【机械臂路径规划】基于ADD-RRT、RRV、改进的Bridge Test等算法实现固定基座机械臂路径规划附matlab代码

本文介绍了ADD-RRT、RRV和改进的BridgeTest算法在固定基座机械臂路径规划中的应用,探讨了关节角度限制、工作空间限制和碰撞避免的挑战,并展示了如何通过这些算法生成无碰撞路径以满足机械臂运动的需求。

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🔥 内容介绍

​机械臂路径规划是机器人学领域的一项重要任务,其目标是为机械臂生成一条从起始位置到目标位置的无碰撞路径。对于固定基座机械臂,路径规划具有更高的挑战性,因为机械臂的运动受到其关节角度限制和工作空间限制的影响。本文将介绍几种先进的路径规划算法,包括 ADD-RRT、RRV 和改进的 Bridge Test 算法,并探讨其在固定基座机械臂路径规划中的应用。

1. 固定基座机械臂路径规划概述

固定基座机械臂是一种安装在固定基座上的机械臂,其运动范围受到关节角度限制和工作空间限制。路径规划的目标是为机械臂生成一条从起始位置到目标位置的无碰撞路径,同时满足关节角度限制和工作空间限制。

固定基座机械臂路径规划面临的主要挑战包括:

  • **关节角度限制:**机械臂的关节只能在特定的角度范围内运动,这限制了机械臂的运动范围。

  • **工作空间限制:**机械臂的工作空间受到其物理结构的限制,这限制了机械臂可以到达的位置。

  • **碰撞避免:**机械臂在运动过程中不能与环境中的障碍物发生碰撞。

2. 基于 ADD-RRT 的路径规划算法

ADD-RRT(Adaptive Dynamically Dimensioned RRT)算法是一种基于 RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法的改进算法。RRT 算法是一种随机采样算法,通过迭代地扩展一棵树来生成路径。ADD-RRT 算法通过自适应地调整树的维度来提高 RRT 算法的效率。

ADD-RRT 算法的步骤如下:

  1. 初始化一棵树,根节点为起始位置。

  2. 随机采样一个目标点。

  3. 从树中选择一个最近邻节点。

  4. 朝向目标点扩展树,直到达到目标点或遇到障碍物。

  5. 如果遇到障碍物,则调整树的维度并重新开始扩展。

  6. 重复步骤 2-5,直到生成一条无碰撞路径。

3. 基于 RRV 的路径规划算法

RRV(Rapidly-exploring Random Value)算法是一种基于 RRT 算法的改进算法。RRV 算法通过在扩展树的过程中引入随机值来提高 RRT 算法的探索能力。

RRV 算法的步骤如下:

  1. 初始化一棵树,根节点为起始位置。

  2. 随机采样一个目标点。

  3. 从树中选择一个最近邻节点。

  4. 朝向目标点扩展树,直到达到目标点或遇到障碍物。

  5. 如果遇到障碍物,则在扩展方向上引入一个随机值并重新开始扩展。

  6. 重复步骤 2-5,直到生成一条无碰撞路径。

4. 基于改进的 Bridge Test 的路径规划算法

Bridge Test 算法是一种基于网格搜索的路径规划算法。改进的 Bridge Test 算法通过引入一个桥接节点来提高 Bridge Test 算法的效率。

改进的 Bridge Test 算法的步骤如下:

  1. 创建一个网格,将工作空间划分为一个个小单元格。

  2. 初始化一个队列,其中包含起始位置。

  3. 从队列中取出一个节点,并将其标记为已访问。

  4. 检查该节点的相邻节点,如果相邻节点未被访问并且没有障碍物,则将该相邻节点添加到队列中。

  5. 如果该节点是目标位置,则生成路径。

  6. 如果该节点不是目标位置,则继续执行步骤 3-5。

  7. 如果队列为空,则没有路径。

​7. 结论

ADD-RRT、RRV 和改进的 Bridge Test 算法是用于固定基座机械臂路径规划的先进算法。这些算法具有各自的优点和缺点,并已广泛应用于各种应用中。通过选择合适的算法并对其进行适当的参数调整,可以为固定基座机械臂生成高效且无碰撞的路径。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warnin%计算末端位姿function End = ForwardKine(Robot_state, Robot_parameter)    End = zeros(3, 1);      L1 = Robot_parameter.L1;    L2 = Robot_parameter.L2;    L3 = Robot_parameter.L3;    L4 = Robot_parameter.L4;    L5 = Robot_parameter.L5;    L6 = Robot_parameter.L6;    W1 = Robot_parameter.W1;    W2 = Robot_parameter.W2;    W3 = Robot_parameter.W3;    W4 = Robot_parameter.W4;    W5 = Robot_parameter.W5;    W6 = Robot_parameter.W6;      Trans_j1 = Trans([5, 5, 0]')*RotZ(Robot_state(1, :));        %第1连杆关节相对于基座变换矩阵    Trans_c1 = Trans_j1*Trans([L1/2, 0, 0]');    %第1连杆质心相对于基座变换矩阵        Trans_j2 = Trans_j1*Trans([L1, 0, 0]')*RotZ(Robot_state(2, :));        %第2连杆关节相对于基座变换矩阵    Trans_c2 = Trans_j2*Trans([L2/2, 0, 0]');    %第2连杆质心相对于基座变换矩阵      Trans_j3 = Trans_j2*Trans([L2, 0, 0]')*RotZ(Robot_state(3, :));        %第3连杆关节相对于基座变换矩阵    Trans_c3 = Trans_j3*Trans([L3/2, 0, 0]');    %第3连杆质心相对于基座变换矩阵        Trans_j4 = Trans_j3*Trans([L3, 0, 0]')*RotZ(Robot_state(4, :));        %第4连杆关节相对于基座变换矩阵    Trans_c4 = Trans_j4*Trans([L4/2, 0, 0]');    %第4连杆质心相对于基座变换矩阵        Trans_j5 = Trans_j4*Trans([L4, 0, 0]')*RotZ(Robot_state(5, :));        %第5连杆关节相对于基座变换矩阵    Trans_c5 = Trans_j5*Trans([L5/2, 0, 0]');    %第5连杆质心相对于基座变换矩阵          Trans_j6 = Trans_j5*Trans([L5, 0, 0]')*RotZ(Robot_state(6, :));        %第6连杆关节相对于基座变换矩阵    Trans_c6 = Trans_j6*Trans([L6/2, 0, 0]');    %第6连杆质心相对于基座变换矩阵        End_temp = Trans_j6 * [L6, 0, 0, 1]';    End(1:2, 1) = End_temp(1:2, 1);    End(3, :) = GetAttiFromTrans(Trans_j6);    endg off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

