问题描述 已知一条n阶贝塞尔曲线已知一条n阶贝塞尔曲线L ( P 0 , P 1 , P 2 , P 3 , . . . , P n ) (P 0为起点,P 1 为第一个控制点,P 2 为第二个控制点,P 3 为第三个控制点,P n 为终点)和一个点P,拟合一条连接新的n阶贝塞尔曲线L 1 ( P 0 1 , P 1 1 , P 2 1 , P 3 1 , . . . , P n 1 ,
栅格地图由于其机构简单,在导航中又大量的应用,但其缺点是当地图较大,分辨率较小时会占用大量的内存。以下将针对这个问题对栅格地图进行处理,减少内存消耗的问题。 栅格地图 通常栅格地图将地图划分为大小相同的正方形网格,每个格子用不同的数值表示占据和空白状态,栅格地图如图1所示。 通常可以使用一个二维数组存储栅格地图,这样栅格地图的读取就非常快速方便,但其缺点就是如果栅格地图分辨率太高(格子太
python3可以通过ctypes模块调用C++库,适当地混合使用将融合python和C++的优势,提升程序的性能。 在ubuntu下,python3通过ctypes模块调用C++动态库,其中的关键在于数据的转换,在python3和C++之间通过ctypes模块将它们的数据联系在一起,在 官网资料中,可支持的数据类型如下: ctypes类型 c类型 python类型
低通滤波器 RL电路分析 数学模型 求解和离散化处理 C语言实现 扩展本文将根据RL电路的原理,用计算机实现低通滤波。 RL电路分析 数学模型 由基本的电路知识可知,RL电路输入X和输出Y的关系如下: \frac{L}{R} \frac{dY}{dt} + Y = X 求解和离散
凸优化在路径优化中的应用 总体思路 生成凸多边形 构造目标函数 实验效果 注意事项 总体思路 凸优化虽然做为优化中的一个特例,但非常多的工程问题都可以转变为凸优化问题,因此应用需求比较多,被大量学者研究,成果颇丰。由于本文重点在应用,不讲解凸优化,如果感兴趣可以参考书籍《Convex Optimization》。使用凸优化对路径进行优化的过程可以如下:
梯度下降法平滑路径 在实际过程中,为了使机器人能够在环境中流畅地运行,就需要一条平滑的路径,而普通的路径搜索算法Dijkstra、A*、rrt等无法满足要求,在此基础上,可以通过一些优化算法平滑路径,如凸优化的方法,但凸优化的方法构造起来比较麻烦,而且操作性较差(如对路径曲率进行约束),对于太长、障碍物比较多的环境,计算的实时性比较差。本文将使用梯度下降的方法将一条曲折的初始路径优化成平滑的
CBS多机器人路径规划 单个机器人通过路径规划、运动控制,能够躲避环境中的障碍物,但会面临一个严峻的问题。当一个场景中存在多辆移动机器人时,即使每个机器人都有避障策略,也很容易就会造成道路拥堵、阻塞的情况,而且会随着机器人数量的增加变得更严峻。就像如果道路没有交通指挥系统,人们就会将有些道路挤得水泻不通,形成死锁的局面。为解决此问题,一种基于冲突的多机器人路径搜索方法(Conflict-B
路径优化 目的 五次曲线优化 贝塞尔曲线优化 注意事项 目的 本文将无人机平面路径优化问题做为曲线优化问题,在满足无人机运动学,动力学约束的条件下,尽可能得到一条平滑的路径,分别使用五次曲线优化和贝塞尔曲线优化的方法。 无人机动力学模型可以简化为一个线性模型,如式(1)所示。 因为无人机为线性模型,所以只需要曲线在x xx和y yy方向满足相应的约束即可(加速度
路径规划做为机器人导航中的一个重要的技术,一个好的路径规划可以极大地提高后续跟踪控制的效果,对机器人的运行好坏程度有非常直观的表现。从最初搜索一条有效路径(如Dijkstra、A*、RRT等),到现如今通过前端搜索,后端优化的方式得到一条考虑机器人运动学、动力学,安全性的高质量路径,众多学者、工程师提出了非常有效的路径规划方法。 Hybird A* 算法只需通过搜索就可以得到一条平滑的高质
