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该程序可直接用于机械臂在三维空间中避障路径的规划。

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简介：
This document presents the value iteration algorithm, designed specifically to assess the most advantageous trajectory for a 3-Link Planar Robotic Arm navigating through an environment containing obstacles.

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  • [matlab] 机械臂在三维空间中的避障路径规划（代码可直接运行）
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    本资源提供基于MATLAB实现的机械臂三维空间避障路径规划代码，具备实时性和准确性，适用于机器人学研究与教学，便于理解和修改。 此文件包含用于评估带障碍物的3自由度平面机械臂最优路径的价值迭代算法。
     
  • 七自由度空间机械臂的避障路径规划方法.pdf
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    本文探讨了一种针对七自由度空间机械臂的高效避障路径规划方法，旨在提高其在复杂环境中的自主导航能力与工作效率。通过优化算法和模拟实验验证了该方案的有效性和实用性。 为了满足七自由度空间机械臂在轨道捕获任务中的需求，提出了一种避障路径规划方法。该方法主要根据机械臂和障碍物的几何特征对模型进行简化；通过研究机械臂自身的几何特性和障碍物的位置姿态坐标，分析了各杆件与障碍物发生碰撞的可能性，并求出了空间机械臂无碰撞自由3-工作空间；利用优化后的A*算法，在七自由度空间机械臂的工作范围内进行了最优路径的搜索，从而实现了避障规划。仿真结果显示该方法的有效性及可行性。
     
  • 《基于RRT算法的机械臂避障路径规划仿真研究——在三维空间球体障碍物中的Matlab应用》
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    本文利用Matlab软件平台，探讨了RRT（快速扩展随机树）算法在处理复杂三维环境中的机械臂避障路径规划问题，并针对球形障碍物进行了深入的仿真研究。 本段落研究了基于RRT算法的机械臂避障路径规划在三维空间中的应用，并特别针对球体障碍物进行了仿真分析。文中详细探讨了四种不同的RRT算法应用于三维机械臂避障的具体方法，使用MATLAB进行仿真实验。此外，《基于改进RRT算法的六自由度机械臂避障路径规划研究》一文第四章和第五章中也对三维空间中的机械臂避障进行了深入讨论。这些章节重点介绍了改进后的RRT算法在复杂环境下的应用效果，并展示了其在提高路径规划效率方面的重要作用。 文中提到的关键技术包括：RRT算法、三维机械臂避障、球体障碍物处理方法以及仿真研究中所使用的MATLAB工具。通过对这方面的深入分析，可以更好地理解如何利用改进的RRT算法来优化六自由度机械臂在存在多个球形障碍物环境中的路径规划问题。 总的来说，这项工作不仅为解决实际工业应用中的复杂避障任务提供了新的思路和技术手段，还进一步推动了智能机器人领域的发展。
     
  • 机械臂避障路径规划仿真中的路径平滑
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    本研究探讨了在机械臂进行避障路径规划时，如何通过仿真技术实现路径平滑优化。通过对不同算法的应用与比较，旨在提高机械臂运动效率及安全性。 结合前两部分的内容——蚁群算法和碰撞检测，本部分将这两项技术的结果进行整合，并通过绘图展示其应用效果。整体而言，该方法旨在确保机械臂在遇到障碍物的情况下能够顺利避开障碍，并且在此过程中减少路径长度、保证运动平滑性，从而高效地完成避障任务。
     
