资源为Hybrid A * 算法Python源码，该资源是博客 动力学约束下的运动规划算法——Hybrid A*算法（附程序实现及详细解释）的配套资源 主要介绍动力学约束下的运动规划算法中非常经典的Hybrid A*算法，大致分为三部分，第一部分是在传统A * 算法的基础上，对Hybrid A * 算法的原理、流程进行理论介绍。第二部分是详细分析 MotionPlanning运动规划库中Hybrid A * 算法的源码，进一步深入对Hybrid A * 算法的具体细节 进行理解。 第三部分是结合前面第一部分的理论和第二部分的详细源码，对Hybrid A * 算法的流程进行综合的概括总结。

用于机器人运动规划，平滑轨迹插值方法中的PVT插值，可根据给定的轨迹关键点的位置、速度和时间插值得到一条二阶平滑的轨迹。可用于生成机器人的关节角度、末端执行器的空间位置等等。

运动规划 包含机器人运动规划的算法和模型实验。该代码非常具有原型水准 接触隐式轨迹优化示例 绘画 简单的操作 网络漂移 赛博跳跃 角落里的盒子 料斗 (2D) 垂直步态 料斗 (2D) 翻转 简单的步行者（2D）（添加模型） 料斗 (3D) 料斗 (3D) 墙壁缩放 迷你高尔夫（修复 RBD 部门） 杯中球机器人手臂（从旧脚本移过来） 球杯四旋翼（从旧脚本移过来） 两足动物 (2D) 四足（2D）（修改模型） 四足（2D）在盒子上 四足（2D）后空翻 四足（3D） 蚂蚁（3D） 蛇 (3D) 地图集 直接策略优化示例 绘画 我们提供了使用 Deterministic Sampling and Collocation的Direct Policy Optimization 的示例。优化策略需要SNOPT并且其安装资源可在此处获得。这些示例中的轨迹和策略已保存并可加载以运行策略模拟和可视化。 线性二维码 双积分器 平面四旋翼 运动规划 摆 自动驾驶汽车 推车杆 火箭 四旋翼 两足动物 接触隐式模型预测控制示例 绘画

人工智能-机器学习-模块化可重组机器人运动规划方法研究.pdf

人工智能-机器学习-面向仓储自动化的机器人运动规划.pdf

使用数值方法求解机器人运动计划，以解决最佳控制问题。 规划可以采用运动学约束（例如位置、速度、加速度、加加速度边界）、动力学约束（例如机器人刚体动力学包括重力、离心力和科里奥利力、惯性力、关节扭矩限制，甚至扭矩变化率限制），以及碰撞避免考虑在内。 解决时间在几秒钟内。 详细信息参见出版物：“机器人运动规划的高效轨迹优化”，Yu Zhao、Hsien-Chung Lin、Masayoshi Tomizuka，ICARCV 2018。 有关可用演示的列表，请参阅https://github.com/yzhao334/Efficient-Trajectory-Optimization-for-Robot-Motion-Planning--Examples 。 所需软件包：chebfun、CasADi。 包中包含的其他依赖项（STLRead 和 STLWrite）

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

#资源达人分享计划#

Robot Motion Planning and Control Editor: Jean-Paul Laumond Chapter 1: Guidelines in Nonholonomic Motion Planning for Mobile Robots Chapter 2: Geometry of Nonholonomic Systems Chapter 3: Optimal Trajectories for Nonholonomic Mobile Robots Chapter 4: Feedback Control of a Nonholonomic Car-Like Robot Chapter 5: Probabilistic Path Planning Chapter 6: Collision Detection Algorithms for Motion Planning

多足多足机器人规划与控制，多足步行机器人的静力学、运动学、动力学、步态规划、控制方法