机器人算法实例（机器人算法实例有哪些）

目录：

• 1、六轴机器人运动轨迹算法
• 2、深度科普:盘点机器人常用的几大主流SLAM算法
• 3、机器人轨迹学习——GMM/GMR算法
• 4、机器人运动控制算法主要有哪些
• 5、机器人规划算法——人工势场法
• 6、机器人路径规划之RRT算法(附C++源码)

六轴机器人运动轨迹算法

1、六轴机器人的运动轨迹算法通常运用逆运动学方法进行计算。这一方法通过对机械臂各关节运动参数的深入分析，反推出末端执行器的具体位置与姿态，进而规划出机械臂的运动路径。在众多逆运动学算法中，雅克比矩阵法是一种常见且有效的选择。

2、机器人轨迹规划主要解决机器人从初始姿态到目标位姿的运动路径问题。对于六自由度机器人，关键在于将末端位姿变化转化为六个关节变量的变化，这与移动机器人轨迹规划不同。轨迹规划方法分为关节空间规划与笛卡尔空间规划。关节空间规划通过确定关节角度变化序列规划机械臂末端轨迹，计算简单但无法精确控制位姿变化。

3、运动规划概念的广泛性体现在其不仅包括路径和轨迹规划，还包括了机器人运动过程中的所有动作和状态规划。路径规划与轨迹规划 在路径规划中，机器人需考虑避障因素，常见的算法包括基于图搜索（如Dijkstra算法、A算法）和基于采样的算法（如PRM、RRT）。

4、自主避障路径规划是机器人设计的重要一环，它要求机器人在保证从初始点到目标点的同时，自动避开所有障碍。对于六轴机器人，路径规划不仅要考虑末端运动，还需留意连杆的避障，这与移动机器人略有不同。

5、在6轴机器人的设计中，六个电机各自对应着不同的运动轴，但它们并不是独立控制的。实际上，这些电机通过多坐标系动态变换算法进行联合控制，以实现精确的运动轨迹。这种控制方式在工业机器人领域被广泛应用，因为它们能够更高效地完成复杂的任务。

深度科普:盘点机器人常用的几大主流SLAM算法

1、根据传感器类型，SLAM算法主要分为二维激光SLAM、三维激光SLAM和视觉SLAM。其中，Cartographer、Karto等算法适用于二维激光SLAM，LIO-SAM、LOAM系列适用于三维激光SLAM，ORB-SLAMVINS-Fusion等则是视觉SLAM的主流方案。SLAM算法一般包含前端和后端。

2、本文将深入解读ORB-SLAM3的关键特点和整体算法流程，它革新了视觉和视觉惯性SLAM系统。首先，ORB-SLAM3作为首个实现短期、中期、长期数据关联的单目和双目系统，显著优于同类技术，尤其在实时性和准确性方面，其性能是其他方法的2-10倍。通过几何和局部一致性检查，召回率提高，地图准确性增强。

3、无人车）Stanford的机器人教授Sebastian Thrun是现代SLAM技术的开创者，自从赢了DARPA Grand Challenge的无人车大赛后，去了Google造无人车了。SLAM学术圈的大部分研究派系都是Sebastian徒子徒孙。 （无人车）Uber在今年拿下了卡耐基梅隆CMU的NREC（国家机器人工程研发中心），合作成立高等技术研发中心ATC。

4、人类形态的“机器人”，即所谓的“机器人足球”、“机器人舞蹈”或“刀削面机器人”等机器人。前者主要是一个科研项目，侧重于研究，主要讨论人工智能和机器学习。后者只是一个噱头，只是叫面条切割机，类似于压面机，不叫刀削面机器人。

5、因此，SLAM+DL值得期待。 在交互方式方面，主要的包括语音识别和手势识别，语音识别在目前已经取得了较大进展，国内如百度、科大讯飞、云知声等都是其中的佼佼者，AR公司更想突破的是手势识别的成熟商业化。

机器人轨迹学习——GMM/GMR算法

GMR（Gaussian mixture regression）是一种利用GMM进行回归的技术。回归结果是一个高斯分布，表示为概率值。在一维高斯分布中，均值为$\mu$，在$[u-\sigma， u+\sigma]$区间内概率为626%。回归得到的高斯分布通常不是原始分布的某个成员，而是新的分布。

