運動規(guī)劃
關注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-05
運動規(guī)劃的視頻教程
1-58基于matlab的采樣的運動規(guī)劃算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)
基于matlab的采樣的運動規(guī)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(jié)點，然后通過隨機采樣增加葉子節(jié)點的方式，生成一個隨機擴展樹，當隨機樹的葉子節(jié)點進入目標區(qū)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。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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運動規(guī)劃的實例教程
基于matlab的采樣的運動規(guī)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(jié)點，然后通過隨機采樣增加葉子節(jié)點的方式，生成一個隨機擴展樹，當隨機樹的葉子節(jié)點進入目標區(qū)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。
驗證了正運動學方程的正確性。
作者根據自己本科和碩士階段的學習經歷，整理歸納了所接觸過的規(guī)劃算法。
1.自主機器人近距離操作運動規(guī)劃體系
在研究自主運動規(guī)劃問題之前，首先需建立相對較為完整的自主運動規(guī)劃體系，再由該體系作為指導，對自主運動規(guī)劃的各項具體問題進行深入研究。本節(jié)將根據自主機器人的思維方式、運動形式、任務行為等特點，建立與之相適應的自主運動規(guī)劃體系。并按照機器人的數量與規(guī)模，將自主運動規(guī)劃分為單個機器人的運動規(guī)劃與多機器人協(xié)同運動規(guī)劃兩類規(guī)劃體系。
1.1
單個自主機器人的規(guī)劃體系
運動規(guī)劃系統(tǒng)是自主控制系統(tǒng)中主控單元的核心部分，因此有必要先研究自主控制系統(tǒng)和其主控單元的體系結構問題。
自主控制技術研究至今，先后出現(xiàn)了多種體系結構形式，目前被廣泛應用于實踐的是分布式體系結構，其各個功能模塊作為相對獨立的單元參與整個體系。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，基于多Agent的分布式體系結構逐漸成為了主流，各功能模塊作為獨立的智能體參與整個自主控制過程，該體系結構應用的基本形式如圖1所示。
展開 3.2 運動規(guī)劃技術
可靠和數值高效的運動規(guī)劃算法是無人機動平臺導航技術的核心,也是體現(xiàn)無人機動平臺智能化水平的關鍵技術。單一環(huán)境下的運動規(guī)劃問題已經很具有挑戰(zhàn)性,在復雜（城市與越野）環(huán)境下的無人機動平臺的運動規(guī)劃需要考慮更多的約束：平臺底盤的運動學、動力學約束、環(huán)境約束、擾動的操作環(huán)境、狀態(tài)空間的高度不確定性等等。與此同時,無人機動平臺通常行駛速度較高,而且需要適應動態(tài)環(huán)境的特點要求運動規(guī)劃系統(tǒng)能夠在有限的時間里生成一條滿足運動學、動力學約束的無碰撞軌跡。從運動規(guī)劃系統(tǒng)的結構框架來說,運動規(guī)劃算法可以分成全局運動規(guī)劃方法、局部運動規(guī)劃方法、分層式運動規(guī)劃方法。
基于計算機圖形學的全局運動規(guī)劃方法[65],由于其不可接受的計算復雜度[66],要求已知完備的環(huán)境信息、重規(guī)劃耗時等原因,不適用于解決實際應用中帶時間約束的運動規(guī)劃問題。與全局運動規(guī)劃方法相比,局部運動規(guī)劃方法[67-68]更高效,不需要完備的環(huán)境信息,并且可以考慮車輛的非完整性約束和動力學約束,但是這種方法只使用了局部環(huán)境信息或是局部最優(yōu),極有可能使規(guī)劃算法陷入局部最小。考慮到純全局和反應式運動規(guī)劃方法的局限,一種分層式的運動規(guī)劃方法[13,20,69-70]被提出。這種分層式的規(guī)劃架構由全局路徑規(guī)劃器和局部軌跡規(guī)劃器組成,全局路徑規(guī)劃器主要生成滿足運動學約束的無碰撞路徑,提供引導信息來防止車輛陷入困境,局部軌跡規(guī)劃器主要考慮車輛運動學、動力學約束和安全性約束生成可行、平滑、無碰撞的候選軌跡,根據目標函數選取最合適的待執(zhí)行軌跡。分層式運動規(guī)劃方法近年來被大量使用并取得了很好的效果。
從采用的技術來看,應用于無人機動平臺的運動規(guī)劃方法主要有：基于搜索的運動規(guī)劃方法和基于最優(yōu)控制的運動規(guī)劃方法。
展開 主控單元由任務生成與調度、運動行為規(guī)劃和控制指令生成三層基本結構組成，由任務生成與調度層獲得基本的飛行任務，經過運動行為規(guī)劃層獲得具體的行為規(guī)劃，再由控制指令生成層得到最終的模塊控制指令，發(fā)送給其它功能Agent。各功能Agent發(fā)送狀態(tài)信息給主控單元的狀態(tài)檢測系統(tǒng)，狀態(tài)檢測系統(tǒng)將任務執(zhí)行情況和子系統(tǒng)狀態(tài)反饋回任務生成與調度層，以便根據具體情況對任務進行規(guī)劃調整。當遇到突發(fā)情況時，還可啟用重規(guī)劃模塊，它可根據當時情況迅速做出反應快速生成行為規(guī)劃，用以指導控制指令生成層得到緊急情況的控制指令。此外，地面控制系統(tǒng)在三個層次上都分別具有介入能力。圖2中，點劃線內是主控單元全部模塊，虛線內為運動規(guī)劃系統(tǒng)，包括運動行為規(guī)劃模塊和重規(guī)劃模塊，這也是運動規(guī)劃系統(tǒng)的主要功能。
