自主机器人规划技术深入解析与应用

课程内容包括任务计划、运动规划、轨迹规划这三个层次的详细介绍，以及对应的算法应用。 在任务规划层面，课程将会讨论如何识别和排序完成特定任务所需的子任务，并处理它们之间的依赖关系。在运动规划层面，需要确定一系列运动目标以满足特定任务的目标和约束条件，这通常涉及到路径规划和动作规划。在轨迹规划层面，是实际执行动作的阶段，它决定了机器人执行器的动作序列以实现预定的运动目标。这些规划过程通常需要运用不同的算法来实现，如启发式搜索、优化算法、机器学习等。 此外，课程强调物理因素在规划中的作用，例如考虑机器人的动力学特性、环境约束和可能的物理干扰，这有助于提高规划结果的可行性和鲁棒性。在规划和控制的集成方面，课程将探讨如何将计划组件与控制组件结合在一起，确保规划出的路径或动作序列能够被机器人执行器准确实现。 通过本课程的学习，学生不仅会了解到传统的运动规划技术，还将接触到如何将规划技术应用于移动机器人和机器人操纵器中。移动机器人作为常见的自主机器人平台，提供了直观的平台来说明和实践规划的概念。而机器人操纵器作为另一种形式的自主机器人，其规划与移动机器人有诸多相似之处，但也有其特定的挑战和解决方案。 课程内容的讲解将通过MATLAB这一数学计算软件来辅助，MATLAB广泛应用于工程和技术领域，特别是在机器人技术、控制理论、系统分析等方面。通过使用MATLAB，学生可以进行算法的开发、仿真测试以及结果的可视化分析，这对于理解和掌握复杂的规划算法至关重要。 在文件名称列表中提到了'ENPM661-Planning-for-Autonomous-Robots-master'，这暗示了课程内容的高级和深入性，以及可能包含的教材、讲义、示例代码、习题和项目等资源。学生通过这些资源可以更加深入地学习自主机器人规划的理论和实践知识。"