂matlab运动规划代码prm-path-planner-for-robot-manipulator 项目描述：该项目的主要目标是使用概率路线图路径规划器算法为移动 2 臂机械手实现路径规划器，这是一个静态环境。 结果是 2 臂机械手从起点到目标位置的模拟路径，避免与环境中的障碍物发生碰撞。 用户可以指定起始位置和目标位置以及环境中的障碍物。 给定起始位置和目标位置，在自由空间中构建路径并规划机械臂从起始位置到目标位置的运动轨迹。 开发环境：项目在MATLAB中实现。 生成的路径的仿真将显示在 GUI 上。 开始和目标配置可以作为 GUI 中的输入给出。 环境中的障碍物目前固定为4种不同类型的地图。 要在 GUI 上添加除 4 个地图之外的不同障碍物，应更改文件 setObstacles.m 中的代码。 附加的可执行文件仅支持 4 种不同类型的地图/障碍物。 要尝试不同的障碍，需要使用 MATLAB 导入源代码并修改 setObstacle.m。