La traducción de esta página aún no se ha actualizado a la versión más reciente. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

Planificación de trayectorias de manipuladores

Planificación de rutas mediante RRT y árboles de cuerpo rígido

El proceso de planificación de trayectorias del manipulador implica planificar rutas en un espacio dimensional alto en función de los grados de libertad (DOF) del robot y las restricciones cinemáticas del modelo de robot. Las restricciones cinemáticas del modelo de robot se especifican como un objeto rigidBodyTree. Utilice manipulatorRRT para planificar rutas en el espacio articular utilizando el algoritmo de árbol aleatorio de exploración rápida (RRT).

Objetos

`chompCollisionOptions`	Collision options for CHOMP trajectories (desde R2023a)
`chompSmoothnessOptions`	Smoothness options for CHOMP trajectories (desde R2023a)
`chompSolverOptions`	Solver options for CHOMP motion planner (desde R2023a)
`manipulatorCHOMP`	Covariant Hamiltonian optimizer for rigid body tree motion planning (desde R2023a)
`manipulatorRRT`	Plan motion for rigid body tree using bidirectional RRT (desde R2020b)
`manipulatorStateSpace`	State space for rigid body tree robot models (desde R2021b)
`manipulatorCollisionBodyValidator`	Validate states for collision bodies of rigid body tree (desde R2021b)
`workspaceGoalRegion`	Define workspace region of end-effector goal poses (desde R2021a)

Funciones

expandir todo

RRT

`plan`	Plan path using RRT for manipulators (desde R2020b)
`interpolate`	Interpolate states along path from RRT (desde R2020b)
`shorten`	Trim edges to shorten path from RRT (desde R2020b)

Espacio de estados y validador

`isStateValid`	Check if state is valid (desde R2021b)
`isMotionValid`	Check if path between states is valid (desde R2021b)

Región objetivo del área de trabajo

`sample`	Sample end-effector poses in world frame (desde R2021a)
`show`	Visualize workspace bounds, reference frame, and offset frame (desde R2021a)

Temas

Pick and Place Using RRT for Manipulators
Using manipulators to pick and place objects in an environment may require path planning algorithms like the rapidly-exploring random tree planner.
Flujo de trabajo pick-and-place con el planificador RRT y Stateflow para MATLAB
En este ejemplo se muestra cómo configurar un flujo de trabajo pick-and-place de extremo a extremo para un manipulador robótico como KINOVA® Gen3.
Pick-and-Place Workflow in Gazebo Using Point-Cloud Processing and RRT Path Planning
Set up an end-to-end, pick-and-place workflow for a robotic manipulator like the KINOVA® Gen3.
Plan Paths With End-Effector Constraints Using State Spaces For Manipulators
Plan a manipulator robot path using sampling-based planners like the rapidly-exploring random trees (RRT) algorithm.

Ejemplos destacados

Pick and Place Using RRT for Manipulators

Using manipulators to pick and place objects in an environment may require path planning algorithms like the rapidly-exploring random tree planner. The planner explores in the joint-configuration space and searches for a collision-free path between different robot configurations. This example shows how to use the manipulatorRRT object to tune the planner parameters and plan a path between two joint configurations based on a rigidBodyTree robot model of the Franka Emika™ Panda robot. After tuning the planner parameters, the robot manipulator plans a path to move a can from one place to another.

Abrir script en vivo

Pick-And-Place Workflow Using CHOMP for Manipulators

Use CHOMP to plan smooth and collision-free trajectories for a pick-and-place workflow

Abrir script en vivo

Flujo de trabajo pick-and-place con el planificador RRT y Stateflow para MATLAB

En este ejemplo se muestra cómo configurar un flujo de trabajo pick-and-place de extremo a extremo para un manipulador robótico como KINOVA® Gen3.

Abrir script en vivo

Pick-and-Place Workflow in Gazebo Using Point-Cloud Processing and RRT Path Planning

Set up an end-to-end, pick-and-place workflow for a robotic manipulator like the KINOVA® Gen3.

Abrir script en vivo

Motion Planning for Backhoe Using RRT

Plan a path for a backhoe, in an environment that contains obstacles, by using a motion planner. In this example, you model the backhoe in simplified form as a kinematic tree, then use a sampling-based motion planner to determine a viable path for the backhoe between two poses in the presence of obstacles. Simulate the outcome in a Simscape™ Multibody™ model.

Abrir script en vivo