webots作为一款开源的仿真软件,在机器人仿真中有较多的应用,通常机器人模型以.proto格式的文件保存,无法直接打开solidworks文件。需要先将 准备环境 SolidWorks转URDF的插件,叫做sw_urdf_exporter,下载地址; python3程序包urdf2webots; ubuntu18.04; 在ubuntu18.04中安装好webots; 熟
差速轮机器人由于其简洁的结构、较大的负载、较长的续航时间在仓储物流行业中有较多的应用。其中运动控制作为基础的功能之一是保证安全可靠运行的基础,以李雅普诺夫稳定为依据设计的运动控制器对差速轮机器人运行的平稳性有较好的效果。 运动学模型分析 图1 差速轮机器人的运动学模型如图1所示,r rr 表示机器人中心距离目标位姿的长度,δ \deltaδ表示机器人方向与r rr所成的角度
模型预测控制(MPC)与PID、纯追踪法相比有更好的路径跟踪效果,在自动驾驶领域有广泛应用。本文将以运动学为基础详细推导差分轮移动机器人模型预测控制(MPC) 运动学模型 根据移动机器人的运动学结构可得移动机器人的状态方程: 式(1)为非线性方程,不利于后面进行优化求解,便采用一阶泰勒公式将状态方程(1)进行线性化得: 其中,x r , y r , θ r , v r , w r
ROS2做为一款优秀的机器人操作系统软件,其搭载了丰富的机器人平台,是目前机器人领域应用最多的软件。微信做为一个大型社交软件,应用非常广泛,其中的小程序直接通过扫二维码进行加载,使用起来非常方便快捷。为了让手机端能够对机器人进行操作,于是通过微信小程序与ROS2通信的方式将两者联系在一起。 ROS2在ubuntu的电脑上运行,而微信则运行在手机端,可以通过一个中间设备透传两者之间的消息的
protobuf和socket通信简单实例 protobuf是 Google 公司内部的混合语言数据标准,可以用来定义通信的协议,由于其有序列化和反序列化的操作,减小了存储或通信的数据量,从而达到高效运行的目的。 此实例在ubuntu18.04下正常运行,其它操作系统没有经过测试,无法保证正常运行。 protobuf安装 protobuf的下载地址,如图1所示的安装包,
clothoid介绍 clothoid曲线是一种曲率半径与长度成线性关系的曲线,由于其曲率平滑过渡,在路径规划中有所应用。在直角坐标系中,clothoid曲线的微分方程如式(1)所示。
差速轮机器人时间最优控制 最优控制做为现代控制理论一个非常重要的部分,相比于其它控制算法,直接对性能指标进行优化,同时可以添加各种各样的约束条件等优点,在自动化工程中有比较多的应用。但受限于当前的计算水平,还没有传统控制算法普遍应用于实际生产、生活中。 本文将通过离散化的方式求解差速轮机器人从点A(x ,y ,θ ),运行到点B的时间最短,在运行过程中,有速度、加速度的约束。
多机器人协同运行 在实际环境中,通常会有多个移动机器人完成一个或多个任务。为了实现这个目标,可以使用多机路径规划加上一个多机器人协同运行控制器。在多机路径规划完成后,就会得到所有机器人运行的路径,且这些路径点都有相对时间属性,通过相对时间就可以确定机器人通过路口的先后顺序。 为了让机器人在实际环境下运行,运动控制器以时间先后顺序做为约束条件同时对所有机器人做速度规划,完成速度规划后,
积分
粉丝
勋章
TA还没有专栏噢
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信