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RRT-UR5: RRT算法在双臂机器人中的应用及MATLAB实现

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简介：
本研究探讨了快速随机树(RRT)算法在双臂协作机器人UR5上的应用，并实现了基于MATLAB的模拟与控制。 RRT算法的改进应用于UR5双臂机器人，并利用MATLAB的Robotics Toolbox工具箱进行实现。

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  • RRT-UR5: RRT算法在双臂机器人中的应用及MATLAB实现
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    本研究探讨了快速随机树(RRT)算法在双臂协作机器人UR5上的应用，并实现了基于MATLAB的模拟与控制。 RRT算法的改进应用于UR5双臂机器人，并利用MATLAB的Robotics Toolbox工具箱进行实现。
     
  • 利用Pybullet进行UR5机器人RRT/RRT*避障仿真的Python实现
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    本项目采用PyBullet库在Python环境中搭建了UR5机器人的仿真环境，并实现了基于RRT和RRT*算法的路径规划及避障功能。 在当今的自动化与智能制造领域，机械臂的应用日益广泛。为了确保其操作精确且能在复杂环境中安全移动以避免碰撞，路径规划技术显得尤为重要。快速随机树（RRT）及其改进版RRT*算法，在这一领域中备受青睐。 RRT通过构建树状结构来探索高维空间中的路径，并特别适用于动态环境下的路径规划问题。而作为其升级版本的RRT*，不仅保证了路径的有效性，还能进一步优化路径长度和质量，使其更加平滑且短小。在机械臂避障仿真中使用这两种算法能够显著提升操作的安全性和灵活性。 Pybullet是一个用于机器人学、游戏开发及物理模拟的Python库，它基于Bullet Physics引擎提供强大的功能，并支持多种机械臂模型如UR5等的仿真。本项目将利用该工具实现RRT/RRT*路径规划和避障仿真的核心部分。 该项目通过编写Python代码构建了一套针对具有障碍物环境中的机械臂（具体为UR5）进行路径规划及避障模拟系统。其中，rrtstarManipulator.py与rrtManipulator.py文件分别实现了RRT*和RRT算法的核心逻辑，并根据工作空间及障碍分布生成最优避开路线；visualize.py则负责以直观方式展示这些计划的路径以及机械臂的动作。 robot.py定义了UR5机械臂的具体模型参数，包括尺寸、关节限制等信息。env.py可能用于设定仿真环境中的障碍物属性，而utils.py包含了一些辅助函数如坐标转换和路径优化处理程序。main.py作为整个项目的启动点，整合并运行所有功能以完成最终的模拟测试。 该系统允许用户通过调整代码参数来适应不同的实验场景，提供了一个可靠的平台用以评估RRT/RRT*算法在机械臂避障问题上的应用效果，并具备良好的重复性和直观性。这不仅有助于提升工业自动化水平和开发更智能的机器人系统，也为相关领域的研究者提供了强有力的测试工具。 通过本项目的实施与推广，可以进一步推动复杂动态环境中的机械臂使用效率和技术发展，从而增强其自主决策能力及运动规划功能。这对于提高生产智能化程度有着重要意义，并为后续的研究工作打下了坚实的基础。
     
  • 基于Python的RRT及双向RRT算法实现.zip
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    本资源为基于Python语言实现快速随机树（RRT）及其双向版本的完整代码集，适用于路径规划和机器人学研究。 资源包含文件：设计报告word+源码RRT算法是一种纯粹的随机搜索算法，对环境类型不敏感。为了改进其在搜索空间中的盲目性以及节点拓展环节缺乏记忆性的缺点，并提高空间搜索速度，在原有的RRT算法基础上发展出了双向RRT算法。 双向RRT算法使用两棵树进行工作，采用了一种具有双向引导策略的方法，并且引入了贪婪策略来加速搜索过程并减少空白区域的无效搜索，从而节省时间。在生长方式上，其中一棵树以另一棵树最后生成的节点作为新的拓展方向。如果成功，则继续向该方向拓展直至无法再进一步扩展为止。 具体而言，在从终点开始扩展的一棵树中，当持续进行直到不能继续时可能会导致两棵树之间节点数量不平衡的情况发生。因此，在每次完成一次生长之后到下一次生长之前需要判断哪一棵树的节点数较少，并优先对其进行扩展以确保两者之间的节点数目尽量保持平衡。
     
