マニピュレータープランニング

RRT および CHOMP を使用したマニピュレーターのモーションプランニングとパスプランニング

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。manipulatorCHOMP を使用して、Covariant Hamiltonian Optimization for Motion Planning (CHOMP) アルゴリズムを用いた滑らかで衝突のない軌跡を計画および最適化します。

関数

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RRT

`manipulatorRRT`	Plan motion for rigid body tree using bidirectional RRT
`plan`	Plan path using RRT for manipulators
`interpolate`	Interpolate states along path from RRT
`shorten`	Trim edges to shorten path from RRT

CHOMP

`manipulatorCHOMP`	Covariant Hamiltonian optimizer for rigid body tree motion planning (R2023a 以降)
`optimize`	Optimize trajectory using CHOMP (R2023a 以降)
`show`	Visualize CHOMP trajectory of rigid body tree (R2023a 以降)

深層学習ベースプランナー

`bpsEncoder`	Basis point set encoder (R2024a 以降)
`dlCHOMP`	Deep learning initial guesser powered CHOMP (R2024a 以降)
`dlCHOMPDatastore`	Datastore for training and validating deep-learning-based CHOMP optimizer (R2024a 以降)
`generateSamples`	Generate data sets for training deep-learning-based CHOMP optimizer (R2024a 以降)
`trainDLCHOMP`	Train deep-learning-based CHOMP optimizer (R2024a 以降)
`optimize`	Optimize trajectory using deep-learning-based CHOMP (R2024a 以降)

マニピュレーターのコンフィギュレーション空間のサンプリング

`manipulatorStateSpace`	State space for rigid body tree robot models (R2021b 以降)
`sampleUniform`	Sample state using uniform distribution (R2021b 以降)
`sampleGaussian`	Sample state using Gaussian distribution (R2021b 以降)

ロボットのコンフィギュレーションと動作の検証

`manipulatorCollisionBodyValidator`	Validate states for collision bodies of rigid body tree (R2021b 以降)
`isStateValid`	Check if state is valid (R2021b 以降)
`isMotionValid`	Check if path between states is valid (R2021b 以降)

ワークスペースゴール領域の定義

`workspaceGoalRegion`	Define workspace region of end-effector goal poses
`sample`	Sample end-effector poses in world frame
`show`	Visualize workspace bounds, reference frame, and offset frame

トピック

ピックアンドプレースのためのモーションプランナーの使用

Pick-and-Place Workflow Using RRT for Manipulators
Tune manipulator RRT for path planning with a Panda robot model to perform collision-free pick-and-place movements.
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
MATLAB^® で RRT パスプランニングを使用して Kinova^® Gen3 マニピュレーター用のピックアンドプレースワークフローを設定する。
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
点群処理および RRT パスプランニングを使用して Kinova Gen3 マニピュレーター用のピックアンドプレースワークフローを設定する。
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.