回归基础:简化机器人运动规划

机器人运动规划?基本的?运动规划真的很复杂吗?不一定。如果你曾经使用过GPS，你可以通过离线编程轻松理解运动规划。raybet雷竞app下载

回到最基本的问题?

运动计划吗?

你可能会想:机器人运动规划难道不是一个非常高级的话题吗?

是的，它可以是相当高级的。如果你想创建自己的运动规划算法，并自己完成所有的编程，这个主题很快就会变得复杂和令人困惑。但是，你不需要知道所有复杂的数学细节来理解如何在机器人应用中使用运动规划。

如果你曾经使用过GPS或智能手机导航，你应该能够理解机器人运动规划的基础知识。

什么是机器人运动规划?(附注:你已经知道了)

通过看名字本身，你可能就能很好地猜测“机器人运动规划器”的功能，对吧?一个运动规划是一种自动规划机器人从A点到B点的路线(即轨迹，路径)的算法。

如今，几乎每个人都熟悉运动规划师，但大多数人都没有意识到它们是。

几年前，我必须想出一个创造性的类比来描述运动规划师的工作。现在不是了。至少过去十年是这样在美国，几乎每个人的智能手机都装有GPS和地图应用程序。这些应用程序使用的规划算法与机器人运动规划师相同。

你每天都使用运动计划

想象一下，你解锁智能手机，打开地图应用，然后问它:“我怎么从家走到Belluccio’s披萨餐厅?”

这款智能手机现在有两个位置:

1. 起始位置(你的房子)。
2. 最终地点(Belluccio’s披萨餐厅)

在这两个地点之间，有一个相互连接的街道网络。它们之间几乎有无数条不同的路线可供选择。这款地图应用程序使用一种规划算法来绘制两个地点之间的最佳路线。

但是这个应用程序怎么知道什么是“最佳路线”呢?

它没有!也许“最好”的路线是最短的。也许这是最快的。只有你自己知道“最好”是什么意思。这就是为什么应用程序可能会给你几种不同的路线选择，你必须在它们之间做出选择。然而,人们不能同时处理超过3或4个选项，所以你的应用程序可能会选择3条最短、最快的路线，让你从中选择。

机器人运动规划使用相同类型的算法来决定机器人采取的最佳路线。它最常用于移动机器人，其中的问题看起来与我们的GPS地图示例非常相似。然而，它也用于工业机械手。在这种情况下，规划问题稍微复杂一些，因为路径需要在3D空间中规划。

为什么我们在工业机器人中使用运动规划?

我们使用运动规划器的主要原因是，当机器人处于复杂环境中时，它可以加快编程过程。运动规划器可以自动为机器人创建一条或多条好的路线，而不是我们自己规划每一个动作。

注意，我说的是“当机器人处于复杂环境中时”。我指的是有很多障碍的环境。对于许多机器人应用，其工作空间中两个位置之间的路径没有障碍物。如果是，一个简单的“联合移动”命令更快更有效率。然而，当环境中有障碍物时，机器人就有可能与障碍物相撞的危险。在这种情况下，手动规划的效率低于使用运动规划器。

但是，在使用运动规划器来避免碰撞之前，请确保没有更简单的方法来避免机器人碰撞，请参阅我们之前的文章避免机器人碰撞的5种简单方法。

运动规划器是如何工作的?

有一大堆不同的运动规划算法，每个算法的工作方式都略有不同。然而，他们之间有相似之处。

以下是所有运动规划师共同的三个方面:

1.配置空间:为什么你比你的手机聪明

构型空间描述了机器人在环境中可能定位的所有位置和方向。在算法规划路线之前，它需要知道路线上所有可能的点是什么。

让我们回到智能手机GPS的例子。配置空间是在整个世界中已映射的所有街道(是的，可以绘制从您的家到披萨餐厅的路线，该路线需要绕道邻国)。然而，世界非常大，所以规划算法可能将配置空间限制在起始位置和结束位置之间半径内的所有街道。

配置空间准确地表示环境是很重要的。原因如下:

想象一下，你知道一条去Belluccio 's披萨店的近路，需要跳过你家后院的栅栏，沿着小巷走。算法永远不会使用这个捷径，即使它是最好的路线，因为配置空间不包括小巷或穿过花园栅栏的路径。

对于机械手，构型空间与机器人的工作空间非常相似，你可以在RoboDK中看到．

2.自由空间:机器人可以移动到哪里?

在机器人的工作空间中会有一些机器人无法移动的空间，例如，因为它们有障碍物。该算法将从构型空间中移除所有障碍物位置。

这给它留下了“自由空间”，其中包含了所有真正可用于运动规划的位置。

构型空间是固定的。然而，当新对象进入或离开环境时，空闲空间可能会发生变化。

3.计划:机器人将走哪条路?

最后，运动规划算法在自由空间内规划出最佳路线。这就是不同的运动规划方法的不同之处。

部分演算法(被称为组合规划算法)被称为“完整的”，这意味着如果存在解决方案，他们总是会找到解决方案，否则会报告失败。其他方法(称为基于抽样的规划)更有效，但在某些情况下可能无法找到解决方案。

在工业机器人领域，更高效的选择实际上更好，尽管在某些情况下它可能会错过解决方案。快速得到答案比等待运动规划算法测试所有可能的路线更有用。这就是为什么基于抽样的规划算法，如概率路线图(PRM)通常比替代方案更受欢迎。

如何在你的应用程序中使用机器人运动规划师

将运动规划整合到自己的机器人应用程序中最简单的方法是使用集成到离线编程软件中的运动规划器。raybet雷竞app下载也就是说，如果你的软件有一个可用的运动规划器。最不喜欢。

在今年之前，RoboDK并不包含运动规划器，但现在一切都改变了!

您现在可以使用PRM运动规划器用最新版本的RoboDK。

一个运动规划师会如何改善你的机器人编程任务?请在下面的评论中告诉我们，或者加入讨论LinkedIn，推特，Facebook,Instagram或在RoboDK论坛．