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MATLAB的素描代码，涉及运动规划：冗余机械臂的避障算法。

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简介：
该MATLAB素描代码集专注于碰撞检测的原理及算法实现。其中包含对包围体（Bounding Volume）、球体（Spheres）、轴对齐包围盒（AABB）、有向包围盒（OBB）等几何结构的运用。当两个多边形在所有可能的轴线上都发生投影重叠时，系统判定为碰撞事件；反之，则认为没有发生碰撞。为了实现三角形碰撞检测，提供了GJK算法，该算法主要适用于凸体的碰撞检测，并能处理各种凸体形状之间的交互。代码中还包含了像素化包围体（voxel.m）和三角网格生成函数（C:\Users\stevewen\文档\MATLAB\distmesh, 描述三维物体的表面），用于辅助碰撞检测的进行。

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  • MATLAB素描代码-运动规划：冗余机械臂避障算法
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    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]); ```
     
  • Matlab机械臂逆运动学代码-机械手臂运动规划
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    本项目包含利用MATLAB编写的机械臂逆运动学求解及运动规划代码，适用于机器人领域中机械臂的位置控制与路径规划研究。 这篇博客记录了我对6自由度机械臂的运动规划实现过程。 请注意，关于逆运动学实现的报告尚未完成，一旦完成，我会将其上传。 代码涵盖了正向运动学和逆向运动学的实现，并且机械臂仿真是在Matlab中进行的。
     
  • UR5机械臂动力学仿真：基于MATLAB和VREP的RRT避障算法及运动规划研究
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    本研究聚焦于UR5机械臂的动力学仿真与路径规划，采用MATLAB结合V-REP环境，创新性地应用了RRT（快速随机树）算法来实现高效的避障功能与精准的运动规划。 本段落研究了UR5机械臂的动力学仿真，并通过MATLAB与VREP的联合实现RRT避障算法及运动规划仿真。此外还探讨了基于MATLAB进行动力学建模、线性化处理以及能控性和可观测性的分析，包括极点配置和状态观测器设计等内容。研究中还包括机械臂控制器的设计及其控制下的运动仿真过程，并特别关注于无关节碰撞检测条件下的避障搬运路径规划与执行的性能优化问题。 核心关键词： UR5机械臂; 动力学仿真; MATLAB联合仿真; RRT避障算法; 避障仿真; 关节碰撞检测; 动力学建模; 线性化处理; 能控能观性分析; 极点配置设计; 状态观测器构建；线性二次最优调节策略；机械臂控制器研发；运动仿真实验。
     
  • [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。
     
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    本研究采用遗传算法优化机械臂的运动路径，旨在提高机械臂在复杂环境中的操作效率与灵活性，减少碰撞风险。通过模拟自然选择过程，遗传算法能够有效探索大量可能解空间，找到最优或接近最优的运动方案。该方法适用于多种类型的机器人系统，并为解决高维度、非线性约束问题提供了新的视角。 遗传算法在机械臂规划中的应用表明，由于机械臂结构复杂，很难通过解析计算求得逆运动学解。因此，可以利用遗传算法来进行有效的规划。
     
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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。
     
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  • 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。