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网站开发与管理对应的职业及岗位,东莞网络营销外包,学做漂亮早餐的网站,手机销售网站的设计与实现一种采用RRT*机械臂轨迹避障算法#xff0c;然后采用三次B 样条函数对 所 规 划 路 径 进 行 拟 合 优 化。 带有较为详细的注视 rrt路径规划结合机械臂仿真 基于matlab#xff0c;6自由度#xff0c;机械臂rrt算法路径规划#xff0c;输出如下效果#xff0c;直接运行即可…一种采用RRT*机械臂轨迹避障算法然后采用三次B 样条函数对 所 规 划 路 径 进 行 拟 合 优 化。 带有较为详细的注视 rrt路径规划结合机械臂仿真 基于matlab6自由度机械臂rrt算法路径规划输出如下效果直接运行即可得到下图。 障碍物起始点坐标均可修改可自行二次改进程序。在机器人领域机械臂的轨迹规划与避障是非常重要的研究方向。今天咱们来聊聊一种基于 RRT*机械臂轨迹避障算法并且用三次 B 样条函数对规划路径进行拟合优化同时基于 Matlab 实现 6 自由度机械臂的仿真。RRT*算法简介RRT快速探索随机树算法是一种常用于路径搜索的概率算法而 RRT*是它的改进版本在路径搜索过程中能够逐渐优化找到的路径使其更优。它的基本思想是从起始点开始通过在搜索空间中随机采样点逐步扩展一棵树直到树的节点到达目标点从而找到一条路径。在 Matlab 中实现 RRT*算法大致代码结构如下这里为简化示意代码仅展示核心思路部分% 初始化参数 start [0, 0]; % 起始点坐标 goal [10, 10]; % 目标点坐标 obstacles [2, 2, 1; 5, 5, 1]; % 障碍物格式为[x, y, radius] % 定义树的节点结构 tree.nodes start; tree.parent []; while true % 随机采样一个点 rand_point [rand() * 10, rand() * 10]; % 找到树中距离随机点最近的节点 [nearest_index, nearest_dist] min(sqrt((tree.nodes(:, 1) - rand_point(1)).^2 (tree.nodes(:, 2) - rand_point(2)).^2)); nearest_node tree.nodes(nearest_index, :); % 尝试向随机点扩展 new_node nearest_node (rand_point - nearest_node) / nearest_dist * 0.5; % 检查新节点是否与障碍物碰撞 collision false; for i 1:size(obstacles, 1) if sqrt((new_node(1) - obstacles(i, 1)).^2 (new_node(2) - obstacles(i, 2)).^2) obstacles(i, 3) collision true; break; end end if ~collision % 将新节点加入树中 tree.nodes [tree.nodes; new_node]; tree.parent [tree.parent; nearest_index]; % 检查是否到达目标点附近 if sqrt((new_node(1) - goal(1)).^2 (new_node(2) - goal(2)).^2) 0.5 break; end end end上述代码首先初始化了起始点、目标点和障碍物信息。然后通过一个循环不断随机采样点找到树中最近节点并尝试扩展在扩展前检查是否与障碍物碰撞。如果不碰撞则将新节点加入树中直到新节点接近目标点。三次 B 样条函数路径拟合优化三次 B 样条函数能够使路径更加平滑对于机械臂这种对路径平滑度要求较高的应用场景非常合适。在 Matlab 中使用spap2函数可以方便地实现三次 B 样条拟合。假设我们通过 RRT*算法得到了一系列路径点path_points代码如下% 路径点假设已经通过 RRT*算法得到 % path_points 是一个 n x 2 的矩阵每一行代表一个路径点的 [x, y] 坐标 % 计算三次 B 样条拟合曲线 tck spap2(1, path_points(:, 1), path_points(:, 2), 3); % 生成拟合曲线上的点用于绘制更平滑路径 u_new linspace(0, 1, 100); % 在 0 到 1 之间生成 100 个点 xy_new fnval(tck, u_new);这里先使用spap2函数根据路径点生成三次 B 样条曲线的参数tck然后通过fnval函数在 0 到 1 这个参数区间内生成 100 个新的点这些点构成的曲线就是经过拟合优化后的平滑路径。6 自由度机械臂仿真在 Matlab 中我们可以利用 Robotics System Toolbox 来实现 6 自由度机械臂的仿真。假设我们已经定义好了机械臂的运动学模型robot结合上述规划好的路径可以这样进行仿真% 假设已经定义好 6 自由度机械臂模型 robot % 假设通过逆运动学将路径点转换为关节角度数组 joint_angles这部分代码省略具体实现 % joint_angles 是一个 m x 6 的矩阵每一行代表一个路径点对应的 6 个关节角度 figure; hold on; for i 1:size(joint_angles, 1) show(robot, joint_angles(i, :)); drawnow; end hold off;这段代码创建了一个图形窗口然后通过循环将每个路径点对应的关节角度传递给机械臂模型robot并显示drawnow函数确保每次更新都能实时显示在图形窗口上这样我们就能直观看到机械臂沿着规划路径运动的仿真效果。以上就是基于 Matlab 实现的 6 自由度机械臂利用 RRT*算法进行路径规划并结合三次 B 样条函数优化的全过程啦大家可以根据自己的需求修改障碍物、起始点坐标等参数进一步改进程序。