原创博文:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei 最近有不少人询问有关MoveIt!与OMPL相关的话题,但是大部分问题都集中于XXX功能怎么实现,XXX错误怎么解决.表面上看,解决这些问题的方法就是提供正确的代码,正确的编译方法,正确的运行步骤. 然而,这种解决方法只能解决这个特定的问题,而且解决之后我们也无法学到一些实际的东西.要想彻底明白,需要从源头入手,也就是说,不要问"MoveIt! 怎么把机械手从空间一个点移到另一个点?",而是要

MoveIt = RobotGo,翻译成中文就是“机器人,走你!”所以,MoveIt的主要就是一款致力于让机器人能够自主运动及其相关技术的软件,它的所有模块都是围绕着运动规划的实现而设计的. 两个月前给自己挖了个坑,说要写写MoveIt,但一直没动手.主要有两个原因: 1)这两个月主要在写小论文,毕竟博士生要毕业还得看论文,不能靠公众号阅读量分享率: 2)直接讲MoveIt似乎需要挖更多坑,一直没想好怎么写比较好. 主要是因为机器人运动规划涉及太多基础内容,如果跳过不讲就会变成新坑:一时半会又没

TRAC-IK和Orocos KDL类似,也是一种基于数值解的机器人运动学求解器,但是在算法层面上进行了很多改进(Specifically, KDL’s convergence algorithms are based on Newton’s method, which does not work well in the presence of joint limits — common for many robotic platforms. TRAC-IK concurrently runs

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

 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

A key concept in motion planning is configuration space, or C-space for short. Every point in the C-space C corresponds to a unique configuration q of the robot, and every configuration of the robot can be represented as a point in C-space. This desc

ROS机器人路径规划算法主要包括2个部分:1)全局路径规划算法:2)局部路径规划算法: 一.全局路径规划 global planner ROS 的navigation官方功能包提供了三种全局路径规划器:carrot_planner.global_planner.navfn,默认使用的是navfn, 其中: 1.carrot_planner 参考ROS wiki :http://wiki.ros.org/carrot_planner 简单的路径规划器,优点是:是即使规划的目标点在障碍物上,也可以执

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

KDL(Kinematics and Dynamics Library)中定义了一个树来代表机器人的运动学和动力学参数,ROS中的kdl_parser提供了工具能将机器人描述文件URDF转换为KDL tree. Kinematic Trees: 链或树形结构.已经有多种方式来定义机构的运动学结构,KDL使用图论中的术语来定义: A closed-loop mechanism is a graph, 闭链机构是一幅图 an open-loop mechanism is a tree,  开链机构是

[题意] 机器人 Rob 可在一个树状路径上自由移动. 给定树状路径 T 上的起点 s 和终点 t, 机器人 Rob 要从 s 运动到 t. 树状路径 T 上有若干可移动的障碍物. 由于路径狭窄, 任何时刻在路径的任何位置不能同时容纳 2 个物体.每一步可以将障碍物或机器人移到相邻的空顶点上.设计一个有效算法用最少移动次数使机器人从 s 运动到 t. 输入文件示例input.txt5 0 31 1 21 1 21 3 0 1 30 2 2 41 1 3 输出文件示例output.txt3 [分析

传送门 题解 至今没看懂这深搜怎么写的…… //minamoto #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; #define getc() (p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,1<<21,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++) <<],*p

机器人运动学逆解的问题经常出现在动画仿真和工业机器人的轨迹规划中:We want to know how the upper joints of the hierarchy would rotate if we want the end effector to reach some goal. IK Solutions: Analytical solutions are desirable because of their speed and exactness of solution. For

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (拾) 第十章 使用MoveIt! 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. MoveIt!是进行机器人运动规划的一套工具.具体使用说明,推荐参考官网: ROSwiki国内镜像:http://ros.exbot.net/wiki/ MoveIt!:http://moveit.ros.org/ 安装教程:http://moveit.ros.org/install/ 教程(indigo):h

按照帮助文档Setup Assistant Tutorial中的描述,用moveit_setup_assistant图形界面一步步配置机器人,最后生成机器人的配置文件保存到指定的文件夹中. 以UR5机器人为例,将生成的配置文件保存在ur5_moveit_config文件夹中.生成的config文件夹中包含了一些机器人和求解器相关的配置文件,launch文件夹中的demo.launch主要作用是对所创建的MoveIt功能包进行基本测试. 在该路径下运行demo.launch文件: ~/Deskto

最近重新学习机器人方面的知识,想到一年以前在学校选修<机器人学技术基础>这门课的时候,老师虽然讲机器人的各个方面的知识都讲到了,但只是浮光绿影的的提到,并没有真正讲到深处,我的理解也没有更加深入,导致总是知道有这个知识点,但总是用起来不顺手,有时候还会完全迷惑.最近重新看了Graig的<机器人学导论>导论的中文版,里面对D-H参数的讲解比较详细,更重要的是举出了详细的案例. 其实D-H参数是有两种标定方式的,一种是标准的D-H参数法,还有一种是改进的D-H参数法,大部分书上现在都用

There are two ways of using the Jacobian matrix to solve kinematics. One is to use the transpose of the Jacobian JT. The other is to calculate the inverse of the Jacobian J-1. J is most likely redundant and non square,thus an ordinary inverse is not

http://www.viblue.com/archives/5587.htm 一.机器人简介: 机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置.它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动.它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业.建筑业,或是危险的工作[1]. 同时,机器人的研究和开发制造一直将下面三条原则作为机器人开发的准则.即: 第一条:机器人不应该伤害人类: 第二条:机器人应该遵守人类的命令,与第一条违背的命令除外: 第三条:机器人应能

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

至于为什么叫框架,一是因为灵巧手的3维模型没有按照基本的设计要求画,正常来说,设计机器人机构之前应该设计好机构需要多少个自由度/DOF,每个自由度是旋转/revolute类型还是滑移/prismatic类型,各个关节的自由度限位/limits,各个连杆的长度/a,每个自由度之间的扭角/α,偏移/d,整个机器人的工作空间/workspace等等:二是当前搭建的框架能实现的function和控制很基础,灵巧手其实是一个多机器人协同的系统,需要在MoveIt!的代码上进行更改,至少抓取矩阵这种概念在M

参考文献: Efficient constrained path planning via search in state lattices Differentially Constrained Mobile Robot Motion Planning in State Lattices Spatiotemporal state lattices for fast trajectory planning in dynamic on-road driving scenarios 1. 整体思想 状