【机械臂路径规划】基于RRT快速探索随机树算法在多边形障碍物的 2D 工作空间中，寻找 4 自由度串联机械臂从初始关节角度（qI）到目标关节角度（qG）的无碰撞路径附Matlab代码

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🔥 内容介绍

常规 RRT 算法针对笛卡尔空间点路径规划，而机械臂路径规划需在关节空间（4 个关节角度构成的 4 维空间）中探索。将每个关节角度组合 q = [q₁, q₂, q₃, q₄] 视为关节空间中的一个节点，路径规划目标转化为从 q_I 到 q_G 的无碰撞节点序列，避免直接在工作空间处理机械臂复杂运动学逆解问题。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

dist(1:n) = inf; % it stores the shortest distance between the source node and any other node;

prev =[]; % Previous node, informs about the best previous node known to reach each network node

dist(ninit) = 0;

U = [1:n];

while ismember(ngoal,U)

[~,index]=min(dist(U));

C = U(index);

U(index) = [];

for v=1:n

if graph(C,v)>0 && graph(C,v) ~= inf

if(dist(C)+graph(C,v))<dist(v)

dist(v)=dist(C)+graph(C,v);

prev(v)=C;

end

end

end

end

prev_goal = [];

x = ngoal;

while prev(x) ~= ninit

prev_goal = [prev_goal prev(x)];

x = prev(x);

end

reverse = [prev_goal ninit];

r_route = [ngoal reverse];

route = flip(r_route);

cost = dist(ngoal);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.19 Transform各类组合时序、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

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