マニピュレーターのモーション プランニング
マニピュレーターのモーション プランニングには、ロボットの自由度 (DOF) およびロボット モデルの運動学的拘束に基づいた高次元の空間でのパスの計画が含まれます。ロボット モデルの運動学的拘束は、rigidBodyTree
オブジェクトとして指定されます。manipulatorRRT
を使用して、Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) アルゴリズムを使用したジョイント空間でパスを計画します。
オブジェクト
manipulatorRRT | Plan motion for rigid body tree using bidirectional RRT |
manipulatorStateSpace | State space for rigid body tree robot models |
manipulatorCollisionBodyValidator | Validate states for collision bodies of rigid body tree |
workspaceGoalRegion | Define workspace region of end-effector goal poses |
関数
トピック
- Pick and Place Using RRT for Manipulators
Using manipulators to pick and place objects in an environment may require path planning algorithms like the rapidly-exploring random tree planner. The planner explores in the joint-configuration space and searches for a collision-free path between different robot configurations. This example shows how to use the
manipulatorRRT
object to tune the planner parameters and plan a path between two joint configurations based on arigidBodyTree
robot model of the Franka Emika™ Panda robot. After tuning the planner parameters, the robot manipulator plans a path to move a can from one place to another. - MATLAB 向けに RRT プランナーと Stateflow を使用したピックアンドプレースのワークフロー
この例では、KINOVA® Gen3 などのロボット マニピュレーター用にエンドツーエンドのピックアンドプレース ワークフローを設定する方法を説明します。
- Pick-and-Place Workflow in Gazebo Using Point-Cloud Processing and RRT Path Planning
Set up an end-to-end, pick-and-place workflow for a robotic manipulator like the KINOVA® Gen3.
- Plan Paths With End-Effector Constraints Using State Spaces For Manipulators
Plan a manipulator robot path using sampling-based planners like the rapidly-exploring random trees (RRT) algorithm.
- Motion Planning for Backhoe Using RRT
This example shows how to plan a path for a backhoe, in an environment that contains obstacles, by using a motion planner. In this example, you model the backhoe in simplified form as a kinematic tree, then use a sampling-based motion planner to determine a viable path for the backhoe between two poses in the presence of obstacles. Simulate the outcome in a Simscape™ Multibody™ model.
- Reduce Motion Planning Times Using Capsule Approximation
This example shows how to approximate the collision geometries of a rigid body tree using a
capsuleApproximation
object and then perform motion planning with amanipulatorRRT
object. If you use capsule approximations, you can reduce your path-planning times.