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基于快速随机扩展树算法的MATLAB移动机械臂避障轨迹规划项目实战

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简介：
本项目运用MATLAB平台，采用快速随机扩展树（RRT）算法进行移动机械臂的路径规划与障碍物规避，实现高效、安全的操作路径设计。 使用MATLAB实现基于快速随机扩展树算法的移动机械臂避障轨迹规划。项目代码可以顺利编译运行。

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  • 基于快速随机扩展树算法的MATLAB移动机械臂避障轨迹规划项目实战
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    本项目运用MATLAB平台，采用快速随机扩展树（RRT）算法进行移动机械臂的路径规划与障碍物规避，实现高效、安全的操作路径设计。 使用MATLAB实现基于快速随机扩展树算法的移动机械臂避障轨迹规划。项目代码可以顺利编译运行。
     
  • 基于遗传算法的六自由度机械臂避障轨迹规划
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    本研究提出了一种采用遗传算法优化六自由度机械臂在复杂环境中的避障轨迹规划方法，有效提升了路径规划的效率与精确性。 本资源基于ABB某一型号的六自由度机械臂，采用遗传算法进行了门型障碍穿越的轨迹规划，并以最短时间为目标进行了优化。
     
  • RRT系列算法在机械臂避障轨迹规划中的应用
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    本文探讨了RRT系列算法在机械臂避障轨迹规划中的应用，通过理论分析与实验验证展示了其有效性和优越性。 机械臂轨迹规划是机器人技术中的关键环节之一，旨在为机器人的各个关节或末端执行器设计一条从初始位置到目标位置的连续运动路径，并确保在移动过程中满足一系列约束条件。常用的轨迹规划方法包括多项式插值、B样条曲线插值、伪逆解法、动态规划以及最优控制理论（如LQR和MPC）。此外，现代智能算法，例如遗传算法、粒子群优化、模糊逻辑及神经网络等也常被用于复杂轨迹的优化求解。
     
  • 基于随机快速扩展树的路径规划算法代码实现
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    本项目提供了一种基于随机快速扩展树（RRT）的路径规划算法的代码实现。通过模拟环境中的随机采样与优化迭代，该算法能够有效解决高维空间下的非holonomic机器人路径规划问题，适用于复杂场景中寻找近似最优路径的应用需求。 随机快速扩展树路径规划算法的代码实现有几个例子可供学习，非常值得参考。
     
  • 基于快速扩展随机树(RRT)的三维路径规划算法(Matlab实现)
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    本研究提出了一种基于快速扩展随机树（RRT）的三维路径规划算法，并使用Matlab进行了实现。该算法适用于复杂环境下的自主机器人导航，能够有效避免障碍物并寻找最优路径。 基于快速扩展随机树（RRT）的三维路径规划算法在MATLAB中的实现提供了一种有效的方法来解决复杂环境下的导航问题。此方法通过生成大量随机点并逐步构建连接这些点的最优路径，从而能够适应各种动态和静态障碍物的情况。该算法特别适用于机器人技术、自动驾驶汽车等领域中需要精确控制与高效路径规划的应用场景。
     
  • 4[1].zip_机械手轨迹规划与避障_基于遗传算法的避障方法
    优质
    本研究探讨了在机械臂运动控制中采用遗传算法进行路径规划和障碍物规避的新方法，旨在提高系统的自主性和灵活性。 本段落提出了一种新的模糊遗传算法（GA）方法来解决两个合作机器人在共享公共工作场所进行轨迹规划并避障的问题。在这种情况下，每个机械手必须将对方视为一个移动的障碍物，而这个障碍物的位置是未知且不可预测的，因为每一个机械手都有自己的目标，并且优先级相同。
     
  • MATLAB中的机械臂/机器人轨迹规划
    优质
    本项目探讨了在MATLAB环境中实现机械臂或机器人轨迹规划的方法和技术。通过优化算法和路径计算，确保机械臂能够高效准确地完成任务。 两点间五次多项式轨迹规划首先需要安装机器人工具箱，然后执行Matlab程序，默认使用的是五次多项式。如果想在笛卡尔空间和关节空间中进行不同的轨迹规划或使用非五次多项式的路径（如样条），可以联系我进一步讨论相关细节。
     
  • UR5机械臂在MATLAB中的轨迹规划
    优质
    本项目探讨了利用MATLAB进行UR5机械臂的轨迹规划研究，通过编程实现对UR5机械臂运动路径的有效设计与优化。 UR5机械臂在MATLAB下的轨迹规划涉及运动学、动力学以及轨迹规划等内容。
     
  • MATLAB素描代码-运动规划：冗余机械臂避障算法
    优质
    本项目通过MATLAB实现冗余机械臂在复杂环境中的运动规划与避障算法，采用先进的路径优化技术确保机械臂高效、安全地完成任务。 在MATLAB环境中实现素描代码中的碰撞检测原理与算法包括使用包围体（Bounding Volumes, BV）、包围球（Spheres）、轴对齐包围盒（Axis-Aligned Bounding Boxes, AABB）以及有向包围盒（Oriented Bounding Box, OBB）。这些方法基于分离轴理论（Separating Axis Theorem, SAT），即如果两个多边形在所有可能的分隔轴上都没有重叠，则它们不发生碰撞；反之，若两者投影在每一个潜在的分离轴上的位置都存在交集，则判定为发生了碰撞。 具体到三角形间的检测代码实现如下： ```matlab close all; clear; clc % GJK算法适用于所有凸体之间的碰撞检测。该方法只对凸对象有效。 % 具体实现方式见下述MATLAB环境中的GJK算法相关代码实例: close all; clear; clc; % 三维物体的描述可以通过包围体积、像素化或三角网格来完成。 % 使用distmesh工具箱生成一个特定形状（例如克莱因瓶）的表面模型 fd = @(p)(sum(p.^2,2)+.8^2-.2^2).^2-4*.8^2*(p(:,1).^2+p(:,2).^2); [p,t] = distmeshsurface(fd,@huniform,0.1,[-1.1,-1.1,-.25; 1.1, 1.1,.25]); ```