【机器人动力学】

综述

机器人动力学把机器人分为两类：移动机器人、关节机器人。在移动机器人的运动规划中，机器人往往是以一个【点】存在，对移动机器人的规划，更多的是使用各种搜索算法，在已经构建好的地图模型上，搜索出一条路径从起始点到终止点的路径曲线。而关节机器人的运动规划是多个刚体结构的运动。在考虑其运动规划时，需要同时考虑多个刚体的（或者说关节）的约束。

机器人运动需要解决四大问题：机器人周围环境以及自身坐标，规划移动路径，移动速度，不同关节之间的通信。

SLAM

全称同步定位与地图构建。是指运动物体根据自带传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，用于解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。

SLAM	说明
组成部分	特征提取，数据关联，状态估计，状态更新以及特征更新等。对于其中每个部分，均存在多种方法。
影响因素	静态/动态环境定位精度，生成的点云密度，实时传输坐标速度，特征点的提取速度，光照、障碍物等环境因素对算法的影响。
算法评估	时耗、复杂度、精度

已有算法

2D激光的SLAM算法有：HectorSLAM，Gmapping，KartoSLAM，CoreSLAM和LagoSLAM。
视觉SLAM算法有：

路径规划

规划一条从A点到B点的路径出来，然后让机器人移动过去。要实现这个过程，运动规划要实现至少3个层次的模块：全局路径规划、局部路径规划、运动控制算法。

• 全局规划，它需要在地图上预先规划一条线路，让机器人之后沿着这条线路走。
• 局部规划，现实中会有很多突发情况，比如正巧有个小孩子挡道了，就需要调整原先的路径。
• 运动控制算法，为了使得机器人沿着某条线路走，不发生偏航，还需要设计运动控制算法。

全局路径规划算法

Dijkstra算法，A* 算法，D* 算法，LPA* 算法，D* lite算法，基于采样路径规划算法，智能仿生算法

局部路径规划算法

决策算法

运动控制算法

pid控制算法，LQR，ADRC

速度规划

阻尼速度

ROS

ROS就是一个采取master/slave模式的分布式通信框架，并不是操作系统。用于实现机器人不同关节之间的RPC通信。

Movelt是一个易于使用的集成化开发平台，由一系列移动操作的功能包组成：运动规划，操作控制，3D感知，运动学，控制与导航算法。