matlab軌跡規劃的案例
MATLAB規劃問題——線性規劃和非線性規劃
小結
規劃問題中還有特殊的一些問題，例如特殊的線性規劃問題——0-1規劃，特殊的非線性規問題——二次規劃問題，而線性規劃問題又是特殊的非線性規劃問題，所以這幾種規劃問題都可以用【非線性規劃問題】求解.
參考文獻
[1] 卓金武, 魏永生, 秦健, 李必文. MATLAB在數學建模中的應用[M]. 北京: 北京航空航天大學 2011: 18-24 .
來源：CSDN博客
機械臂B樣條插補軌跡規劃 ￥56
創建 xlabel
xlabel('t(s)','Interpreter','tex','FontSize',10);
end
saveas(figure2,figure2.Name,'svg')
源文件見付費內容：（圖片如下）
matlab 正逆運動學分析與軌跡規劃服務
需要技術服務聯系qq2386317960
基于決策規劃模型的車輛軌跡預測學習方法
值得注意的是，判別器
的任務只是對
中的可行軌跡進行評分，而不需要像大多數基于學習的框架那樣進行回歸。下面兩個部分詳細描述了
和
。
基于模型的軌跡生成器
路徑搜索：
與可控自車的運動規劃可以獲知參考路徑不同的是，軌跡預測無法獲取不可控他車的未來路徑。因此我們在軌跡
生成之前進行路徑
搜索，以便于每一個預測目標可以用一組潛在的路徑
聯系到一起。此外，預測的時間范圍相對較短(少于5秒)，這使得搜索任何道路上車輛的所有潛在路徑成為可能。
軌跡生成：
給定
中的潛在路徑作為動態參考，我們選擇以規劃的方式生成未來的軌跡。在駕駛領域，運動規劃通常意味著為自動駕駛車輛尋找連接當前狀態和目標狀態的最優軌跡，這與預測未知意圖車輛的多模態軌跡本質上不同。盡管如此，基于模型的路徑規劃生成器也可以用于預測，因為它計算了大量的軌跡樣本用于后續選擇。
與可控自車的軌跡規劃相比，對不可控目標預測時狀態估計精度較低，且不需要細粒度軌跡。因此，在軌跡生成階段，一些高階狀態變量簡化為零，包括初始狀態的
，以及終止狀態的
。
展開 6-pss 并聯六自由度機構軌跡規劃 ￥55
text( Br2(1)+50, Br2(2)-50, '2' );
text( Br3(1)+50, Br3(2)-50, '3' );
text( Br4(1)+50, Br4(2)+50, '4' );
text( Br5(1)+50, Br5(2)+50, '5' );
text( Br6(1)+50, Br6(2)-50, '6' );
end
2、 軌跡仿真
軌跡要求：動平臺中心畫一個圓軌跡
3、 運動空間分析
根據連桿的活動范圍，得到動平臺得活動范圍，如下圖：
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展開 
基于ADAMS的機器人動力學分析及軌跡規劃
（4）繪制運動軌跡。單擊菜單【Review】→【Create TraceSpline】，然后選擇關節2右端點Marker4，再選擇關節1與大地的鉸接點，鼠標移動到Joint1處，單擊鼠標右鍵，在彈出對話框中選擇ground，單擊OK創建運動軌跡，如圖2.12所示。
2.12 機械臂末端運動軌跡
（5）結果后處理。在后處理模塊，通過菜單【View】→【LoadAnimation】可以載入動畫。單擊播放按鈕后開始播放動畫，在播放同時按下記錄按鈕 ，將動畫保存到動畫文件中。
在后處理模塊中，通過菜單【View】→【LoadPlot】，通過選擇相應的選項，繪制出相應的結果曲線。如果2.13、2.14所示，分別繪制出機械臂末端點的速度曲線和加速度曲線。
2.13 機械臂末端速度曲線
2.14 機械臂末端加速度曲線
2.1.3 軌跡規劃
本例將建立在ADAMS/View中用ControsToolkits建立控制系統，通過PID環節進行控制，控制對象是作用在每個關節單分量力矩，使機械臂的末端運動軌跡為圓。
因為關節1的一端與大地（Ground）原點鉸接，因此將圓的方程設為（x-550）2+y2=502，用參數形式表示就是x=550+50*cos（t），y=50*sin（t），要使關節2的末端運動軌跡按指定的軌跡運動，這時需要通過軌跡方程計算出兩個關節的關節變量，然后將這兩個關節變量作為控制系統模型的關節輸入。
展開 基于精準碰撞檢測算法的機械臂避障軌跡規劃
現有的機械臂軌跡規劃主要分為笛卡爾空間軌跡規劃和關節空間軌跡規劃 [10]，兩者各有優缺點，其中笛卡爾空間規劃可以很好的確定機械臂末端執行器的位置，但是笛卡爾軌跡規劃存在計算量大，對芯片的性能要求高；關節空間軌跡規劃在操作時非常簡便，而且可以有效避免機械臂在運動空間中的奇異點，實時性高，計算量小 [11]。針對機械臂避障軌跡規劃需求，本文采用關節空間軌跡規劃。祁若龍、譚燕等均采用遺傳算法搜索中間點的方式進行空間機械臂避障軌跡規劃 [12] [13]，采用中間點的方式進行避障軌跡規劃，使得機械臂在中間點時角速度、角加速度為零，運動不連續。馬宇豪等提出了一種基于六次多項式軌跡規劃的避障算法 [14]，但該算法進行避障類型單一且精度不高，無法完成對多種障礙物類型的避障。江鴻懷提出基于粒子群優化算法的五自由度機械臂軌跡規劃 [15]，該算法對機械臂運動軌跡的長度及角度進行優化，但是粒子群算法容易陷入局部最優，所求解并非最優解。綜上所述，上述均為對存在多種形狀的障礙物的環境進行有效的避障軌跡規劃。本論文提出一種基于精確碰撞檢測的機械臂避障軌跡規劃。該方法能夠完成在不同形狀障礙物下的避障要求，并且可以在避開障礙物的同時對機械臂運動軌跡進行最大限度的優化。
結合遺傳優化算法，可以將避障軌跡規劃問題轉化為多目標優化問題，根基機械臂避障軌跡要求，約束條件為：機械臂不能與障礙物發生碰撞，角速度和角加速度連續；優化目標為：機械臂末端執行器移動位移長度和關節轉動角度。算法設計主要分為以下幾步：1、機械臂與障礙物幾何模型簡化2、碰撞檢測算法設計3、軌跡規劃方案4、遺傳優化算法設計，根據以上幾點通過matlab進行仿真驗證。
2.
