摘要：
上一篇提到，机器人轨迹规划中我们可以在 Configuration Space 中运行A* 或者 DJ 算法。无论A* 还是DJ 算法，都必须针对邻域进行搜索，如果2自由度则有4邻域，2自由度则有8邻域。如果是工业上常用的6自由度机器人，那么就有2^6邻域。。。。。。显然，对于轨迹规划这种串行算法而 阅读全文
摘要：
之前的轨迹规划中，我们只考虑了质点，没有考虑机器人的外形与结构。直接在obstacle map 中进行轨迹规划，然而世纪情况中，机器人有固定外形，可能会和障碍物发生碰撞。此情况下，我们针对机器人自由度进行建模，给定其运动空间，如果是扫地机器人，那么其自由度是x-y的平移，如果是N自由度机械臂，其自由 阅读全文
摘要：
对于机器人感知任务而言，经常需要预判物体的运动，保证机器人在物体与自身接触之前进行规避。比如无人机与障碍物的碰撞，足球机器人判断足球的位置。预判的前提是对当前状态进行准确的估计，比如足球的速度，障碍物靠近的速度。一般认为，测量是存在误差的 —— 眼见未必为实。 1、物体的运动学模型 物体的运动学模型 阅读全文
摘要：
机器人感知是UPNN机器人专项中的最后一门课程，其利用视觉方法来对环境进行感知。与之前提到的机器人视觉不同，机器人感知更侧重于对环境物体的识别与检测。与计算机视觉不同，机器人视觉所识别的物体往往不需要高精度测量，物体也有明显特征。机器人感知最为典型的应用是对环境的感知 —— SLAM，同步定位与地图 阅读全文