  • 基于采样的RRT算法在机器人路径规划中的应用及Matlab实现
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    本研究探讨了基于采样的RRT（快速扩展随机树）算法在复杂环境下的机器人路径规划问题，并通过MATLAB实现了该算法，验证其有效性和灵活性。 RRT算法由Steven M. LaValle和James J. Kuffner Jr.提出，它通过随机构建空间填充树来实现对非凸高维空间的快速搜索。该算法能够有效地处理包含障碍物及差分运动约束的情况，在各种机器人的运动规划场景中得到了广泛应用。RRT*算法的关键在于两个步骤：重新选择父节点和重布线。这两个过程相互补充，其中重新选择父节点使新生成的节点路径成本尽可能低，而重布线则在生成新的节点后减少随机树中的冗余路径，从而降低总的成本。
     
  • RRT-UR5_RRT算法_双臂机器人控制_matlab仿真_UR5.zip
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    该资源包含基于MATLAB仿真的RRT算法应用于UR5机械臂的控制程序，旨在实现双臂协调操作的路径规划研究。 RRT-UR5_RRT算法_RRT_双臂机器人_matlab_UR5.zip
     
  • 【改进双向RRT*算法】应用于移动机器人的路径规划及其Matlab实现
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    本研究针对移动机器人路径规划问题，提出并实现了改进的双向RRT*算法，并在MATLAB环境中进行仿真验证，提高了路径规划效率和准确性。 本段落提出了一种基于目标偏置扩展及Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法，旨在解决复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划问题。该方法通过同时创建两颗搜索树进行相向搜索，并以一定概率选择随机点的目标偏置策略来提高算法的整体收敛效率。此外，在当前节点重选父节点和重新布线的过程中增强了对环境变化的敏感性。 为了确保生成路径的安全性和可行性，首先在环境中障碍物的基础上进行了膨胀处理，然后通过碰撞检测验证初始路径的有效性；接着修剪冗余节点以缩短可行路径长度，并利用Cantmull-Rom样条插值法来平滑最终输出的导航路线。实验部分分别于Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台上开展2D与3D对比测试，充分证明了改进后的双向RRT*算法的有效性和优越性。
     
  • MATLAB中的RRT、RRT*、RRT*FN算法_运动与路径规划(rrt, rrt星)
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    本资料深入探讨了在MATLAB环境中实现的RRT（快速树）、RRT*（优化快速树）及RRT*FN（带自由能的优化快速树）算法，专注于解决机器人技术中的运动与路径规划问题。 RRT（快速探索随机树）、RRT* 和 RRT*FN 是用于解决路径规划问题的采样算法。 RRT 算法是一种基于采样的方法，在时间无限长的情况下可以提供可行解，适用于路径规划领域的问题求解。 而 RRT* 则是 RRT 的概率最优版本。它同样是一个基于采样的运动规划算法，并且随着计算时间的增长会逐渐逼近最优解。 最后，RRT*FN 是在 RRT* 基础上的改进版。这种算法也使用较少的内存资源来实现其固有的渐近收敛到最优解的能力。
     
  • 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。
     
  • RRT_Toolbox：基于MATLAB的RRT、RRT*和RRT*FN算法
    优质
    RRT_Toolbox是一款用于MATLAB的工具包，提供了实现快速扩展随机树（RRT）、最优快速扩展随机树（RRT*）及其变种RRT*FN路径规划算法的功能。 rrt_toolbox是一个在MATLAB环境下实现RRT（快速随机树）、RRT*（改进的快速随机树）以及RRT* FN算法的工具箱。该工具箱为路径规划领域提供了强大的解决方案，支持用户进行高效的机器人导航和运动规划研究与开发工作。