【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
2021-09-20 14:45:58
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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
2021-09-06 20:09:41
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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
2021-09-03 16:23:46
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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。
2021-08-31 18:35:36
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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。
2021-08-26 13:28:10
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参加2020年浙江大学控制系夏令营做的项目，Robocup小型足球机器人的导航与规划，包括A*算法、RVO动态避障等等，欢迎下载学习，求一波关注~~~
2021-08-17 16:26:09
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多点路径规划指标在线多机器人运动计划
该代码随附于RA-L
/
ICRA
2020文件
CE
Luis，M。Vukosavljev和AP
Schoellig，“具有用于多机器人运动规划的分布式模型预测控制的在线轨迹生成”，IEEE机器人。
自动Lett。，第一卷5，没有。
2020年1月，第2卷，第604–611页。
引文
如果您将此库用于自己的工作，请考虑引用：
@article{luis2020online,
title={Online
trajectory
generation
with
distributed
model
predictive
control
for
multi-robot
motion
planning},
author={Luis,
Carlos
E
and
Vukosavljev,
Marijan
and
Schoellig,
Angela
P},
journal={IEEE
Robotics
and
Automation
Letters},
volume={5},
number={2},
pages={604--611},
year={2020},
pu
2021-08-17 11:26:20
376KB
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