マニピュレーターのモーションプランニング

RRT および剛体ツリーを使用したパス計画

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

`chompCollisionOptions`	Collision options for CHOMP trajectories
`chompSmoothnessOptions`	Smoothness options for CHOMP trajectories
`chompSolverOptions`	Solver options for CHOMP motion planner
`manipulatorCHOMP`	Covariant Hamiltonian optimizer for rigid body tree motion planning
`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

すべて展開する

RRT

`plan`	Plan path using RRT for manipulators
`interpolate`	Interpolate states along path from RRT
`shorten`	Trim edges to shorten path from RRT

状態空間と状態バリデーター

`isStateValid`	Check if state is valid
`isMotionValid`	Check if path between states is valid

ワークスペースゴール領域

`sample`	Sample end-effector poses in world frame
`show`	Visualize workspace bounds, reference frame, and offset frame

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 a rigidBodyTree 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。
点群処理および RRT パスプランニングを使用した Gazebo でのピックアンドプレースワークフロー
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します。
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.

注目の例

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 a rigidBodyTree 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.

ライブスクリプトを開く

Pick-And-Place Workflow Using CHOMP for Manipulators

Use CHOMP to plan smooth and collision-free trajectories for a pick-and-place workflow

ライブスクリプトを開く

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。

ライブスクリプトを開く

点群処理および RRT パスプランニングを使用した Gazebo でのピックアンドプレースワークフロー

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します。

ライブスクリプトを開く

Motion Planning for Backhoe Using RRT

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.

ライブスクリプトを開く