RoboticsTechLab-优快云博客

原创【机械臂模块项目实战】机械臂轨迹规划、跟踪控制方向

认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对机械臂轨迹规划、跟踪控制方向做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容复杂机器人系统（人形机器人、多足机器人和移动物体的机械臂等）【防盗标记–盒子君hzj】的运动规划轨迹和控制是富有挑战性的问题，机器人不仅需要时刻控制多个关节的自由度，还需要处理和环境物体之间的接触、摩擦以及碰撞，这些环境交互给机器人系统带来了非常复杂的运动约束。

2022-11-08 19:16:14 3976

原创【局部规划模块项目实战】基于Frenet车道线坐标系，结合DP探索、QP优化实现无人车速度轨迹生成并优化

本文先对基于Frenet车道线坐标系，采用DP探索、QP优化进行速度解耦局部规划做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。

2022-11-06 23:22:44 2539 4

原创【全局路径规划模块全覆盖算法】覆盖式路径规划

【路径探索篇】（5）全局路径规划

2022-11-06 23:21:42 2865

原创【局部规划模块曲线算法】路径曲线插值、拟合和逼近的区别

全局路径由一系列路径点构成，这些路径点包含空间位置信息，也可以包含姿态信息，但不需要与时间相关。轨迹则在路径的基础上加入了时间约束，轨迹点是一种特殊形式的路径点，它在路径点的基础上加入了时间信息。本文先对路径插值与抽稀篇做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容在选择插值、拟合或逼近方法时，需要考虑路径的用途、所需的精度以及计算资源的限制。对于需要高精度的应用场景，如精密制造或医疗手术，插值方法可能是首选。

2022-11-06 17:52:23 1089 1

原创【局部规划模块曲线算法】曲线平滑介绍

本文先对轨迹平滑问题做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容（1）适合给移动机器人运动的路径【满足运动学，高阶平滑】（2）高阶的运动学不能够突变的【至少三阶的加速度不能突变，最好四阶的jerk和五阶的snap也不能突变】（3）在转弯的地方不会停下来（4）加减速均衡，节省能量（5）节省时间的。

2022-04-15 16:12:58 5066 3

原创【行为决策模块项目实战】解耦控制--多控制器管理与切换的方法（附C++代码）

[请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c11300d9e4fe421e9070f474a468d1db.jpeg)本文先对多控制器管理与切换的方法做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容VERTICAL_VEL, //垂直速度PID控制器VERTICAL_POS, //垂直位置PID控制器HORIZONTAL, //水平速度PID控制器YAW, //航向角yaw位置逻辑控制器。

2021-12-06 14:37:41 944 1

原创【控制模块项目实战】车线控底盘开发

无人车&无人机导航合集本文先对无人车线控底盘开发做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容线控系统的主要作⽤是减少复杂的机械传动机构，使整体质量更轻，降低油耗，降低制造成本，控制更简洁同时便于增加计算机辅助控制。线控技术包括很多部分，如线控转向，线控制动，【防盗标记–盒子君hzj】线控油⻔和线控悬架等都属于线控技术范畴。

2021-11-06 16:53:07 3675 2

原创【规控模块项目实战】决策规划控制方向的架构部署

无人车&无人机导航合集提示：以下是本篇文章正文内容我认为，任务决策模块比较偏业务层了，具体的根据机器人/无人驾驶业务层得需求进行设计根据业务量的复杂程度，选用不同的任务决策工具和方法，实现既能满足现在的业务需求，又能又一定的拓展性全局路径规划算法难度不算复杂，一般根据高精度地图、栅格地图或者其他地图格式，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学（位置速度加速度），得到一条可通行的路径。

2021-10-24 16:35:51 2907 2

原创【无人机实战】第一章：Ego_planner的算法框架流程与原理

除了构建ESDF地图需要耗费较长时间之外，在建图的时候只能看见障碍物的表面，如下图中的右图所示，看不见障碍物的后面/内部，在优化的过程中会使用ESDF去产生一个排斥轨迹远离障碍物，在下图所示的例子中，上面的障碍物将轨迹往下推，下面的障碍物将轨迹往上推，会出现轨迹卡在障碍物中的情况。如果没有发生碰撞，则继续迭代优化轨迹，如果发生了碰撞，就需要针对这个碰撞，加一个新的推力的cost，此时优化问题发生了变化，不能再针对原问题继续优化下去，需要针对新问题重新开始优化。

2025-04-04 10:10:01 18

原创【无人机项目实战】第二章：fast_planner的后端轨迹优化

B样条是一种轨迹的表达方式，就像用多项式来表示轨迹也是一种轨迹的表达方式。B样条通过控制点来表示轨迹，如下图中的轨迹上的圆点所示，通过拉动控制点就可以使轨迹发送变化。有了目标函数各个组成部分的具体表达式，总的目标函数的表达式也就知道了，然后使用优化算法的求解器，就可以求解该优化问题了，得到使得目标函数值最小的那个控制点的位置x。Fast Planner中的B样条曲线的表达式，在给定时间区间后，唯一的变量就是控制点的位置。只改变时间分配，不改变控制点的位置，生成轨迹的几何情况是不会发生变化的。

2025-04-04 10:09:36 17

原创【无人机项目实战】第一章：fast_planner前端Hybrid A* 算法生成路径

然后判断该节点是否在待拓展的开集合中，若不在，则将其加入到开集合中，记录该节点的g值以及父节点，并计算该节点的f值，该节点的评估结束，若已经在开集合中了，则判断该节点上面算出的新g值是否大于原有的g值，若是则不需要进行处理（该节点原有的方案更优），继续评估下一个节点，若不是，则说明该节点的现有方案更优，若不在闭集合中且为可行节点，则继续进行该节点的评估，计算该节点的g值，即其父节点n c的g值加上该节点对应的小轨迹的代价值。将该节点的父节点更新为n c，g值更新为新的g值，并更新计算该节点的总代价f值。

2025-04-04 10:08:52 17

原创【全覆盖算法】（二）代码实现：Boustrophedon Cellular Decomposition Path Planning区域分解

移动机器人规划控制合集（这个比较全面）：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35635374/article/details/142830798本文先对Boustrophedon Cellular Decomposition Path Planning区域分解做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容1、构造珊格地图2、计算in、out、middle事件3、计算slice4、进行区域分解

2025-04-04 10:08:14 18