[运动规划算法]Minimum Snap轨迹规划

最新推荐文章于 2025-09-14 09:35:28 发布
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本文介绍了机器人轨迹平滑的重要性，如减少能耗和提高机动性，并详细阐述了平滑轨迹生成的方法，包括微分平坦理论、Minimum-snap轨迹规划，其中重点讲解了Minimum-snap的数学模型、优化目标和约束条件。同时，讨论了轨迹优化中常见的凸优化问题，并提及闭式求解在MinimumSnap轨迹规划中的应用，以实现更高效的路径规划。

文章目录

简介

1.为什么需要平滑轨迹？

  • 为了更好地自主移动。
  • 速度不能立即改变。
  • 机器人不应该在转弯时停止。
  • 节省能量，经常地加减速会减少能量。
    在这里插入图片描述

2.平滑轨迹生成

  • 边界条件：开始、目标位置（方向）
  • 中间条件：航路点位置（方向） •可通过路径规划（A*、RRT*等）找到航路点
  • 平滑度的标准
    • 通常是转化为最小化“输入”的变化率

一、微分平坦

系统状态可以被平坦空间的状态以及他们的导数所组成的代数组合所表示。

无人机一般认为有12个维度：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二、Minimum-snap

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