机器人路径规划仿真实战课程-中科信软培训

机器人路径规划仿真实战课程

培训对象： 机器人算法工程师、自动化系统集成工程师、移动机器人/机械臂研发人员、智能制造系统设计人员。
培训目标：
1. 掌握机器人运动学建模（D-H法）与路径规划基础理论（栅格法/样条曲线）。
2. 精通全局/局部路径规划算法（A*/Dijkstra/RRT/人工势场法）的仿真实现与工程应用。
培训内容：
1. 机器人运动学基础： 刚体空间描述（位姿/坐标系变换），D-H法建立连杆坐标系，正运动学求解（末端位姿计算），逆运动学求解（关节角度解算）。
2. 机器人动力学简介： 拉格朗日法/牛顿-欧拉法，关节空间动力学模型，力矩/力与运动关系，动力学约束对路径规划影响。
3. 环境建模方法： 栅格法（Occupancy Grid Map），几何特征法（可视图/Voronoi图），拓扑地图，点云地图与八叉树地图。
4. 全局路径规划（一）——图搜索算法： Dijkstra算法原理与实现，A*算法（启发函数设计/代价函数优化），跳点搜索（JPS）算法，算法性能对比（搜索时间/路径长度/内存占用）。
5. 全局路径规划（二）——采样算法： 快速随机搜索树（RRT）及其变种（RRT*/RRT-Connect），概率路标图（PRM），采样效率优化（目标偏置/双向搜索）。
6. 局部路径规划（一）——人工势场法： 引力场/斥力场构建，合力计算与运动方向生成，局部极小值问题与解决方法（随机扰动/填平势场/栅格法辅助）。
7. 局部路径规划（二）——动态窗口法（DWA）： 速度空间采样，轨迹预测与评价函数（方位角/速度/障碍物距离），动态避障实现，参数整定方法。
8. 轨迹规划与平滑处理： B样条曲线/贝塞尔曲线轨迹生成，多项式轨迹插值（3次/5次多项式），加加速度（Jerk）约束，时间最优轨迹规划。
9. 多机器人路径规划： 集中式与分布式规划，路径冲突检测（节点冲突/边冲突/死锁），避碰策略（速度调整/优先级/交通规则），编队控制。
10. 机械臂路径规划： 关节空间规划与笛卡尔空间规划，避奇异位形，避关节限位，避自身碰撞与环境碰撞，拖动示教轨迹复现。
11. ROS仿真环境应用： Gazebo仿真环境搭建，RViz可视化，ROS导航栈（Navigation Stack）配置（move_base/amcl/map_server），SLAM建图与定位。
12. 综合实战项目： "仓储机器人多障碍物环境路径规划"——包含栅格地图构建、A*全局路径规划、DWA局部动态避障、多机冲突检测与解决、ROS-Gazebo联合仿真及性能评估。

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