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?“,而是要问”Mov

关节空间 VS 操作空间 关节空间与操作空间轨迹规划流程图如下(上标$i$和$f$分别代表起始位置initial和目标位置final): 在关节空间内进行轨迹规划有如下优点: 在线运算量更小,即无需进行机器人的逆解或正解解算 不受机器人奇异构型影响 可以根据机器人或驱动器手册直接确定最大速度或力矩 其缺点是对应操作空间的轨迹无法预测,增加了机械臂与环境碰撞的可能.例如,考虑下面的二连杆机构,关节运动的限制为:$0^{\circ} \le \theta_1 \le 180^{\circ}$,$0^

大家好,今天我们主要介绍一下轨迹规划的探索和挑战,我主要从四个方面介绍: 轨迹规划的概念 决策 横向规划 纵向规划 轨迹规划的概念: 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题.比如我们知道了附近有行人.骑自行车的人以及前方的卡车,如果我们现在将要左转,该怎么办?这就是轨迹规划该解决的问题. 轨迹规划的输入包括拓扑地图,障碍物及障碍物的预测轨迹,交通信号灯的状态,还有定位导航(因为要知道目的地是哪才能规划路径).车辆状态等其他信息.而轨迹规划的输出就是一个轨迹,轨迹是一个时间到位置的函数,就是在

在上一篇文章中,我们得到的轨迹并不是很好,与路径差别有点大,我们期望规划出的轨迹跟路径大致重合,而且不希望有打结的现象,而且希望轨迹中的速度和加速度不超过最大限幅值.为了解决这些问题有两种思路: 思路一:把这些”期望“加入到优化问题中.    思路二:调整时间分配,来避免这些问题.1.corridor1.1 corridor是什么? 为了限制轨迹的形状,引入了corridor的概念,corridor可以理解为可行通道,如下图,规划出的轨迹必须在corridor内.直观的思路是:如果能把corri

一. 轨迹规划是什么? 在机器人导航过程中,如何控制机器人从A点移动到B点,通常称之为运动规划.运动规划一般又分为两步: 1.路径规划:在地图(栅格地图.四\八叉树.RRT地图等)中搜索一条从A点到B点的路径,由一系列离散的空间点(waypoint)组成. 2.轨迹规划:由于路径点可能比较稀疏.而且不平滑,为了能更好的控制机器人运动,需要将稀疏的路径点变成平滑的曲线或稠密的轨迹点,也就是轨迹. 2. 轨迹是什么?注意低次项在前 轨迹一般用n阶多项式(polynomial)来表示,即 其中p0,p

使用OMPL内置的infoRRTstar算法模块和FCL碰撞检测库实现当前点和目标点的轨迹规划, 参考文章:https://www.cnblogs.com/shhu1993/p/7062099.html 因为我们的SLAM底盘轨迹是二维的,这样说可能不太准确,你可以说它的轨迹在给定小的区域内是二维的,因为野外/室外的地面有坡度和沟壑,所以我们要做的是二维RRT. 有关RRT的论文维基百科已经列的很全了: https://en.wikipedia.org/wiki/Rapidly-explorin

上一篇提到,机器人轨迹规划中我们可以在 Configuration Space 中运行A* 或者 DJ 算法.无论A* 还是DJ 算法,都必须针对邻域进行搜索,如果2自由度则有4邻域,2自由度则有8邻域.如果是工业上常用的6自由度机器人,那么就有2^6邻域......显然,对于轨迹规划这种串行算法而言,这么高维度的搜索空间是不合适的.......于是就有了牺牲精度,鲁棒性,但是效率较高的基于采样的轨迹规划算法.PRM(probabilistic road map).使用PRM生成稀疏的路径图,再

之前的轨迹规划中,我们只考虑了质点,没有考虑机器人的外形与结构.直接在obstacle map 中进行轨迹规划,然而世纪情况中,机器人有固定外形,可能会和障碍物发生碰撞.此情况下,我们针对机器人自由度进行建模,给定其运动空间,如果是扫地机器人,那么其自由度是x-y的平移,如果是N自由度机械臂,其自由度是电机转角,我们针对此自由度,构建Configuration Space 并在其中使用A* 或者DJ 算法进行轨迹规划. 1.干涉碰撞检查 构建 Configuration Space 任务的pip

轨迹规划属于机器人学中的上层问题,其主要目标是计划机器人从A移动到B并避开所有障碍的路线. 1.轨迹计划的对象 轨迹规划的对象是map,机器人通过SLAM获得地map后,则可在地图中选定任意两点进行轨迹规划.暂时不考虑三维地图,以平面二维图为例,map主要有以下几种: 如上所示,二维图可以分为有权重的节点图以及无权重的网格图.以飞行机器人移动为例:如果场地上每个部分移动所消耗的能量都是等价的,则可以使用网格图进行建模.如果在不同的区域移动所消耗的能量不同,则应该使用节点图来进行建模. 2.轨迹规

