机器人手臂的势场导航路径规划器 - MATLAB开发实现

资源摘要信息:"Robot Arm Potential Field Navigation 是一款专门为 n 连杆平面机器人手臂设计的路径规划器，该规划器能够在存在多边形障碍物或点障碍物的环境中为机器人手臂提供精确的移动路径。该技术的实现基于在机器人工作空间中应用势场方法，即通过构建一个势场，使机器人手臂能够被吸引至目标位置，并同时避开途中的障碍物。该路径规划器的开发和实现是使用 Matlab 编程语言完成的。 在视频概览中，通过一个直观的示例，我们可以看到机器人手臂在工作空间中移动的过程。该示例使用了DH（Denavit-Hartenberg）框架，这是机器人学中用于描述机器人各个连杆之间相对位置和方位的常用方法。目标配置在视频中以绿色表示，而机器人本身则以蓝色显示。当机器人成功地被吸引到目标位置时，吸引力的方向会以绿色箭头的形式在视频中展现出来。障碍物被表示为红色区域，它们是机器人必须躲避的区域。如果机器人进入障碍物的排斥区域，它将受到排斥力的影响，该区域以粉红色表示，并用蓝色箭头表示排斥力的方向。此外，为了保证安全性，每个障碍物到机器人各个连杆之间的最短距离会被特别标记出来，以洋红色显示。 该路径规划器的理论基础可以追溯到Spong、Hutchinson 和 Vidyasagar合著的《机器人建模和控制》一书中的第5.2章节，该章节详细介绍了势场方法在机器人路径规划中的应用。Aaron T. Becker博士于2016年4月13日至2019年11月14日期间，负责此解决方案的研发，而Mary Burbage在2017年参与了相关代码的编写。 通过Matlab工具包中的 Lecture22PotentialFieldNavigationAnswer.m.zip 文件，用户可以进一步探索和应用这个路径规划器。这个压缩文件可能包含了完整的Matlab脚本，用户可以下载并执行它来观察机器人手臂如何在具有复杂障碍物的工作空间中进行有效的路径规划和导航。Matlab作为一个强大的工程计算和仿真平台，提供了丰富的工具箱来处理复杂系统的建模、仿真以及分析。使用Matlab进行机器人路径规划和导航的研究，可以大大简化算法的实现和测试过程，同时Matlab中内置的图形功能也使得可视化机器人手臂的动态行为变得简单直观。 对于那些对机器人学、路径规划、势场方法以及Matlab编程有兴趣的读者来说，这个路径规划器提供了一个很好的学习和研究平台。通过研究和应用该路径规划器，不仅可以加深对机器人动态学的理解，还可以学习到如何使用Matlab在机器人控制领域进行仿真实验。此外，对于工业机器人、服务机器人、自动化制造系统等应用领域的工程师而言，掌握这类技能将有助于他们设计更加智能和高效的机器人系统。"