展開 六軸機械臂（帶抓手）運動學分析+軌跡規劃 ￥52
通過matlab 計算，寫出機器人末端位置。
狹窄環境下帶有多拖車的牽引車軌跡規劃的統一方法
我們的規劃方法能找到其他現有規劃方法無法找到的解決方案。文中也簡要討論了在線規劃的可能性。
1 引言
牽引車-拖車系統是指牽引車上掛有一輛或多輛無動力拖車[1]。通常，拖車車輪是不可轉向的，轉向力來自于旋轉關節，這些關節依次連接整個車輛的相鄰部件[2]。與等長剛體車輛相比，牽引拖車在狹窄/雜亂環境或不平坦地形下行駛更加靈活，因此在許多復雜的場景中得到了廣泛的應用[3]。牽引車-拖車車輛軌跡規劃是指產生牽引車和拖車從初始配置到終端配置的滿意軌跡。在這里，滿意度要求解決的可行性(例如，沒有違反車輛運動學或無碰撞約束)和最優性(即規劃軌跡預期為最優)。對于牽引-拖車車輛的軌跡規劃是具有挑戰性的，原因在于：（1）由于規劃模型中的欠驅動約束和非完整約束耦合[4]，使得現有的大部分類車規劃方法不能直接適用；（2）牽引車-拖車的動力學系統在向后運動時是不穩定的。本文主要研究了牽引拖車的軌跡規劃方案。
目前流行的軌跡規劃方法分為基于圖搜索的方法、基于抽樣的方法和基于最優控制的方法。圖搜索規劃方法首先將連續配置空間抽象為圖中的節點，然后搜索節點之間的可行鏈路，使車輛被引導到目的地。Dijkstra算法[5,6]，A*算法[7-9]，采用動態規劃[10]作為搜索器。與離散配置空間的基于圖形搜索的規劃方法不同，基于采樣的規劃器使用特定的狀態模式來探索連續空間。
展開 六自由度機械臂五次多項式軌跡規劃（Fivejtraj_Function自編寫函數） ￥56
d | a | alpha | offset |
+---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| 1| q1| 0.1215| 0| 0| 0|
| 2| q2| 0.1225| 0| 1.5708| -1.5708|
| 3| q3| -0.102| -0.3| 0| 0|
| 4| q4| 0.09| -0.276| 0| -1.5708|
| 5| q5| 0.09| 0| 1.5708| 0|
| 6| q6| 0.082| 0| -1.5708| 0|
+---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
% 設置約束條件
Theta=[40,-30,-30,30,-15,20;
0,15,0,10,20,50;
-40,30,30,-20,30,30];
Velocity=[0,0,0,0,0,0;40,40,20,30,20,10;0,0,0,0,0,0];
Accle=[0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0];
[m,n]=size(Theta);
% 五次多項式軌跡規劃
展開 39基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Sta ￥25.9
基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態約束的非線性系統生成開環軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數等均可根據需求進行更改，程序已調通。
240 基于matlab的飛行軌跡仿真程序 ￥15.9
基于matlab的飛行軌跡仿真程序，多種不同的飛行軌跡，輸出經度、緯度、高度三維軌跡，三個方向的飛行速度。程序已調通，可直接運行。
58基于matlab的采樣的運動規劃算法-RRT ￥35.9
基于matlab的采樣的運動規劃算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)，3D和2D,原始的RRT算法中將搜索的起點位置作為根節點，然后通過隨機采樣增加葉子節點的方式，生成一個隨機擴展樹，當隨機樹的葉子節點進入目標區域，就得到了從起點位置到目標位置的路徑。程序已調通，可直接運行。
242 基于matlab的3D路徑規劃 ￥29.9
基于matlab的3D路徑規劃，蟻群算法（ACO）和天牛須（BAS）以及兩種結合的三種優化方式，對3D路徑規劃的最短路徑進行尋優。程序已調通，可直接運行。
158基于matlab的用于分析弧齒錐齒輪嚙合軌跡的程序 ￥15.5
基于matlab的用于分析弧齒錐齒輪嚙合軌跡的程序，輸出齒輪嚙合軌跡及傳遞誤差。程序已調通，可直接運行。
281 基于matlab的路徑規劃GUI交互
基于matlab的路徑規劃GUI交互。包括蟻量系統、蟻周系統、蟻密系統、蟻群系統、免疫混合算法。11種路徑規劃數據，最多225個規劃點。蟻群和免疫算法的參數可進行設置，使得效果最佳。動態顯示可視化規劃結果。程序已調通，可直接運行。
