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机器人运动规划的有效轨迹优化

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机器人运动规划的有效轨迹优化实例
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更新2020年2月21日

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用数值方法解决最优控制问题的机器人运动规划。规划可以考虑运动学约束(如位置、速度、加速度、jerk bounds)、动态约束(如机器人刚体动力学包括重力、离心和科里奥利力、惯性力、关节扭矩限制，甚至扭矩变化率限制)和避碰。解决时间在几秒钟之内。

详情见出版:“机器人运动规划的有效轨迹优化”，赵宇，林显忠，Tomizuka Masayoshi, ICARCV 2018。

看到https://github.com/yzhao334/Efficient-Trajectory-Optimization-for-Robot-Motion-Planning--Examples为可用的演示列表。

所需包装:chebfun, CasADi。其他依赖项(STLRead和STLWrite)包括包

引用作为

机器人运动规划的有效轨迹优化。“2018第十五届控制、自动化、机器人与视觉(ICARCV)国际会议，IEEE, 2018, doi:10.1109/ ICARCV .2018.8581059。

查看更多的风格

赵昱(2021)。机器人运动规划的有效轨迹优化GitHub (https://github.com/yzhao334/Efficient-Trajectory-Optimization-for-Robot-Motion-Planning--Examples)。检索．

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