文章目录 1 三维空间中的位置与姿态 1.1 位置描述 1.2 姿态描述 2 相关函数详细用法 2.1 获取旋转矩阵 rot 2.2 绘制坐标系 trplot 2.3 动画演示 tranimate 关注微信公众号`二进制人工智能`,回复`robot`获取机器人工具箱 1 三维空间中的位置与姿态 通常来说,机器人指的是至少包含有一个固定刚体和一个活动刚体的机器装置。其中,固定的
Aster(A*)算法 Aster算法是在Dijkstra算法基础上发展出来的,是在静态路径中用于求解最优路径有效的直接搜索算法,比dijkstra算法多了一个启发式的搜索函数,也就是通过一个代价函数来确定搜索方向(从起点开始向周围扩张,通过代价函数,计算得到周围每个节点的代价值,选出最小代价节点作为下一个扩展点,重复这个过程直到到达目标点。)。 算法对比: A ∗ 算法的代价函数f(n)表示为
Dijkstra算法 Dijkstra算法是从一个节点到区域各节点的最短路径算法,解决的是最短路径问题。特点:以起点为中心,向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 我们引入两个集合closelist、openlist和两个集合 闭集closelist:记录已求出最短路径的节点。 开集openlist:记录还未求出最短路径的节点。 集合1:记录源节点到各节点的距离 集合2:记录节点对应的父节点
文章目录 A 路径规划定义 B 构型/位型空间(configuration Space) C 障碍物与构型空间 C 环境模型建立 D 欧氏距离与曼哈顿距离 A 路径规划定义 移动机器人依据某个或某些性能指标(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在运动空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优或者接近最优的路径。路径规划分为全局路径规划和局部路径规划 全局路径规划:是宏
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