  • 基于A*算法的机械臂空间避障路径规划_贾庆轩.pdf
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    本文探讨了运用A*算法于机械臂的空间避障路径规划问题，提出了一种有效的路径搜索策略，以实现复杂环境下的高效、安全操作。作者通过实验验证了所提方法的有效性和优越性。 在空间探索领域，机械臂的应用至关重要，尤其是在微重力环境下的轨道操作任务中执行复杂而危险的任务，如组装空间站、释放与回收卫星等。然而，在面对太空中的障碍物时，确保机械臂安全高效地规划路径是一项极具挑战性的任务。 本段落提出了一种基于A*算法的避障路径规划方法，并针对空间机械臂的特点进行了详细研究和设计。该方法考虑了机械臂和障碍物的几何特征并对其模型进行简化处理。通过分析每个连杆在特定位置与姿态下的运动特性，可以确定其可能碰撞的部分及条件。 接下来，基于对这些特性的深入理解以及障碍物的具体位姿坐标信息，我们可以计算出空间机械臂的安全工作区域——即无碰撞自由工作空间，在该区域内机械臂能够安全地活动而不会触碰到任何潜在的障碍物。这一过程涉及复杂的数学建模和计算，并且其目标是确保规划路径始终处于这个安全范围内。 在此基础上，本段落引入了A*搜索算法来在上述确定的安全区域中寻找一条从初始位置到目标位置的最佳避障路径。作为一种高效的寻路方法，该算法结合Dijkstra算法的全局最优性和启发式函数的局部优势，在有限时间内找到最短且有效的路线方案。 通过应用A*算法，空间机械臂能够实时调整其运动轨迹以避开任何可能遇到的障碍物，并确保任务顺利完成。这种方法的优势在于它的灵活性和准确性，能够在复杂的环境中寻找最佳解决方案。 为了验证该方法的有效性和可行性，作者进行了仿真试验。结果表明基于A*的空间机械臂避障路径规划不仅能准确规避障碍物，还能保证路线效率。这项研究对于提高空间机械臂的任务执行能力和降低任务风险具有重要意义，并为未来太空探索中的路径规划提供了新的思路和理论支持。
     
  • 三维路径规划中的机械臂避障仿真与蚁群算法应用
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    本研究探讨了在复杂环境中利用蚁群算法优化机械臂的三维路径规划，并进行了有效的避障仿真分析。 本压缩包包含使用蚁群算法进行三维空间路径规划的代码，适用于机械臂避障路径规划。通过将三维空间划分为栅格，并确定可视区域后，利用蚁群算法来规划出避开障碍物的路线。
     
  • 机械臂路径规划程序
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    本项目致力于开发高效的机械臂路径规划程序，旨在优化工业机器人在复杂环境中的运动轨迹，提高作业效率和精度。 描述了机械手移动棋子的轨迹规划过程，其中包括速度的规划、坐标的转换以及直线路径规划的例子。
     
  • 六自由度机械臂的避障路径规划探讨
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    本论文深入探讨了六自由度机械臂在复杂环境中的避障路径规划问题，旨在提出高效、准确的算法方案，提升机器人操作灵活性和安全性。 希望这段内容能对学习机械臂路径规划的朋友们有所帮助，并可供参考。
     
  • 考虑速度修正的机械臂避障路径规划
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    本研究聚焦于改进机械臂在复杂环境中的自主导航能力，通过引入速度修正算法优化其避障路径规划，提升作业效率与安全性。 为解决机械臂运行过程中的碰撞问题，本段落提出了一种基于速度修正项的避障路径规划方法。通过运用B样条曲线技术在关节空间内进行规划，确保机械臂能在特定时刻到达预设构型位置。同时，在运动过程中采用碰撞检测算法实时计算机械臂与障碍物之间的最小距离，并于潜在碰撞发生之前引入具有零积分特性的速度修正项来调整其运行轨迹，从而实现有效避障的同时满足在规定时间通过指定点的要求。实验结果验证了该方法的准确性和实用性。
     
  • 基于DQN的三维无人机避障路径规划
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    本研究提出了一种基于深度Q网络(DQN)的算法，用于实现三维空间中无人机的自主避障与路径规划，提高了复杂环境下的导航效率和安全性。 基于DQN的三维无人机避障航迹规划研究了如何利用深度强化学习中的DQN算法为无人机在复杂环境中进行有效的路径规划与障碍物规避。这种方法能够使无人机自主地找到避开障碍物的最佳飞行路线，提高其运行效率和安全性。