# ************motion_control************ # mc = motion_control() # arrival_bool = mc.Target_point([0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]) # arrival list = mc.get position() # qua = mc.Quaternion_to_Euler([0.0,0.0,0.0,0.0])

这段代码是关于`motion_control`的使用示例。

首先，通过`mc = motion_control()`实例化了`motion_control`类的对象，赋值给变量`mc`。

然后，通过调用`mc.Target_point([0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0])`方法，将一个包含7个元素的列表作为参数传递进去。这个方法可能是用来控制某种机器人或者运动设备，以达到指定位置的目标点。返回值`arrival_bool`可能表示到达目标点的布尔值，表示是否成功到达。

接下来，通过调用`mc.get_position()`方法，获取当前位置的列表，并将结果赋值给`arrival_list`变量。这个方法可能是用来获取机器人或者运动设备的当前位置信息。

最后，通过调用`mc.Quaternion_to_Euler([0.0,0.0,0.0,0.0])`方法，将一个包含4个元素的列表作为参数传递进去。这个方法可能是用来将四元数表示的旋转信息转换为欧拉角表示的旋转信息。返回值`qua`可能表示转换后得到的欧拉角信息。

需要注意的是，具体的功能和返回值的含义取决于`motion_control`类的具体实现。

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rrt*算法路径规划matlab

RRT*（Rapidly-exploring Random Tree Star）算法是一种用于路径规划的快速探索随机树算法。它是RRT算法的改进版，通过连接树中的节点来构建路径，并优化路径以获得更优的结果。

在MATLAB中，你可以按照以下步骤实现RRT*算法的路径规划：

1. 初始化树：创建一个包含起始点的树。
2. 设置目标：确定目标点。
3. 迭代搜索：重复以下步骤直到找到路径或达到迭代次数上限：
- 生成随机点：在搜索空间内随机生成一个点。
- 寻找最近节点：在树中找到距离该随机点最近的节点。
- 扩展树：从最近节点向随机点生成一条新边，并将新节点加入树中。
- 寻找最优连接：对新生成的节点，检查其附近的节点是否有更短的路径，如果有则更新路径。
4. 构建最优路径：从目标点开始，通过连接具有最短路径的节点来构建最优路径。
5. 输出路径：将路径输出或可视化。

请注意，以上步骤只是一种基本的实现方法，你可以根据具体需求进行修改和优化。此外，还有一些MATLAB工具箱和第三方库可以帮助你实现路径规划算法，如Robotics System Toolbox和OMPL（Open Motion Planning Library）等。

希望这些信息能对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

Informed RRT*算法书籍

以下是一些介绍Informed RRT*算法的书籍：

1.《Probabilistic Robotics》（概率机器人学）by Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox。

2.《Motion Planning in Robotics》(机器人运动规划) by Jean-Paul Laumond。

3.《Planning Algorithms》(规划算法) by Steven M. LaValle。

4.《Robot Motion Planning and Control》(机器人运动规划与控制) by Jean-Paul Laumond。

这些书籍都有关于Informed RRT*算法的详细描述和实现示例。此外，还有一些论文可以参考，如《Informed RRT*: Optimal Sampling-based Path Planning Focused via Direct Sampling of Cost-to-Go Function》和《Asymptotically Optimal Path Planning for Manipulation Using Sparse Roadmaps》。