# ************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]) # ************castlex_mqtt************ # cq = castlex control mqtt() # zw = cq.on_mqtt_connect("192.168.3.2",50001) # print(zw) # cq.castlex_arm_mqtt_send("开始执行”) # message = cq.castlex_arm_mqtt_read() # if message==("开始执行”): # print(message)
时间: 2023-08-08 17:06:01 浏览: 34
这是一段代码片段,其中涉及到了motion_control和castlex_mqtt两个模块的操作。首先,通过motion_control模块创建了一个motion_control对象mc,并调用了其Target_point方法来设置目标点。然后,调用mc的get_position方法获取到到达目标点的位置信息,并将其存储在arrival_list中。接下来,使用mc的Quaternion_to_Euler方法将四元数转换为欧拉角。然后,通过castlex_mqtt模块创建了一个castlex_control_mqtt对象cq,并调用其on_mqtt_connect方法连接到指定的IP地址和端口号。然后,使用cq的castlex_arm_mqtt_send方法发送消息"开始执行"。接着,使用cq的castlex_arm_mqtt_read方法读取消息,并判断如果消息是"开始执行",则打印该消息。
请注意,这里的代码只是一个示例,具体的实现细节可能需要根据实际情况进行调整。
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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》。