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매니퓰레이터 모션 계획
매니퓰레이터 모션 계획은 로봇의 자유도(DOF)와 로봇 모델의 기구학 제약 조건을 기반으로 고차원 공간에서 경로를 계획하는 작업입니다. 로봇 모델에 대한 기구학 제약 조건은 rigidBodyTree
객체로 지정됩니다. manipulatorRRT
객체를 사용하여 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘에 기반하여 조인트 공간에서 경로를 계획합니다.
객체
manipulatorRRT | Plan motion for rigid body tree using bidirectional RRT |
manipulatorStateSpace | State space for rigid body tree robot models |
manipulatorCollisionBodyValidator | Validate states for collision bodies of rigid body tree |
workspaceGoalRegion | Define workspace region of end-effector goal poses |
함수
도움말 항목
- Pick and Place Using RRT for Manipulators
Using manipulators to pick and place objects in an environment may require path planning algorithms like the rapidly-exploring random tree planner.
- Pick-and-Place Workflow Using RRT Planner and Stateflow for MATLAB
This example shows how to setup an end-to-end pick-and-place workflow for a robotic manipulator like the KINOVA® Gen3.
- Pick-and-Place Workflow in Gazebo Using Point-Cloud Processing and RRT Path Planning
Set up an end-to-end, pick-and-place workflow for a robotic manipulator like the KINOVA® Gen3.
- Plan Paths With End-Effector Constraints Using State Spaces For Manipulators
Plan a manipulator robot path using sampling-based planners like the rapidly-exploring random trees (RRT) algorithm.
- Motion Planning for Backhoe Using RRT
This example shows how to plan a path for a backhoe, in an environment that contains obstacles, by using a motion planner.
- Reduce Motion Planning Times Using Capsule Approximation
This example shows how to approximate the collision geometries of a rigid body tree using a
capsuleApproximation
object and then perform motion planning with amanipulatorRRT
object.