【机械臂】基于Sawyer机械臂的多目标 RRT 路径规划 + 轨迹跟踪控制+ 数据生成附matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言

在工业装配、精密制造、物流分拣等自动化场景中，机械臂的多目标作业能力（如依次抓取多个工件、完成多工位加工）直接决定生产效率与柔性化水平。Sawyer 机械臂作为 Rethink Robotics 推出的协作型机械臂，具备 7 个自由度、力控感知与安全协作特性，但其原生系统的路径规划算法仅支持单目标点到点运动，缺乏多目标协同规划与高精度轨迹跟踪能力，难以满足复杂多任务场景需求。

快速扩展随机树（Rapidly Exploring Random Tree, RRT）算法凭借对高维空间的高效探索能力，成为机械臂路径规划的经典算法，能够在避障约束下快速搜索可行路径。结合轨迹跟踪控制（如 PID、模型预测控制）与数据生成功能（采集规划 - 控制全流程数据），可构建 “规划 - 控制 - 数据闭环” 的机械臂多目标作业系统。本文提出基于改进 RRT 的 Sawyer 机械臂多目标路径规划与轨迹跟踪控制方案，通过多目标路径优化、自适应轨迹跟踪与标准化数据生成，实现机械臂多目标作业的自主化、高精度与数据化，为工业协作机器人的智能化应用提供技术支撑。

二、核心技术原理剖析

2.1 Sawyer 机械臂建模基础

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clc

close all

clear

%% Control a robot manipulator to follow a trajectory

% dependencies: Robotics System Toolbox

% load robot

robot = importrobot('sawyer.urdf');

robot.removeBody('head');

robot.DataFormat = 'column';

robot.Gravity = [0, 0, -9.80665];

% extract robot joint limits - needed for the control

revoluteJointsIndex = [5:9,11,13];

jointLimits = zeros(7,2);

r = 1;

for i = revoluteJointsIndex(1:end)

jointLimits(r,:) = robot.Bodies{i}.Joint.PositionLimits;

r=r+1;

end

% load an example trajectory

traj = load("example_trajectories\traj_sawyer_short_obs_1.mat","path").path';

env = load("example_trajectories\traj_sawyer_short_obs_1.mat","env").env;

% initialize the configuration

q0 = traj(:,1); % Position

dq0 = zeros(size(q0)); % Velocity

ddq0 = zeros(size(q0)); % Acceleration

% run Simulink model

simResult = sim('manipulatorTrajectoryFollow.slx','StopTime','25');

path_time_series = simResult.yout{1}.Values;

%% visualize the motion

figure

for i = 1:size(path_time_series.Data,1)

axis([-1 2 -1.3 1.7 -0.7 2.3])

show(env{1})

hold on

show(robot,path_time_series.Data(i,:)',"Frames","off");

hold off

axis([-1 2 -1.3 1.7 -0.7 2.3])

view([0 1 0.5])

title("t="+num2str(path_time_series.Time(i))+"s")

pause(0.01);

end

figure

subplot(2,1,1)

plot(path_time_series)

subplot(2,1,2)

plot(1:size(traj,2),traj)

title('Planned Trajectory')

xlabel('step')

ylabel('q')

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型