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跳动的心MATLAB代码-Peter Corke的机器人路径规划

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简介:
这段MATLAB代码是由Peter Corke设计用于机器人路径规划的“跳动的心”算法实现,展现了如何通过编程让机器人在复杂环境中找到最优行进路线。 该MATLAB代码用于PUMA机器人的路径规划,并使用Peter Corke的RoboticsToolbox进行实现。此代码主要用于学术课程,可能不完全反映实际情况的复杂性。在课程作业背景下,假设程序员正在为心脏跳动手术执行PUMA机器人的路径规划。 所需先决条件是文件trajectory_data.mat。 任务1:构建一个PUMA机器人,并使末端执行器沿球体表面进行线性轨迹移动。 任务2:确保末端执行器始终保持垂直于球体表面。 任务3:重复上述步骤,同时调整球体尺寸(模拟跳动),并保持末端执行器以恒定速度0.1m/s移动。

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  • MATLAB-Peter Corke
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    这段MATLAB代码是由Peter Corke设计用于机器人路径规划的“跳动的心”算法实现,展现了如何通过编程让机器人在复杂环境中找到最优行进路线。 该MATLAB代码用于PUMA机器人的路径规划,并使用Peter Corke的RoboticsToolbox进行实现。此代码主要用于学术课程,可能不完全反映实际情况的复杂性。在课程作业背景下,假设程序员正在为心脏跳动手术执行PUMA机器人的路径规划。 所需先决条件是文件trajectory_data.mat。 任务1:构建一个PUMA机器人,并使末端执行器沿球体表面进行线性轨迹移动。 任务2:确保末端执行器始终保持垂直于球体表面。 任务3:重复上述步骤,同时调整球体尺寸(模拟跳动),并保持末端执行器以恒定速度0.1m/s移动。
  • Matlab
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    本项目提供了一套基于Matlab的无人机路径规划代码,旨在优化无人机在复杂环境中的飞行路线。通过算法实现高效、安全的导航方案。 使用MATLAB进行无人机路径点的仿真。
  • Matlab-A星算法:自主移方法
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    本项目提供基于MATLAB的A星(A*)算法实现,用于开发高效能的自主移动机器人路径规划方案。通过优化搜索策略,该算法能够为复杂环境中的机器人寻找最短且可行的路线。 本段落介绍了一种用于自主移动机器人的多路径规划指标Star算法。这是我在完全自主的多智能体机器人毕业项目中的一个部分,主要目标是在整个系统中实施编队算法,并开发不同的算法以使每个机器人具有独立性。 为了实现这一目的,我编写了几个关键算法:运动控制、去目标导航以及使用高空摄像机数据进行定位和映射表示路径规划的算法。本段落所讨论的是后者——一种在回购方案中包含的路径规划方法。 A*(读作“a-star”)是一种用于自治系统中的机器人从当前地点到目标点生成无碰撞路径的标准算法,我的代码依赖于两个主要的数据:机器人的全局位置坐标和环境地图表示形式。这两部分信息结合在一起形成一个单一数据流——即地图,并且还包含期望的目标。 在遵循A*标准方法的同时,我对选择后续节点的规则进行了调整。通常版本的选择依据是如果该节点为空闲状态(未被标记为障碍物),并且算法尚未访问过它,则可以计算其成本并进行进一步操作。然而,在我的机器人测试中发现了一个问题:当机器人试图沿对角线移动时会卡住,因为它的尺寸过大无法顺利通过某些区域。 以上是对原文内容的重写版本。
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    本文档提供了基于粒子群优化算法进行机器人栅格地图路径规划的MATLAB实现代码,适用于机器人自主导航研究与学习。 【机器人路径规划】基于粒子群之机器人栅格路径规划matlab源码 本段落档介绍了如何使用粒子群优化算法进行机器人的栅格路径规划,并提供了相应的MATLAB源代码实现。通过该方法,可以有效地解决在复杂环境下的机器人自主导航问题。
