机器人工具坐标系轨迹规划方法可行吗？请给点思路。,规划机器人空间工作的方法？

1、机器人工具坐标系轨迹规划方法可行吗？请给点思路。

工业机器人1般属于关节型机器人，其轨迹规划是根据作业任务的要求计算出预期的运动轨迹，机器人轨迹规划属于机器人的底层规划，基本上不涉及人工智能问题。 通常将机器人的运动看做是工具坐标系T相对于工件坐标系S的运动，这种描述方法既适用于各种机器人，也适用于同1机器人上装夹的各种工具，对于进行抓放作业的机器人如用于上下料，需要描述它的起始状态和目标状态，即工具坐标系的起始值和目标值，因此，用点来表示工具坐标系的位姿，对于另外1些作业，如弧焊和曲面加工等，不仅要规定机器人的起始点和终止点，而且要指明两点之间的若干中间点（路径点）使机器人沿着特定的路径运动（路径约束）这类运动称为连续路径运动或轮廓运动，而前者称为点到运动（PTP）。 在规划机器人的运动轨迹时，要弄清楚在其路径上是否存在障碍物（障碍约束）路径约束和障碍约束的组合把机器人的轨迹规划与控制方式划分为4类。 机器人最常用的轨迹规划方法有两种，第1种方法要求用户对于选定的转变结点（插植点）上机器人的位姿、速度和加速度给出约束条件（如连续性和光滑程度等）然后根据该条件在轨迹规划点进行插值计算，第2种方法是要求用户给出运动路径的解析式，如给出直交坐标空间的直线路径，轨迹规划在关节空间或直交坐标空间中确定1条轨迹来逼近预定的路径，在第1种方法中，约束的设定和轨迹规划均在关节空间进行，所以可能会发生与障碍物相碰撞，第2种方法的路径约束是在直交坐标空间中给定的，而关节驱动器是在关节空间中受控的，因此，为了得到与给定路径十分接近的轨迹，首先必须采用某种函数逼近的方法将直角坐标路径约束转化为关节坐标路径约束，然后确定满足关节约束的参数化路径。

2、规划机器人空间工作的方法？

规划机器人空间工作的方法就是有些行业，有些岗位可以让机器人干，有些不能，给它划个范围。

3、这种规划机器人工作空间的方法是？

机器人的最优路径规划问题就是依 据某个或某些优化准则 ( 工作代价最小、行走时间最短、行 走路线最短等 )，在机器人的工作空间中寻找1条从起始 位置到目标位置的无碰撞路径。就如人1样，只有知道怎 么在环境中行走，才不会与其他物体相碰撞并且正确地从 起始地到达目的地，才能去做其他的事。但是即使是完成 这样1个在我们看来十分简单的任务，其实也是经过了1 个良好配合与正确分析的过程。首先眼睛要搜集环境信息， 把看到的环境状态反馈给大脑，然后大脑根据眼睛反馈回 来的环境信息和所要到达的目的地做出综合的分析，得到 1个判断和结果，然后指挥人的身体移动，从而实现在环 境中的行走。机器人也是类似，只不过在这里传感器充当 了机器人的“眼睛”而路径规划模块就相当于机器人的“大 ， 脑” ，根据传感器信息和任务要求进行分析和决策，指挥机 器人的运动。

4、有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在2维2值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图： 这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行1个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这1年多的研究和实践对规划算法进行1个简单的分类：这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行1个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这1年多的研究和实践对规划算法进行1个简单的分类：两大类： 1. 完备的（complete) 2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的1 完备的规划算法A*算法所谓完备就是要达到1个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么1定可以得到解，如果得不到解那么1定说明没有解存在。 这1大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成2值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了1个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了1条路径再简单平滑了1下么）。 完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在2维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第2大类算法的产生。2 基于采样的规划算法 RRT-connect算法 这种算法1般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒1定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样1个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒1个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法1般在高维度的规划问题中广泛运用。3 其他规划算法 除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是1种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了1定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。APF（人工势场）算法至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。

5、扫地机器人是怎么规划路线的?求指点？

当前扫地机器人品牌这么多，究竟那款扫地机器人清扫能力好，小编根据自己的实际经验，为大家提供1些参考：首先我们先了解下扫地机器人的基础结构图：1.360度旋转激光定位：原指在航海或航空中利用无线电基站发出的无线电波实现定位与导航的技术。对机器人室内定位而言是指，机器人通过各种传感器接收或观测环境中已知位置的信标，经过计算得出机器人与信标的相对位置，再代入已知的信标位置坐标，解出机器人的绝对坐标来实现定位，代表产品有Neato（俐拓）D7500；2.视频图像偏移定位：是机器人通过自身的各种传感器探测周围环境，利用感知到的局部环境信息进行局部的地图构造，并与其内部事先存储的完整地图进行匹配。通过匹配关系获得自己在全局环境中的位置，从而确定自身的位置。该方法由于有严格的条件限制，只适于1些结构相对简单的环境。基于视觉的定位主要分为单目视觉、双目视觉。单目视觉无法直接得到目标的3维信息，只能通过移动获得环境中特征点的深度信息，适用于工作任务比较简单且深度信息要求不高的情况，如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息，但定位精度不高。双目立体视觉3维测量是基于视差原理的,即左相机像面上的任意1点只要能在右相机像面，上找到对应的匹配点,就可以确定出该点的3维信息，从而获取其对应点的3维坐标。目前，基于视觉定位的扫地机器人也已有产品推出，iRobot预测2015年及2014年推出了基于视觉定位的高端扫地机器人RoomBa980。3.无线载波室内定位：3点式导航是根据测量得到的机器人与信标的距离来确定移动机器人位置的方法。3边测量定位系统至少需要3个已知位置的发射器（或接收器），而接收器（或发射器）安装在移动机器人上。3角测量和3边测量的思路大体1致，通过测量移动机器人与信标之间的角度来进行定位。代表品牌有proscenic（浦桑尼克）旗下代表性产品有1代外置GPS擦地机器人JOJO，和2代内置导航蓝天S。扫地机器人功能必备-构图和规划路线扫地机器在定位出自己的位置的时候就该规划出自己该清扫地方空间有多大，利用自身的定位系统回馈的信息，扫地机器人的内置芯片会像我们的大脑1样进行精密的计算和构图，从而规划出自己需要清扫的地方和路线。这点也就能够证明出扫地机器人的智能程度了。

6、2019年机器人产业发展规划（2019－2020年）

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