计算机器人运动学逆解首先要考虑可解性(solvability),即考虑无解.多解等情况.在机器人工作空间外的目标点显然是无解的.对于多解的情况从下面的例子可以看出平面二杆机械臂(两个关节可以360°旋转)在工作空间内存在两个解: 如果逆运动学有多个解,那么控制程序在运行时就必须选择其中一个解,然后发给驱动器驱动机器人关节旋转或平移.如何选择合适的解有许多不同的准则,其中一种比较合理的方法就是选择“最近”的解(the closest solution).如下图所示,如果机器人在A点,并期望运动到B

最近几个月因为工作接触到了机械臂的项目,突然对机械臂运动方法产生了兴趣,也就是如何控制机械臂的位置和姿态.借用一张网上的图片,应该是ur5的尺寸.我用到的是ur3机械臂,除了尺寸不一样,各关节结构和初始位置和ur5是一样的. ur机械臂是六自由度机械臂,由D-H参数法确定它的运动学模型,连杆坐标系的建立如上图所示.我当时在这个地方的理解上走了不少弯路,后来找个一个视频,我觉得讲解地比较容易理解,可以参考一下Denavit-Hartenberg参数视频详解.ur机械臂DH参数表如下, 转动关节θi

路径规划问题是机器人学研究的一个重要领域,它是指给定操作环境以及起始和目标的位置姿态,要求选择一条从起始点到目标点的路径,使运动物体(移动机器人或机械臂)能安全.无碰撞地通过所有的障碍物而达到目标位置.路径规划从研究对象上可分为关节式机械臂和移动机器人.一般来讲前者具有更多的自由度,而后者的作业范围要更大一些,这两类对象具有不同的特点,因此在研究方法上略有不同.在V-rep学习笔记:机器人路径规划1中主要讲的是移动机器人的路径规划,接下来我们研究一下在VREP中如何实现机械臂的运动规划. 如果不

完美的教程,没有之一,收藏学习. 目的 本文手把手教你在 Mathematica 软件中搭建机器人的仿真环境,具体包括以下内容(所使用的版本是 Mathematica 11.1,更早的版本可能缺少某些函数,所以请使用最新版.robinvista2@gmail.com).  1 导入机械臂的三维模型  2 (正/逆)运动学仿真  3 碰撞检测  4 轨迹规划  5 (正/逆)动力学仿真  6 控制方法的验证  不妨先看几个例子: 逆运动学 双臂协作搬运 显示运动痕迹 (平移)零空间运动  无论你是

Movelt为使用者提供了一个最通用且简单的接口 MoveGroupInterface 类,这个接口提供了很多控制机器人的常用基本操作,如: 设置机械臂的位姿 进行运动规划 移动机器人本体 将物品添加到环境 / 从环境移除 将物体绑定到机器人 / 从机器人解绑 这个接口通过ROS话题topic.服务service和动作action等机制与 MoveGroup 节点进行通信. 有关ROS节点相关知识以后会介绍,参见ROS Nodes 1. 执行示例代码 1.1 运行过程 cd ~/ARM/ws_m

Python 的使用总是比 C++ 简单许多,Move Group 的 Python 接口更为便捷,也为使用者提供了很多用于操纵机器人和机械臂的函数,能够和 C++ 接口实现相同的功能: 设置机械臂的位姿 进行运动规划 移动机器人本体 将物品添加到环境 / 从环境移除 将物体绑定到机器人 / 从机器人解绑 1. 执行示例代码 1.1 运行过程 cd ~/ARM/ws_moveit/ source devel/setup.bash # 打开机器人模型结点 roslaunch panda_movei

 Motion Planning Library V-REP 从3.3.0开始,使用运动规划库OMPL作为插件,通过调用API的方式代替以前的方法进行运动规划(The old path/motion planning functionality is still functional for backward compatibility and available, but it is recommended not to use it anymore),这样更具灵活性. 运动规划就是在给定的位

环境:Ubuntu18.04 + ROS Melodic 1. 安装ROS 官网下载安装步骤:http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu 一键安装的快捷方式: wget http://fishros.com/install -O fishros && bash fishros 保证自己的ROS可以使用.可以按照官网进行小乌龟测试. 2. 安装 movelt Movelt 并没有直接附带在 ROS中,需要自行安装: sudo apt ins

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201612/lvDXqY82OGNqEiyl.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. 我们先来看看SLAM与路径规划的关系 实际上,SLAM算法本身只是完成了机器人的定位和地图构建两件事情,与我们说的导航定位并不是完全等价的.这里的导航,其实是SLAM算法做不了的.它在业内叫做运动规划(Motion Planning).