  • 算法
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    本项目专注于开发和实现多种机器人路径规划算法,旨在为自动化系统提供高效的导航解决方案。通过优化算法代码,提升机器人的自主移动能力与任务执行效率。 本代码包含Dijkstra算法、Floyd算法、RRT算法、A*算法、D*算法等多种路径规划算法的Matlab实现,并且注释详细清晰,可以直接运行。欢迎下载使用。
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    本资源提供基于深度强化学习中的DQN算法实现的机器人路径规划方案,并附有详细MATLAB代码和说明文档。适合科研与学习参考。 版本:MATLAB 2019a 领域:基础教程 内容:基于DQN实现机器人路径规划附MATLAB代码.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 】利用DQN进行(含MATLAB).zip
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  • 】利用DQN进行(含Matlab).zip
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    本资源提供了一个基于深度Q网络(DQN)的机器人路径规划解决方案,并附有详细的MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 版本:MATLAB 2014/2019a 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的MATLAB仿真。 内容介绍:标题所示,具体介绍可通过主页搜索博客获取。 适用人群:本科和硕士阶段的科研学习使用。 博主简介:热爱科研工作的MATLAB开发者,在技术与个人修养方面不断精进。如有合作意向,请私信联系。
  • 】A星算法栅格Matlab.zip
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    本资源提供基于A星(A*)算法的机器人路径规划Matlab实现代码,采用栅格地图进行路径搜索和优化。 在机器人技术领域,路径规划是一项核心任务,它涉及让机器人高效且安全地从起点移动到目标点的策略。本资源介绍了一种基于A*(A-star)算法的栅格路径规划方法,并提供了完整的MATLAB源码,这对于学习和理解该算法的实际应用非常有帮助。 A*算法是一种启发式搜索算法,在1968年由Hart、Petersen和Nilsson提出。其特点是结合了Dijkstra算法寻找最短路径的特点与优先级队列的效率,通过引入评估函数来指导搜索过程,使搜索更倾向于目标方向,从而提高效率。 该评估函数通常由两部分组成:代价函数(g(n))和启发式函数(h(n))。其中,代价函数表示从初始节点到当前节点的实际成本;而启发式函数则估计了从当前节点到达目标节点的最小可能成本。A*算法在每次扩展时会选择具有最低f(n)值的节点进行操作,这里的f(n)=g(n)+h(n),这使得搜索过程能够避免不必要的探索区域。 在栅格路径规划中,环境通常被划分成许多小正方形或矩形网格单元,称为“栅格”。每个栅格代表机器人可能的位置,并且可能是可通行空间或是障碍物。机器人从起点出发,在A*算法的指导下计算出一条穿过最少栅格到达目标点的最佳路线。启发式函数h(n)可以是曼哈顿距离或者欧几里得距离等,也可以根据实际情况进行调整。 MATLAB作为一种强大的数学和工程软件工具,非常适合用于路径规划的研究与实验。利用该软件实现A*算法时,我们可以直观地展示路径规划的过程,并且可以根据需要调节参数以优化路径效果。通常的MATLAB源码包括以下部分: 1. 初始化:设定地图、起点位置、目标点以及栅格尺寸。 2. A*算法实现:定义代价函数和启发式函数,并实施搜索过程。 3. 可视化展示:呈现地图布局、规划好的路径及机器人移动轨迹等信息。 4. 参数调整:如改变启发式函数的权重,管理开放列表与关闭列表。 通过研究提供的MATLAB源码,学习者可以深入了解A*算法的工作原理,并学会如何将其应用于实际中的机器人导航问题。此外,基于这个项目还可以进一步探索其他类型的启发式方法或者尝试解决更复杂的动态环境下的路径规划挑战。对于提升对机器人领域内路径规划理论和技术的理解来说,这是一个非常有价值的资源。