参考资料及致谢 本文的绝大部分内容转载自以下几篇文章,首先向原作者致谢,希望自己能在这些前辈们的基础上能有所总结提升. 1. 运动规划/路径规划/轨迹规划的联系与区别 https://blog.csdn.net/wx545644217/article/details/54175035 一.基本概念 运动规划Motion Planning 路径规划Path Planning 轨迹规划Trajectory Planning 运动规划由路径规划(空间)和轨迹规划(时间)组成,连接起点位置和终点位置的序

Figure. Several possible path shapes for a single joint 五次多项式曲线(quintic polynomial) $$\theta(t)=a_0+a_1t+a_2t^2+a_3t^3+a_4t^4+a_5t^5$$ 考虑边界条件: $$\begin{align*} \theta_0&=a_0\\\theta_f&=a_0+a_1t+a_2{t_f}^2+a_3{t_f}^3+a_4{t_f}^4+a_5{t_f}^5\\\dot{\th

今天终于完成了机器人轨迹规划的最后一次课了,拜拜自带B - BOX 的 Prof. TJ Taylor. 最后一节课的内容是利用势场来进行轨迹规划.此方法的思路非常清晰,针对Configration Space 里面的障碍物进行 DT变换,用DT变换值作为罚函数的输入,让机器人尽可能的远离障碍物,同时再终点设计抛物面函数,让机器人有向终点靠近的趋势.最后所获得的就是机器人的一种可行运动轨迹.由于此轨迹是梯度下降的,并且罚函数是连续的,所以如果机器人不陷入局部最优,那么就可以获得全局最优路径(我本

对于一个WEB前端的职业规划,其实是有各种的答案,没有哪种答案是完全正确的,全凭自己的选择,只要是自己选定了,坚持去认真走,就好.在这里, 我只是 简要说一下自己对于这块儿内容的理解.有一个观点想要分享给大家的是:任何规划和目标的实现都依赖于知识的积累,而知识的积累来源于学习及学习后大量的实 践.我提供一个实践途径,我们可以在工作之余的时间在网上或外包公司那里接一些私单做,因为目标不是赚钱,我们可以用最低的价格来提升自身竞争力,获得大 量订单就意味着获得大量的实践机会,同时,还有一些收入作为工作

如果QP问题只有等式约束没有不等式约束,那么是可以闭式求解(close form)的.闭式求解效率要快很多,而且只需要用到矩阵运算,不需要QPsolver. 这里介绍Nicholas Roy文章中闭式求解的方法. 1. QP等式约束构建 闭式法中的Q 矩阵计算和之前一样(参照文章一),但约束的形式与之前略为不同,在之前的方法中,等式约束只要构造成[...]p=b的形式就可以了,而闭式法中,每段poly都构造成 其中d0,dT为第i段poly的起点和终点的各阶导数组成的向量,比如只考虑PVA:,当

上学期在实验室发表时写了一个爬取智联招牌信息的爬虫. 操作流程大致分为:信息爬取——数据结构化——存入数据库——所需技能等分词统计——数据可视化 1.数据爬取 job = "通信工程师" #以爬取通信工程师职业为例 leibie = ' url_job = [] for page in range(99): x = str(page) #爬取的页码 p = str(page+1) print("正在抓取第一"+p+"页...\n") #提示 ur

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

这是我近期接受51CTO记者李玲玲采访的一篇文章,分享给大家. 作者:李玲玲来源:51cto.com|2016-12-30 15:47 http://cio.51cto.com/art/201612/526524.htm?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1 “全民创业”为更多有梦想的人提供了机会和崭新的舞台.同样,创业公司对CTO的渴求让更多的高端IT人才选择了从

这是我近期接受51CTO记者李玲玲采访的一篇文章,分享给大家. 作者:李玲玲来源:51cto.com|2016-12-30 15:47 http://cio.51cto.com/art/201612/526524.htm?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1 “全民创业”为更多有梦想的人提供了机会和崭新的舞台.同样,创业公司对CTO的渴求让更多的高端IT人才选择了从

什么是Sprint规划? Sprint规划是scrum中用来启动Sprint的事件.迭代规划的目标是定义Sprint可以交付的内容,以及如何完成各项工作.迭代规划需要整个scrum团队合作完成. 与体育概念中的最后冲刺不同,scrum中的‘冲刺’(sprint)要求团队一直保持极速状态以提供可工作的软件,与此同时还需要不断学习和提高. 在scrum中,Sprint是所有工作都得以完成的一段时间.只是在开始行动前,需要设置Sprint的相关条件:例如要决定时间周期的长度.Sprint目标以及从何处