为了安全,先写一个简单控制三个手指的程序: 根据驱动包内kinova_fingers_action.cpp服务器写客户端程序 #include <ros/ros.h> #include "kinova_driver/kinova_tool_pose_action.h" #include "kinova_driver/kinova_joint_angles_action.h" #include "kinova_driver/kinova_fing

首先要说明的是,机器人路径规划与轨迹规划属于两个不同的概念,一般而言,轨迹规划针对的对象为机器人末端坐标系或者某个关节的位置速度加速度在时域的规划,常用的方法为多项式样条插值,梯形轨迹等等,而路径规划针对的是机器人的一个整体如移动机器人或者无人机在已知或者未知的环境中规划其运动的路线,在slam机器人应用较多.然而两者的界限有时也有交叉,如机械臂末端工具运动到操作对象时需要避障以及规划时间时,也可以看作是路径规划问题. 常用的路径规划算法有Dijkstra, A*,D*, RRT, PRM以及在

首先要说明的是,机器人路径规划与轨迹规划属于两个不同的概念,一般而言,轨迹规划针对的对象为机器人末端坐标系或者某个关节的位置速度加速度在时域的规划,常用的方法为多项式样条插值,梯形轨迹等等,而路径规划针对的是机器人的一个整体如移动机器人或者无人机在已知或者未知的环境中规划其运动的路线,在slam机器人应用较多.然而两者的界限有时也有交叉,如机械臂末端工具运动到操作对象时需要避障以及规划时间时,也可以看作是路径规划问题. 常用的路径规划算法有Dijkstra, A*,D*, RRT, PRM以及在

前一讲python接口中提到moveit_commander 包.这个包提供了用于运动规划.笛卡尔路径计算以及拾取和放置的接口. moveit_commander 包还包括一个命令行接口程序moveit_commander_cmdline.py. 可以通过一些简单的命令来替代编程. 1. 启动命令行工具 先打开 panda 机械臂模型 cd ARM/ cd ws_moveit/ source devel/setup.bash roslaunch panda_moveit_config demo.

路径规划 碰撞冲突检测 在octomap中制定起止点,目标点,使用rrt规划一条路径出来,没有运动学,动力学的限制,只要能避开障碍物. 效果如下: #include "ros/ros.h" #include <octomap_msgs/Octomap.h> #include <octomap_msgs/conversions.h> #include <octomap_ros/conversions.h> #include <octomap/oc

在ROS industrial介绍中,给出了ROS和常用机械臂的连接方式.具体信息可以参考:http://wiki.ros.org/Industrial ROS连接ABB机械臂调试详细教程-ROS(indigo)和ABB RobotStudio 6.03.02- 调试视频链接:http://v.youku.com/v_show/id_XMTc0MzUxNDU4OA 下面详细介绍,如何用ROS中MoveIt!规划并控制ABB RobotStudio中机械臂的运动. MoveIt!:http://m

目录 使用路径点(Way Point)作为节点 洪水填充算法创建路径点 使用导航网(Navigation Mesh)作为节点 区域分割 预计算 路径查询表 路径成本查询表 寻路的改进 平均帧运算 路径平滑 1.快速而粗糙的平滑 2.精准而慢的平滑 即时反应 双向搜索 路径拼接 路径规划是寻路的重要优化思想,在了解路径规划之前必须先了解基本的寻路算法 可参考A*寻路算法:https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/9231511.html 使用路径点(Way Poin

路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到

随机路标图-Probabilistic Roadmaps (路径规划算法) 路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法如: 1. A* 2. Djstar 3. D* 4. 随机路标图(PRM)法 5. 人工势场法 6. 单元分解法 7. 快速搜索树(RRT)法等 传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.   基于 随机采样技术 的 PRM法 可以有效解决 “高维空间” 和 “复杂约

参考与前言 2010年,论文 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame 地址:https://www.researchgate.net/publication/224156269_Optimal_Trajectory_Generation_for_Dynamic_Street_Scenarios_in_a_Frenet_Frame Python代码示意地址:https://gitee.

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的