ZIP基于二次规划(QP)的路径规划和速度规划matlab代码实现 + 详细文档picewise jerk pathpicewise jerk speed更新: c++版本已完成，qt可视化  252.77KB

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基于二次规划(QP)的路径规划和速度规划 matlab代码实现 + 详细文档 picewise jerk path picewise jerk speed 更新: c++版本已完成，qt可视化。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239727/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239727/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在机器人运动控制中<span class="ff2">，</span>路径规划和速度规划是两个非常关键的问题<span class="ff3">。</span>路径规划决定了机器人在空间中</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的运动轨迹<span class="ff2">，</span>而速度规划则确定了机器人在运动过程中的速度变化<span class="ff3">。</span>本文将介绍一种基于二次规划<span class="ff2">（</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">QP<span class="ff2">）<span class="ff1">的路径规划和速度规划方法</span>，<span class="ff1">并提供了<span class="_ _0"> </span></span></span>MATLAB<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">代码实现和详细文档<span class="ff2">，</span>同时还提供了<span class="_ _0"> </span></span>C++<span class="ff1">版本并</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结合<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Qt<span class="_ _1"> </span></span>实现的可视化工具<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在路径规划中<span class="ff2">，</span>我们常常希望机器人能够按照一定的顺序通过一系列的点<span class="ff2">，</span>以达到目标点的最佳路径</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">由于机器人的运动受到各种约束条件的限制<span class="ff2">，</span>路径规划问题变得复杂而困难</span>。<span class="ff1">二次规划是一种常用</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的数学方法<span class="ff2">，</span>可以有效地解决路径规划问题<span class="ff3">。</span>它通过优化目标函数<span class="ff2">，</span>并同时满足一系列的等式和不等</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">式约束条件<span class="ff2">，</span>得到最优的路径<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在速度规划中<span class="ff2">，</span>我们希望机器人在运动过程中能够保持平滑的速度变化<span class="ff3">。</span>传统的速度规划方法往往只</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">考虑了机器人的加速度或者速度的变化<span class="ff2">，</span>而忽略了机器人加速度变化的连续性<span class="ff3">。</span>因此<span class="ff2">，</span>速度规划结果</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">往往呈现出速度变化突然的情况<span class="ff2">，</span>导致机器人在运动过程中不稳定<span class="ff3">。</span>为了解决这个问题<span class="ff2">，</span>引入了</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">“picewise jerk”<span class="ff2">（<span class="ff1">即分段加速度变化</span>）<span class="ff1">的概念<span class="ff3">。</span>通过将加速度的变化分段</span>，<span class="ff1">在每个片段内保持加</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">速度变化连续<span class="ff2">，</span>从而实现了平滑的速度规划<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于二次规划的路径规划和速度规划方法的具体实现如下<span class="ff3">。</span>首先<span class="ff2">，</span>将机器人的路径分割成若干个小段</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">并假设每段路径的加速度是恒定的<span class="ff3">。</span>然后</span>，<span class="ff1">通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">QP<span class="_ _1"> </span></span>问题的优化求解</span>，<span class="ff1">得到每段路径的加速度变化</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">量<span class="ff3">。</span>接下来<span class="ff2">，</span>根据每段路径的加速度变化量<span class="ff2">，</span>计算出每段路径的速度规划<span class="ff3">。</span>最后<span class="ff2">，</span>根据速度规划得到</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的路径<span class="ff2">，</span>进行运动控制<span class="ff2">，</span>实现机器人的运动<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了实现这个方法<span class="ff2">，</span>我们提供了<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>代码和详细文档<span class="ff2">，</span>帮助用户理解和应用该方法<span class="ff3">。</span>用户可以根</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">据自己的需求<span class="ff2">，</span>调整和优化代码中的参数<span class="ff2">，</span>从而得到最佳的路径规划和速度规划结果<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">此外<span class="ff2">，</span>为了方便<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">C++</span>开发者的使用<span class="ff2">，</span>我们还提供了<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">C++</span>版本的代码<span class="ff2">，</span>并结合<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Qt<span class="_ _1"> </span></span>实现了可视化工具<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过该工具<span class="ff2">，</span>用户可以更直观地观察机器人的运动轨迹和速度变化<span class="ff2">，</span>并进行实时调试和优化<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff2">，</span>基于二次规划的路径规划和速度规划方法是一种有效的机器人运动控制方法<span class="ff3">。</span>通过该方法</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">可以实现机器人在给定约束条件下的最优路径规划和平滑的速度规划<span class="ff3">。<span class="ff4">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span></span>代码和详细文档的</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提供<span class="ff2">，</span>以及<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">C++</span>版本的代码和可视化工具的实现<span class="ff2">，</span>使得该方法更易于理解和应用<span class="ff3">。</span>希望本文能为读者</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提供一种新的思路和方法<span class="ff2">，</span>对机器人运动控制领域的研究和实践产生积极的影响<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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