圖2 主控單元基本結構示意圖
明確了自主控制系統(tǒng)與其主控單元的基本結構，以及運動規(guī)劃系統(tǒng)在主控單元中的基本功能，便可建立運動規(guī)劃系統(tǒng)的體系結構。運動規(guī)劃系統(tǒng)的體系結構如圖3所示，該系統(tǒng)由規(guī)劃器和重規(guī)劃器兩大執(zhí)行單元組成，分別承擔對飛行任務的一般規(guī)劃和對突發(fā)事件緊急處理的運動規(guī)劃。當然，這兩部分也可理解為離線規(guī)劃與在線規(guī)劃兩種，離線規(guī)劃一般解決平時按部就班的飛行任務，在線規(guī)劃一般解決突然下達的飛行任務。除規(guī)劃器以外，系統(tǒng)還配有知識域模塊，用以利用特定語言描述相關知識。知識域包括行為域和模型域兩個部分，行為域用來存儲服務系統(tǒng)一般的運動行為描述和緊急情況下的一些運動行為方面的處理方法（如急停、轉向等），模型域用來存儲規(guī)劃所需模型知識，包括環(huán)境模型、組裝體模型、組裝任務對象模型和任務模型等等。
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的真實物理交互
內置MuJoCo、Bullet、ODE等5款主流物理引擎
精準模擬碰撞、抓取、軟體交互、繩索布料等復雜場景
為Sim-to-Real提供堅實的底層物理支撐
1.2專為算法訓練與“腦干協(xié)同”設計
合成數據工廠可自動生成深度、語義、力覺等標注數據
支持正逆運動學求解，適配分支、閉環(huán)、冗余自由度等復雜機構
集成OMPL庫，可實現(xiàn)靈活高效的路徑與運動規(guī)劃
ROS 運動控制與軌跡優(yōu)化 基于 ROS 適配 UR、Franka 等協(xié)作機器人，提供 MoveIt框架下點位運動、連續(xù)軌跡規(guī)劃及場景避障開發(fā)。優(yōu)化運動學算法，提升軌跡跟蹤精度，減少運動抖動。支持阻抗、導納力控模式，適配裝配、打磨場景。
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</figure><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><strong>基于RecurDyn的逆運動學求解</strong></p><p><br></p><p>逆運動學（Inverse Kinematics，IK） 是機器人運動規(guī)劃中的核心問題
海克斯康工業(yè)軟件在人形機器人的主要應用點如下：
01
運動學、動力學仿真及載荷計算
Adams軟件能夠對人形機器人進行精確的運動學仿真，包括關節(jié)運動、步態(tài)規(guī)劃及平衡控制仿真等。通過建立人形機器人的多體動力學模型，研發(fā)人員可以詳細分析各關節(jié)的運動軌跡、速度和加速度，優(yōu)化機器人的行走步態(tài)和動作流程，確保其運動的平穩(wěn)性和靈活性。
? 基于最優(yōu)控制解決賽車的運動規(guī)劃及控制有兩個代表性的方法，直接法與間接法。其中直接法將最速操縱問題轉化為離散約束最小化問題，也稱為非線性規(guī)劃問題。而間接法依賴于 Pontryagin 極大值原理，將問題改寫成一組具有初始邊界條件和最終邊界條件的常微分方程,也稱兩點邊值問題(TPBVP)。
? 在最優(yōu)控制問題中需要關注一些問題。
機器人：米思米模組可用于機器人的關節(jié)和傳動系統(tǒng)中，實現(xiàn)機器人精確的姿態(tài)控制和運動軌跡規(guī)劃。其靈活性和高效性使得機器人能夠勝任各種復雜的操作任務。
自動化生產線：米思米模組可用于自動化生產線的傳送帶、夾持裝置等關鍵部位中，實現(xiàn)精確的物料傳輸和定位。其穩(wěn)定性和可靠性保證了生產線的連續(xù)運轉和高效生產。
總之，米思米模組以其高精度、高強度和長壽命等特性，成為了工業(yè)自動化領域的核心力量。
基于matlab的采樣的運動規(guī)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(jié)點，然后通過隨機采樣增加葉子節(jié)點的方式，生成一個隨機擴展樹，當隨機樹的葉子節(jié)點進入目標區(qū)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。
2.2 點按法的運動軌跡規(guī)劃
通過咨詢按摩專家，總結出了按法的運動特點，機械臂末端的運動應分為以下步驟：
(1）首先，機械臂末端由初始位置以一定的速度到達離按摩部位s的正上方200 mm的地方。
(2）從按摩部位正上方以一定速度讓機械臂末端與人體皮膚剛剛接觸，速度的變化過程：0—加速—恒速—減速—0，與人體接觸時，速度正好為0。
用戶可以模擬機器人的運動、路徑規(guī)劃和任務執(zhí)行，以評估和改進自動化系統(tǒng)。
3、虛擬現(xiàn)實支持
支持與虛擬現(xiàn)實設備的集成，用戶可以通過頭戴式顯示器等設備，以沉浸式的方式體驗和交互虛擬工廠環(huán)境。
4、物料流動分析
Visual Components可以模擬物料在生產過程中的流動和運輸，幫助用戶優(yōu)化物料搬運和倉儲策略，減少生產線上的瓶頸和浪費。
1正運動學分析
采用標準的D-h法進行機械腿模型分析：
D-h表如下
（2）通過（1）求解出機器人各位姿變換矩陣后，求解機器人手臂變換矩陣。通過matlab 計算，寫出機器人末端位置。
正運動學分析
根據D-H表規(guī)定得到如下變換矩陣為：
由此可得機器人相鄰兩關節(jié)位姿分別為：
