matlab关节空间rrt路径规划

以下是利用Matlab机器人系统工具箱中内置的RRT算法实现基于采样的无碰撞路径规划的示例代码：

% 创建机器人模型
robot = loadrobot('abbirb120_3','DataFormat','column','Gravity',[0 0 -9.81]);

% 定义起始点和目标点
startConfig = [0,0,0,0,0,0];
endConfig = [pi/2,0,0,0,0,0];

% 定义RRT参数
rrt = robotics.RRT(robot);
rrt.MaxConnectionDistance = 0.5;
rrt.MaxIterations = 5000;

% 进行路径规划
path = plan(rrt,startConfig,endConfig);

% 显示路径
show(rrt);
plot(path);

在这个示例中，我们首先创建了一个机器人模型，然后定义了起始点和目标点。接着，我们定义了RRT算法的参数，包括最大连接距离和最大迭代次数。最后，我们使用plan函数进行路径规划，并使用show函数显示路径。

相关问题

机械臂RRT路径规划matlab

以下是一个简单的机械臂RRT路径规划的MATLAB代码示例：

function path = rrtPathPlanning(start, goal, obstacles, step_size, max_iterations)
    tree = Node(start);
    
    for iter = 1:max_iterations
        if rand() < 0.5
            random_config = rand(size(start)) * 2 * pi - pi;  % 随机生成关节配置
        else
            random_config = goal;  % 以目标配置为随机点
        end
        
        nearest_node = nearestNeighbor(tree, random_config);  % 寻找最近的节点
        new_config = stepFromTo(nearest_node.configuration, random_config, step_size);  % 在最近节点和随机点之间前进一步
        
        if isValidConfiguration(new_config, obstacles)  % 检查新配置是否有效
            new_node = Node(new_config, nearest_node);
            tree = [tree new_node];  % 将新节点添加到树中
            
            if norm(new_config - goal) < step_size  % 如果新配置接近目标配置
                path = getPath(tree, new_node);  % 获取路径
                return;
            end
        end
    end
    
    path = [];  % 无法找到路径
end

function nearest_node = nearestNeighbor(tree, config)
    distances = arrayfun(@(node) norm(node.configuration - config), tree);  % 计算每个节点与给定配置的距离
    [~, index] = min(distances);  % 找到最小距离的节点索引
    nearest_node = tree(index);
end

function new_config = stepFromTo(start_config, end_config, step_size)
    direction = end_config - start_config;
    distance = norm(direction);
    if distance <= step_size
        new_config = end_config;
    else
        unit_direction = direction / distance;
        new_config = start_config + step_size * unit_direction;
    end
end

function valid = isValidConfiguration(config, obstacles)
    % 检查配置是否与障碍物发生碰撞
    % 返回true表示有效，false表示无效
end

function path = getPath(tree, end_node)
    path = [];
    current_node = end_node;
    while ~isempty(current_node)
        path = [current_node.configuration; path];
        current_node = current_node.parent;
    end
end

classdef Node
    properties
        configuration  % 关节配置
        parent  % 父节点
    end
    
    methods
        function obj = Node(config, parent)
            obj.configuration = config;
            obj.parent = parent;
        end
    end
end

以上代码是一个简单的使用RRT算法进行机械臂路径规划的示例。你可以根据实际情况进行修改和扩展，例如添加适当的碰撞检测和路径优化方法。

机械臂rrt算法路径规划matlab

以下是基于matlab仿真的puma560机械臂RRT路径规划算法的步骤：

1.首先，需要定义机械臂的起始点和目标点，以及机械臂的关节极限和碰撞检测函数。

2.然后，使用RRT算法生成一棵树，其中包含起始点和目标点，并且每个节点都是机械臂的一个姿态。

3.在生成树的过程中，需要进行碰撞检测，以确保机械臂的每个姿态都是可行的。

4.一旦树生成完成，就可以使用最近邻搜索算法找到离目标点最近的节点，并且从该节点向起始点回溯，生成一条路径。

5.最后，可以使用matlab的3D绘图功能将机械臂的路径可视化。

以下是一个简单的matlab代码示例，用于实现基于puma560机械臂的RRT路径规划算法：

% 定义机械臂的起始点和目标点
start = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
goal = [pi/2, pi/4, pi/2, 0, 0, 0];

% 定义机械臂的关节极限和碰撞检测函数
joint_limits = [-pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi];
collision_fn = @(q) false;

% 使用RRT算法生成一棵树
tree = RRT(start, goal, joint_limits, collision_fn);

% 使用最近邻搜索算法找到离目标点最近的节点，并且从该节点向起始点回溯，生成一条路径
path = find_path(tree, start, goal);

% 将机械臂的路径可视化
plot_arm_path(path);