Main Content

매니퓰레이터 계획

RRT와 CHOMP를 사용하여 매니퓰레이터의 모션과 경로 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. manipulatorRRT를 사용하여 RRT(Rapidly exploring Random Tree) 알고리즘에 기반해 조인트 공간에서 경로를 계획합니다. manipulatorCHOMP를 사용하여 CHOMP(Covariant Hamiltonian Optimization for Motion Planning) 알고리즘에 기반해 충돌 없는 부드러운 궤적을 계획하고 최적화합니다.

함수

모두 확장

manipulatorRRTPlan motion for rigid body tree using bidirectional RRT (R2020b 이후)
planPlan path using RRT for manipulators (R2020b 이후)
interpolateInterpolate states along path from RRT (R2020b 이후)
shortenTrim edges to shorten path from RRT (R2020b 이후)
manipulatorCHOMPCovariant Hamiltonian optimizer for rigid body tree motion planning (R2023a 이후)
optimizeOptimize trajectory using CHOMP (R2023a 이후)
showVisualize CHOMP trajectory of rigid body tree (R2023a 이후)
bpsEncoderBasis point set encoder (R2024a 이후)
dlCHOMPDeep learning initial guesser powered CHOMP (R2024a 이후)
dlCHOMPDatastoreDatastore for training and validating deep-learning-based CHOMP optimizer (R2024a 이후)
generateSamplesGenerate datasets for training deep-learning-based CHOMP optimizer (R2024a 이후)
trainDLCHOMPTrain deep-learning-based CHOMP optimizer (R2024a 이후)
optimizeOptimize trajectory using deep-learning-based CHOMP (R2024a 이후)
manipulatorStateSpaceState space for rigid body tree robot models (R2021b 이후)
sampleUniformSample state using uniform distribution (R2021b 이후)
sampleGaussianSample state using Gaussian distribution (R2021b 이후)
manipulatorCollisionBodyValidatorValidate states for collision bodies of rigid body tree (R2021b 이후)
isStateValidCheck if state is valid (R2021b 이후)
isMotionValidCheck if path between states is valid (R2021b 이후)
workspaceGoalRegionDefine workspace region of end-effector goal poses (R2021a 이후)
sampleSample end-effector poses in world frame (R2021a 이후)
showVisualize workspace bounds, reference frame, and offset frame (R2021a 이후)

도움말 항목