操纵器运动计划

路径规划使用RRT和刚体树木

操纵器运动规划涉及基于机器人的自由度（DOF）和机器人模型的运动限制的高维空间中规划路径。机器人模型的运动约束被指定为一个刚性小组细胞目的。使用Manipulatorrt.使用快速探索的随机树（RRT）算法计划联合空间中的路径。

职能

`Manipulatorrt.`	使用双向RRT计划刚体树的动作
`计划`	使用RRT进行操纵器的计划路径
`插`	沿RRT的路径插入状态
`缩短`	修剪边缘以缩短来自RRT的路径
`WorkspaceGoAlRegion.`	定义最终效应器目标的工作空间区域姿势
`样本`	样品末端效应器在世界框架中姿势
`表演`	可视化工作空间界限，参考帧和偏移帧

话题

使用RRT为机械手挑选和放置

使用操纵器在环境中挑选对象可能需要路径规划算法，如快速探索随机树策划器。

使用RRT Planner和Matlab的StateFlow挑选工作流程

此示例显示如何为kinova®In3等机器人操纵器设置端到端的拾取工作流。

使用点云处理和RRT路径规划在凉亭中挑选工作流程

设置端到端的挑选，并将工作流作为Kinova®Gen3这样的机器人操纵器。

特色例子

使用RRT为机械手挑选和放置

使用操纵器在环境中挑选对象可能需要路径规划算法，如快速探索随机树策划器。计划者探讨了联合配置空间，并在不同机器人配置之间搜索无碰撞路径。此示例显示如何使用ManipulatorRRT对象调整Planner参数并根据Franka Emika™Panda Robot的刚性小组组机器人模型进行两个联合配置之间的路径。在调整策划器参数之后，机器人机械手计划将一个地方从一个地方移动到另一个地方的路径。

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