CMU机器人运动规划课件

**机器人运动规划** 机器人运动规划是机器人学中的一个重要领域，主要关注如何使机器人在环境中安全、高效地从一个位置移动到另一个位置。卡耐基梅隆大学（CMU）的这门课程深入探讨了这一主题，尤其对于初学者来说是一个宝贵的资源。课程以英文进行，意味着它采用国际通用的语言，有助于提升全球范围内的学习者对机器人技术的理解。 ### 1. **基础概念** - **运动学**：研究机器人关节和连杆运动的几何关系，包括正运动学（从关节变量到末端执行器位置的映射）和逆运动学（从目标位置到关节变量的映射）。 - **动力学**：研究力和运动之间的关系，包括惯性、摩擦和约束力等因素对机器人运动的影响。 - **环境表示**：使用栅格地图、障碍物边界或其他数据结构来描述机器人操作的环境。 ### 2. **规划算法** - **图搜索算法**：如A*搜索算法，通过计算代价函数找到从起点到终点的最短路径。 - **采样-based规划**：如RRT（快速探索随机树）和PRM（概率道路图），通过在状态空间中随机采样构建路径。 - **优化方法**：如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，用于寻找无权或有权图的最短路径。 ### 3. **路径平滑与细化** - **Bézier曲线**：用于生成平滑的路径，减少机器人在执行过程中可能出现的抖动。 - **Spline插值**：通过多项式曲线实现路径的平滑连接，确保连续性和可微性。 ### 4. **碰撞检测** - **边界框**：快速但可能不精确的检测方法，适用于简单形状的物体。 - **多边形剪切**：用于精确检测复杂几何形状的碰撞。 - **距离场**：构建环境的距离图，用于快速评估机器人与障碍物间的距离。 ### 5. **实时规划** - **增量式规划**：逐步更新规划结果，适应环境变化。 - **重规划**：在运行时根据新信息调整已规划的路径。 ### 6. **自动化应用** - **自动驾驶**：机器人运动规划在无人驾驶汽车中的应用，包括路径规划、避障和交通规则遵守。 - **服务机器人**：在家庭、医院等环境中，机器人需要灵活地规划路径以执行任务。 ### 7. **课程结构** - **理论讲解**：深入解析运动规划的数学原理。 - **实验与实践**：提供实际案例和仿真环境，让学生亲手实践规划算法。 - **项目作业**：挑战性的项目帮助巩固知识，提升问题解决能力。 通过CMU的这门课，学习者将掌握机器人运动规划的核心概念和技术，为进入自动化领域的研究和工作打下坚实的基础。无论是在学术界还是工业界，这些知识都将大有裨益。