机器人运动控制算法主要有哪些

运动学控制法在机器人运动控制中应用广泛，尤其适用于机械惯量较小的系统，以及关节间相互耦合程度较低的情况。例如，在运动副中移动关节较多的机械结构中，运动学控制法表现出色。另外，当机器人所使用的作动器具有较大功率，能够实现快速响应时，运动学控制法同样适用。

具体实现方法包括迭代法、几何法、三角函数法等。运动规划：SCARA机器人运动规划可以根据目标位置和姿态，生成一条从当前位置到目标位置的规划路径。常见的路径规划算法包括直线插补、圆弧插补等。控制算法：SCARA机器人控制算法包括开环控制和闭环控制。

点位控制方式（PTP）：这种控制方式主要针对工业机器人末端执行器在作业空间中的离散点上的位姿进行精确控制。在运动过程中，只需确保机器人快速且准确地从一个点到另一个点，对于其在目标点之间的运动轨迹没有具体要求。

机器人规划算法——人工势场法

梯度的引导者/： 人工势场法运用梯度下降法，犹如攀登山峰的勇士，寻找全局最优路径。通过随机运动策略，机器人能轻易摆脱局部最小点的困扰，始终保持前进的势头。浮动斥力的智慧/： 选择排斥力点时，要确保机器人与障碍物保持安全距离，避免擦碰。

在复杂的构型空间中，机器人规划面临挑战，人工势场法成为一种有效解决策略。该方法利用机器人在人工势场中的行为，实现路径规划与障碍物避免。人工势场法背后的基本思想是将机器人视为受势场影响的质点，通过引力和斥力引导其运动。势场构造分为两种情况：位形空间与工作空间。

人工势场法是一种经典的机器人路径规划算法。该方法将目标与障碍物分别视为对机器人产生引力和斥力的实体，机器人沿这两股力的合力方向移动。在有障碍物的二维环境下，机器人运动过程可以直观表示，动图清晰展示了人工势场法的工作原理。

人工势场法的实现步骤如下：首先，需要预处理环境信息，包括障碍物的图像和环境参数；其次，创建势场图，对于每个像素点，根据势场函数计算其势能；接着，执行梯度下降法，让机器人沿着势能下降的方向移动；最后，绘图展示路径规划的结果。在实际应用中，人工势场法面临一些问题，需要进行改进。

路径规划算法中的人工势场法（Artificial Potential Field，APF）是一种在机器人和智能车辆等领域常用的策略。它巧妙地将智能体在环境中的导航转化为在理想势场中的运动，由目标点的吸引力和障碍物的排斥力共同构建，促使智能体沿着势能降低的方向前进。

人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力方法，用于机器人运动规划。该方法通过将目标和障碍物对机器人运动的影响具体化为势场，目标处势能低，障碍物处势能高。势差产生引力与斥力，合力使机器人沿势场负梯度方向向目标点运动。

机器人路径规划之RRT算法(附C++源码)

RRT算法是一种用于路径规划的快速随机扩展树方法。其基本原理如下：在构型空间内随机生成一个节点，并在已知路径中找到与该节点距离最短的节点。然后在线段上选择一个点，使得与已知路径节点的距离为预定步长。检测该点是否与障碍物相撞。

RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种路径规划算法，适用于有障碍物和高维度空间的环境。该算法旨在解决复杂环境中的路径规划问题，特别适用于机械臂等机器人系统。算法基本介绍：RRT算法通过随机增长一棵探索树来寻找路径。

在循环中增加延时，显示搜索过程。从终点逆序查找父节点，绘制完整路径。RRT算法的实现步骤清晰，但仍存在非最优路径和在复杂地图中易陷入死循环的问题。后续可通过优化算法以提高路径质量，适应更复杂的应用场景。

在狭窄通道和密集障碍测试中，改进的APF-GFARRT*算法表现出了更好的路径规划能力，显著提高了搜索效率和路径质量。实验数据证明，与现有算法相比，改进算法在密集环境中具有更短的路径长度，更低的平均路径成本和更少的迭代次数，提高了消毒机器人的性能。

RRT*算法是一种渐进最优的路径规划算法，它是RRT算法的优化版本，旨在通过迭代和优化最终实现从起点到目标点的最优路径。相比于RRT算法，RRT*的核心区别在于它不仅构建路径，而且不断优化已构建路径以提高搜索效率和精度。RRT算法适用于各种复杂环境和动态系统，能有效解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。