机器人运动控制算法主要有哪些？双足机器人有哪些常见的平衡算法

1、机器人运动控制算法主要有哪些？

随着电子技术、自动化控制和计算机应用的发展,台式机器人的运动控制不断向着高精度、高速度、微型化、智能化和通用化方向发展。目前,以数字信号处理器(DSP)和现场可编..。

2、双足机器人有哪些常见的平衡算法

双足机器人的平衡，要依赖整个机械与控制系统的综合结合。先由机器人的几个不同位置的传感器把信号送到核心控制器上，电脑计算后，发出脉冲信号给双足的机械执行机构，然后机器人就会作出相应的平衡动作保。

3、机器人运动控制算法主要有哪些？

运动学控制法主要适用于：1.机器人系统机械惯量较小；2.各关节间互相耦合较小，如运动副中移动关节较多；3.作动器具有较大功率，能快速动作。缺点：采用运动学控制法的机器人工作速度不高，精度要求较低。优点：该方法控制系统结构简单、容易实现实时控制。

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、机器人控制有哪些经典算法

机器人的控制和机械臂的控制是不太1样的，如果是小车类的，推荐Arduino，入门资料非常多，简单的机械臂控制也有不少；如果是类似工业机械臂的那种，最好看1下机器人运动学，了解下正逆运动学求解相关的知识，Matlab有个工具箱matlab robotics toolbox，用来入门非常不错，当然C++、VB都可以用来编程的：D。

6、机器人算法和自动驾驶算法有哪些区别？

机器人算法和自动驾驶算法有以下区别。 自动驾驶对算法安全性的要求高。是首要因素。比什么都重要 自动驾驶车辆的可移动自由度比机器人要低 自动驾驶车辆的速度相对于机器人要高很多 自动驾驶车辆对算法的鲁棒性要求高 自动驾驶车辆的实时定位更为重要。 或许可以通过V2X的手段，检测回环，提高自身定位精度。 （研发车辆，不是量产）自动驾驶车辆对算力没什么上限。 （量产）就需要权衡硬件性能，计算量，算法的效率等等。 自动驾驶车辆的路况相当复杂，没有统1性。所以算法要有普适性。 自动驾驶车厂有自己的平台，不可能随便换平台。跟机器人有较大的区别。