#简介
机器人——非生物
3D →→ 方向
⭐机器人领域的核心——机械手臂
情景结合实际情况去分析：
①东西在这里，如何描述？
⭐ →→六个自由度
②手臂的顺逆运动学
顺运动学——驱动
大脑控制肌肉伸长不同长度来控制手臂到达不同位置；
首先知道各个关节肌肉的状态，从而来知道末端手的状态，姿态。
逆运动学—
先知道末端首部的姿态及所能达到的要求，逆推肌肉和各关节的要求。——常见
包括数值解法、几何解法、广义雅克比法、解析法等
⭐顺逆结合，空间运动
③路径规划
说到机器人，最常用的关键词是路径规划和轨迹规划。而运动最常用的不是与规划搭配在一起，而是与控制，就如运动控制。在大多数情况下，通过路径规划，考虑了规划的空间方面，而轨迹规划（同样，在大多数情况下）也包括速度和加速度。对于工业机器人，根据动力学限制，运动控制器计算，计划如何到达下一个路径点，并以所需的速度和加速度到达那里（如果要保持在下一个路径点，则为零）。
运动规划、路径规划、轨迹规划：
路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划（时间）组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。
路径是机器人位姿的一定序列，而不考虑机器人位姿参数随时间变化的因素。路径规划（一般指位置规划）是找到一系列要经过的路径点，路径点是空间中的位置或关节角度，而轨迹规划是赋予路径时间信息。
运动规划（又称运动插补）是在给定的路径端点之间插入用于控制的中间点序列从而实现沿给定的平稳运动。运动控制则是主要解决如何控制目标系统准确跟踪指令轨迹的问题。即对于给定的指令轨迹，选择适合的控制算法和参数，产生输出，控制目标实时，准确地跟踪给定的指令轨迹。
路径规划的目标是使路径与障碍物的距离尽量远同时路径的长度尽量短；轨迹规划的目的主要是机器人关节空间移动中使得机器人的运行时间尽可能短，或者能量尽可能小。轨迹规划在路径规划的基础上加入时间序列信息，对机器人执行任务时的速度与加速度进行规划，以满足光滑性和速度可控性等要求。
GPS 导航是路径规划：高级命令→如"在500m后在下一个路口右转"。
人为驾驶是运动规划，是指遵循路径规划确定的路线，同时照顾细节，包括有观察行人，遵守交通规则，与其他车辆合并，改变车道等。
分类：
1）基于模型和基于传感器（超声波 红外 激光 双目等）的路径规划——网格法、四叉树法、矢量场流的几何表示法等。而相应的搜索算法有A*、遗传算法等。
2）全局路径规划（global path planning）和局部路径规划（local path planning）——局部路径规划主要解决机器人定位和路径跟踪问题，方法有人工势场法、模糊逻辑法等。全局路径规划将全局目标分解为局部目标，再由局部规划实现局部目标，方法有可视图法、环境分割法（自由空间法、栅格法）等。 人工势场法即运动物体在一个势场中运动，所要抵达的终点位置通常被认为是一个存在磁场的引力极，而运动空间中存在的阻碍物被认定为存在磁场的斥力极，通过计算终点位置对运动物体的吸引作用以及阻碍物对运动物体产生的排斥作用的合力代替实际作用力作为自适应阻抗控制输入，从而使机械臂产生自运动，主动避开障碍物。
3）离线路径规划和在线路径规划——离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。完整的先验信息只能适用于静态环境，路径是离线规划的；在线路径规划是基于传感器信息的不确定环境的路径规划，路径必须是在线规划的。
算法控制的评价标准：
完备性（complete）： 利用该算法，在有限时间内能解决所有有解问题；
最优性（optimality）： 利用该算法，能找到最优路径（距离最短、耗时最小、耗能最少等）
#简介
机器人——非生物
3D →→ 方向
⭐机器人领域的核心——机械手臂
情景结合实际情况去分析：
①东西在这里，如何描述？
⭐ →→六个自由度
②手臂的顺逆运动学
顺运动学——驱动
大脑控制肌肉伸长不同长度来控制手臂到达不同位置；
首先知道各个关节肌肉的状态，从而来知道末端手的状态，姿态。
逆运动学—
先知道末端首部的姿态及所能达到的要求，逆推肌肉和各关节的要求。——常见
包括数值解法、几何解法、广义雅克比法、解析法等
⭐顺逆结合，空间运动
③路径规划
说到机器人，最常用的关键词是路径规划和轨迹规划。而运动最常用的不是与规划搭配在一起，而是与控制，就如运动控制。在大多数情况下，通过路径规划，考虑了规划的空间方面，而轨迹规划（同样，在大多数情况下）也包括速度和加速度。对于工业机器人，根据动力学限制，运动控制器计算，计划如何到达下一个路径点，并以所需的速度和加速度到达那里（如果要保持在下一个路径点，则为零）。
运动规划、路径规划、轨迹规划：
路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划（时间）组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。
路径是机器人位姿的一定序列，而不考虑机器人位姿参数随时间变化的因素。路径规划（一般指位置规划）是找到一系列要经过的路径点，路径点是空间中的位置或关节角度，而轨迹规划是赋予路径时间信息。
运动规划（又称运动插补）是在给定的路径端点之间插入用于控制的中间点序列从而实现沿给定的平稳运动。运动控制则是主要解决如何控制目标系统准确跟踪指令轨迹的问题。即对于给定的指令轨迹，选择适合的控制算法和参数，产生输出，控制目标实时，准确地跟踪给定的指令轨迹。
路径规划的目标是使路径与障碍物的距离尽量远同时路径的长度尽量短；轨迹规划的目的主要是机器人关节空间移动中使得机器人的运行时间尽可能短，或者能量尽可能小。轨迹规划在路径规划的基础上加入时间序列信息，对机器人执行任务时的速度与加速度进行规划，以满足光滑性和速度可控性等要求。
GPS 导航是路径规划：高级命令→如"在500m后在下一个路口右转"。
人为驾驶是运动规划，是指遵循路径规划确定的路线，同时照顾细节，包括有观察行人，遵守交通规则，与其他车辆合并，改变车道等。
分类：
1）基于模型和基于传感器（超声波 红外 激光 双目等）的路径规划——网格法、四叉树法、矢量场流的几何表示法等。而相应的搜索算法有A*、遗传算法等。
2）全局路径规划（global path planning）和局部路径规划（local path planning）——局部路径规划主要解决机器人定位和路径跟踪问题，方法有人工势场法、模糊逻辑法等。全局路径规划将全局目标分解为局部目标，再由局部规划实现局部目标，方法有可视图法、环境分割法（自由空间法、栅格法）等。 人工势场法即运动物体在一个势场中运动，所要抵达的终点位置通常被认为是一个存在磁场的引力极，而运动空间中存在的阻碍物被认定为存在磁场的斥力极，通过计算终点位置对运动物体的吸引作用以及阻碍物对运动物体产生的排斥作用的合力代替实际作用力作为自适应阻抗控制输入，从而使机械臂产生自运动，主动避开障碍物。
3）离线路径规划和在线路径规划——离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。完整的先验信息只能适用于静态环境，路径是离线规划的；在线路径规划是基于传感器信息的不确定环境的路径规划，路径必须是在线规划的。
算法控制的评价标准：
完备性（complete）： 利用该算法，在有限时间内能解决所有有解问题；
最优性（optimality）： 利用该算法，能找到最优路径（距离最短、耗时最小、耗能最少等）
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