拣货路径优化MATLAB代码 - 基于RRT的6自由度机械臂动态路径规划
资源描述
本仓库提供了一个用于Lynx机器人（6自由度机械臂）的动态平滑RRT（快速探索随机树）规划器的MATLAB代码。该代码旨在优化机械臂在拣货任务中的路径规划，使其能够在动态环境中高效、安全地完成任务。
主要功能
- 模拟函数：
runsim.m- 用于运行模拟的主函数。 - 静态规划生成函数：
SRRT.m- 用于生成静态路径规划的主函数。 - 动态规划生成函数：
regrow.m- 用于生成动态路径规划的函数。 - 示例函数：
sample.m- 提供示例路径规划的函数。 - 随机节点选择函数：
RandomNode.m- 在空间中选择随机节点的函数。 - 邻居查找函数：
neighbor.m- 查找节点的邻居节点的函数。 - 节点扩展函数：
extend.m- 扩展节点的函数。 - 碰撞检测功能：
DetCol.m- 用于检测路径中是否存在碰撞的函数。 - 路径优化函数：
path_opt.m- 用于优化路径的函数。
辅助函数
- Utils：这些是我在以前的实验室中实现的辅助函数，包括p-code和m-code，用于支持规划器的运行。
模拟结果
静态模拟结果
我们在不同的静态地图中进行了模拟，评估了规划器的平滑度。结果包括：
- 随机样本和epsilon-greedy样本的比较：展示了不同采样策略对路径规划的影响。
- 原始路径和修剪路径之间的比较：比较了优化前后的路径，展示了路径优化的效果。
动态性能评估
由于在MATLAB中可视化3D移动障碍物非常棘手，我们将规划器应用到一个在不断变化的环境中导航的点机器人上，得到了以下结果：
- 场景一：随机移动门：展示了规划器在动态门移动环境中的表现。
- 场景二：棘手的迷宫：展示了规划器在复杂迷宫环境中的表现。
使用说明
- 下载本仓库的代码文件。
- 在MATLAB环境中打开并运行
runsim.m文件，即可开始模拟。 - 根据需要调整参数，如地图设置、采样策略等，以优化路径规划效果。
注意事项
- 本代码适用于Lynx机器人（6自由度机械臂），其他机械臂可能需要进行相应的参数调整。
- 动态环境中的路径规划较为复杂，建议在静态环境中进行初步测试和调试。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。