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MATLAB中集成C代码-BATOTP:基于二分法的时间最优轨迹规划算法

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简介:
BATOTP是一款在MATLAB环境中运行的工具包,它集成了C语言编写的高效时间最优轨迹规划算法,采用二分法优化求解过程,适用于机器人路径规划等领域。 该存储库包含用于沿完全指定路径进行时间最优轨迹规划的二分算法(BA)的C++源代码。有关此算法的详细描述,请参阅以下文章:Barnett,E. 和 Gosselin,C.,“沿完全指定路径的时间最优轨迹规划对分算法”,2020年,《IEEE机器人技术学报》,DOI: 10.1109/TRO.2020.3010632。引用该算法时,请参考此文章。 源代码分为两个主要部分:batotp,包含BA算法中使用的所有功能的库;以及测试项目,用于构建依赖于batotp库的可执行测试程序(batest)。batest的主要步骤包括读取输入数据、内插输入数据、执行时间优化、内插输出数据和写入输出数据。配置参数可以通过修改input/config.dat文件进行设置。 对于其他自定义操作,请在batest子项目(test/main.cpp)中作出相应调整。

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  • MATLABC-BATOTP
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    BATOTP是一款在MATLAB环境中运行的工具包,它集成了C语言编写的高效时间最优轨迹规划算法,采用二分法优化求解过程,适用于机器人路径规划等领域。 该存储库包含用于沿完全指定路径进行时间最优轨迹规划的二分算法(BA)的C++源代码。有关此算法的详细描述,请参阅以下文章:Barnett,E. 和 Gosselin,C.,“沿完全指定路径的时间最优轨迹规划对分算法”,2020年,《IEEE机器人技术学报》,DOI: 10.1109/TRO.2020.3010632。引用该算法时,请参考此文章。 源代码分为两个主要部分:batotp,包含BA算法中使用的所有功能的库;以及测试项目,用于构建依赖于batotp库的可执行测试程序(batest)。batest的主要步骤包括读取输入数据、内插输入数据、执行时间优化、内插输出数据和写入输出数据。配置参数可以通过修改input/config.dat文件进行设置。 对于其他自定义操作,请在batest子项目(test/main.cpp)中作出相应调整。
  • SSADMO混合机械臂
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    本文提出了一种结合SSAD和MO算法的新型方法,用于实现机械臂的时间最优轨迹规划。通过实验验证了该策略的有效性和优越性。 麻雀搜索算法与侏儒猫鼬优化算法在工业机器人轨迹规划中的应用研究。
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    本文探讨了一种基于自适应遗传算法(AGA)的时间最优机械臂轨迹规划方法,旨在提高机械臂运动效率和精度。通过优化关键参数,该算法能够有效解决传统遗传算法在复杂路径规划中的局限性,并实现快速、平稳的机械臂操作。 根据机械臂运动学约束条件,本段落提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的关节空间3-5-3多项式插值轨迹规划方法。该方法利用运动学约束以实现最优时间目标,并针对静态环境下的点到点路径规划问题进行研究。通过应用AGA算法计算多项式的最佳插值时间,与传统的基于GA的3-5-3多项式机械臂轨迹规划相比,在算法收敛性和运行平稳性方面表现出显著优势。
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  • 机械臂关节
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  • 粒子群3-5-3多项式工业机器人MATLAB
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    本研究提出了一种利用粒子群算法优化3-5-3结构工业机器人的多项式轨迹规划方法,并通过MATLAB实现,旨在达到时间最优。 本资源使用标准粒子群算法对3-5-3多项式进行轨迹优化,目标函数为时间最优,程序采用Matlab代码编写,仅供学习参考。
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    该资源提供了一种利用粒子群优化算法为3-5-3结构工业机器人进行时间最优轨迹规划的MATLAB实现,适用于机器人运动控制研究。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容:标题所示内容的介绍可通过主页搜索博客找到更多详情。 4. 适合人群:本科和硕士等教学与研究学习使用。 5. 博客简介:热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,致力于技术提升和个人修养同步精进。
  • 多无人机实局部避障MATLAB.zip
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    本研究提出了一种结合改进灰狼优化算法与353多项式模型的创新性机械臂轨迹规划方案,实现了高效的时间最优路径规划。 本段落介绍了一种基于改进灰狼优化算法(CGWO)与353多项式的机械臂轨迹规划时间最优算法。该方法通过引入余弦规律变化的收敛因子来平衡全局搜索和局部搜索的能力,从而提高机械臂轨迹规划的时间效率。利用这种结合了CGWO和353多项式的方法,可以实现更为精确且高效的任务执行路径设计。
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