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RSS订阅原创 概率路线图法（PRM）路径搜索算法详解（附案例）
PRM 算法通过 “离线采样构建路线图 + 在线图搜索” 的创新策略，有效解决了高维 / 复杂环境下的路径规划难题，是工业机器人（如机械臂装配、AGV 导航）的核心算法之一。将 “连续状态空间的路径规划” 转化为 “离散图的最短路径搜索”，平衡了计算效率与环境适应性。在工程应用中，需根据具体场景（如环境复杂度、查询频率、机器人自由度）优化采样策略、碰撞检测方法和图搜索算法，以实现 “快速、安全、平滑” 的路径规划效果。
2025-10-14 10:54:19
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原创 RRT算法在轨迹规划中的应用
1、初始化RRT树，将其根节点设置为机械臂的起始位姿。2、在配置空间中随机选择一个点作为目标点。3、从树中选择最近的一个节点作为“父节点”。4、以一定的步长从父节点向目标点方向扩展新的“子节点”。5、如果新节点与障碍物不冲突，则将其添加到树中。重复步骤2-5，直到树到达或接近目标位姿。从树中找到一条从起始节点到目标节点的路径。
2025-10-14 10:46:20
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原创 Levenberg-Marquardt（LM）算法求解逆运动学
稳定性强：阻尼项避免了高斯 - 牛顿法的发散风险，适用于复杂机械臂模型；收敛快：相比梯度下降法，收敛速度提升 1~2 个数量级，满足实时控制需求；通用性高：可直接扩展到 6 自由度工业机械臂（误差维度扩展为 6 维：3 维位置 + 3 维姿态，雅可比矩阵维度为 6×6）。
2025-10-14 10:37:15
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