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机器人路径算法
有哪些应用于移动
机器人路径
规划的
算法
答:
这一大类
算法
在移动
机器人
领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划(可以简单理解成二值地图的像素矩阵)以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖,以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用,近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加...
A*
算法
介绍
答:
启发函数(Heuristics Function):H为启发函数,也被认为是一种试探,由于在找到唯一
路径
前,我们不确定在前面会出现什么障碍物,因此用了一种计算H的
算法
,具体根据实际场景决定。在我们简化的模型中,H采用的是传统的曼哈顿距离(Manhattan Distance),也就是横纵向走的距离之和。 如下图所示,绿色方块为
机器人
起始位置A,红...
机器人路径
规划
算法
是什么?
答:
机器人路径规划算法是 路径规划的目的是在给定起点和目标点的空间里规划出一条从起点到目标点的无碰撞路径
。移动机器人的路径规划,就是移动机器人在所处的环境中寻找到一条从起始点到目标点的无碰路径,尤其是移动机器人在没有人为干预的情况下的自主运动,这就需要各种智能算法融入到机器人自身控制系统中...
slam
算法
是用来做什么的?
答:
slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法
。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写,最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard自1988年提出。其实SLAM更像是一个概念而不是一个算法,它本身包含许多步骤,其中的每一个步骤均可以使用不同的算法实现。主要用...
rsd 了解什么是RSD及其应用?
答:
RSD算法主要应用于机器人路径规划领域
。由于RSD算法可以考虑机器人动力学和环境约束,因此可以生成更加合理和高效的路径。目前,RSD算法已经被广泛应用于各种机器人系统,如无人机、移动机器人和工业机器人等。此外,RSD算法还可以与其他路径规划算法相结合,以进一步提高路径规划的效率和精度。(1)初始化:...
move_base用的什么跟踪控制
算法
答:
在move_base中,全局
路径
规划使用的是Dijkstra
算法
、A*算法或者其他路径规划算法,根据地图中的障碍物和目标位置,计算出一条可行的全局路径。而局部路径跟踪则使用的是一个叫做DWA(Dynamic Window Approach)的控制算法。DWA算法通过动态窗口搜索的方式,在
机器人
周围生成一系列可能的速度命令。然后,根据预先...
机器人
做
路径
规划有什么好的
算法
答:
路径
规划其实分为两种情况,一个是已知地图的,一个是未知地图的。对于已知地图的,路径规划就变成了一个全局优化问题,用神经网络、遗传
算法
有一些。对于未知地图的,主要就靠模糊逻辑或者可变势场法。对于未知环境能自己构建地图的,也就是各种方法的结合了。
机器人路径
规划中传统
算法
和智能算法的区别
答:
传统
算法
虽然结果一定是最优解,但是运算量极大,可能会有lag。相反,采用一定的智能算法,虽然每次选择不一定最优,但是基本上都能快速(<=0.1s)判断,而且只要设定一定的纠错算法,总体效率远高于传统算法。
如何将轨迹规划
算法
生成的轨迹部署到机械臂中
答:
1、
路径
规划:使用轨迹规划
算法
(如RRT算法)在
机器人
环境中找到从起点到终点的路径。2、关节轨迹生成:将路径转化为机械臂的关节轨迹。具体来说,对路径上的每个节点进行运动学反解,得到机械臂的关节状态。3、插值处理:使用插值方法(如多项式插值、线性插值、样条插值等)在路径上生成一组机械臂的关节...
算法
决定一切?究竟哪种扫地
机器人
更优秀
答:
常见的扫地
机器人算法
大致分为两种:随机覆盖法和
路径
规划式清扫。NO、1 随机覆盖式清扫 通过算法定位重点脏物区,清扫时走的路径是随机的,尽可能覆盖到所有的区域,可能会重复清扫,以iRobot为代表。优点:多种行走方式加三段式清扫,还会自动感应脏污程度进行重点打扫,基本不留死角,清洁程度更高。缺点...
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