⛳️ 运行结果

正在上传…重新上传取消

总共进行了 5960 次迭代,生成 7363 个节点,花费 44.7311 s

总共进行了 55983 次碰撞检测,生成 2502 个碰撞点

总共进行了 0 次第一类PCA分析,第 24704 次第一类PCA分析

总共花费了 44.7327 s

成功:找到终点符合目标误差范围的路径!!!

距离终点误差为 0.097885

🔗 参考文献

[1]韩康程卫东.基于改进RRT-Connect算法的机械臂路径规划[J].计算机应用与软件, 2022, 39(3):260-265.

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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
### 关于机械路径规划算法MATLAB实现 #### 1. 基本概念与需求分析 机械路径规划旨在为机械找到一条从起点到终点的安全、有效的路径,同时避开障碍物并满足物理约束条件。不同的应用场景可能需要采用不同类型的路径规划算法来适应特定的需求。 #### 2. A* 算法的应用实例 A* (A-star) 是一种广泛使用的启发式搜索算法,在处理静态环境下的最短路径问题上表现优异。通过定义合适的代价函数和启发式估计方法,可以有效地指导搜索过程向最优解靠近。针对空间机械避障路径规划的研究表明,利用A*算法能够成功解决此类复杂场景中的导航难题[^2]。 ```matlab function path = astar_planner(start, goal, map) % 初始化开放列表和关闭列表 openList = PriorityQueue(); closedSet = {}; % 将起始节点加入开放列表 startNode = Node(start); startNode.gScore = 0; startNode.fScore = heuristicCostEstimate(start, goal); enqueue(openList, startNode); while ~isempty(openList) current = dequeue(openList); if isequal(current.position, goal) return reconstructPath(current); end add(closedSet, current); neighbors = getNeighbors(current.position, map); for each neighbor in neighbors tentative_gScore = current.gScore + distanceBetween(current.position, neighbor); if contains(closedSet, neighbor) && ... tentative_gScore >= gScoreOfNeighborInClosedSet(neighbor) continue; elseif !contains(openList, neighbor) || ... tentative_gScore < gScoreOfNeighborInOpenList(neighbor) cameFrom{numel(cameFrom)+1} = {current}; neighbor.tentative_gScore = tentative_gScore; neighbor.fScore = tentative_gScore + heuristicCostEstimate(neighbor, goal); if !contains(openList, neighbor) enqueue(openList, neighbor); else updatePriority(openList, neighbor); end end end end end ``` 此段代码展示了如何使用A*算法来进行简单的二维平面内的路径查找操作;对于实际应用而言,则需考虑更多因素如姿态角变化等多维状态变量以及具体的硬件特性限制。 #### 3. ICOA 算法用于三维无人机路径规划 ICOA(Improved Cuckoo Optimization Algorithm)是一种改进型布谷鸟搜索算法,特别适用于求解连续域上的全局优化问题。该研究指出,当应用于三维环境中无人飞行器的任务分配及轨迹设计时,ICOA表现出良好的收敛速度和平稳度性能指标[^1]。 虽然上述例子侧重于空中平台,但相同原理同样可用于地面或工业用途的六自由度及以上规格的机械装置之上——只需调整相应的参数配置即可移植至其他相似结构体之中去执行类似功能。 #### 4. RRT 及其变种在固定基座机械中的运用 快速随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)是一类增量式的采样技术,它能够在未知环境下高效探索可行区域,并构建连接初始点到最后目的地之间的连通图谱。为了提高传统RRT面对狭窄通道等问题的能力,研究人员提出了多种增强版本,比如ADD-RRTRRV改进后的Bridge Test 方法,这些都显著提升了原有框架下解决问题的成功率与效率水平[^3]。 ```matlab % 构建基本版RRT模型 rrtTree = []; startPoint = [x_start y_start z_start]; goalPoint = [x_goal y_goal z_goal]; add(rrtTree, startPoint); while true randomSample = getRandomConfiguration(); nearestVertexIndex = findNearestVertex(rrtTree, randomSample); newConfig = extendTowards(randomSample, rrtTree(nearestVertexIndex)); if isValid(newConfig) add(rrtTree, newConfig); if withinThresholdDistanceToGoal(newConfig, goalPoint) break; % 找到了通往目标的有效路径 end end end ``` 这段伪代码片段描述了一个简化形式的基础RRT生长逻辑流程,具体实施过程中还需要结合实际情况增加碰撞检测机制以及其他必要的辅助措施以确保最终输出结果的质量可靠性和实用性价值。
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