运动规划-1

运动规划(Motion Planning)就是在给定的位置A 与位置 B 之间为机器人找到一条符合约束条件的路径。这个约束可以是无碰撞、路径最短、机械功最小等。是机器人学的一个重要研究领域。

构型空间

  • 构型(Configuration)是机器人的一个状态,如平面机器人,构型可以是

    ,分别用于描述机器人的位置与姿态;而对于六轴机械臂,一个构型则是

    ,即每个关节的角度。

    机器人所有构型的集合则形成构型空间(Configuration Space,C-Space)。构型空间的维度就是机器人的自由度,在构型空间中,机器人可以描述成一个点,一般运动规划算法均是在构型空间中进行的,这样可以防止奇异。

    对低维度机器人,构型空间可以通过空间离散法进行映射

  • 基本的运动规划就是在起始构型与目标构型之间找到一条连续运动轨迹,同时避开环境中的障碍物。

  • 低维度的问题一般可以采用基于网格的算法。直接将构型空间按照一定分辨率划分为网格,之后用四连通、八连通准则连接网格,之后在网格上进行搜索求解。

  • 人工势场等优化算法在高维情况下效果不错,但很容易陷入局部极值。而基于采样的算法是目前主流的算法,它可以避免局部极值问题,同时在实际实施中效率很高。此外,直接对轨迹进行修正优化的算法也有不错的性能。

 

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