机器人 服务机器人性能规范及其试验方法 第1部分：轮式机器人运动-GBT 38834.1-2020.pdf

TEB算法过程 算法原理方面可参考下面的博文： 《Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots》理解 TEB与DWA对比： teb在运动过程中会调整自己的位姿朝向，当到达目标点时，通常机器人的朝向也是目标朝向而不需要旋转。dwa则是先到达目标坐标点，然后原地旋转到目标朝向。对于两轮差速底盘，teb在运动中调节朝向会使运动路径不流畅，在启动和将到达目标点时出现不必要的后退。这在某些应用场景里是不允许的。因为后退可能会碰到障碍物。而原地旋转到合适的朝向再径直走开是更为合适的运动策略。这也是

实现四足机器人在平面和斜坡上的全方位移动,提出了基于对角小跑步态的运动控制方法.基予 所推导的四足机器人运动学方程和仿生步态规划方法,将机器人在平面内的运动解耦为前向运动、侧向运动和自 转运动3部分以降低运动控制的复杂度.首先利用各部分振荡幅度来实现机器人在3个方向上的运动速度控制, 然后利用将各部分运动合成实现四足机器人在水平面内的全方位移动控制:基于平面的全方位移动控制方法,对 足端位置进行映射,实现了机器人在斜坡上的对角小跑步态全方位运动控制.最后,分别在平面和斜坡上进行了 仿真和实际物理样机实验.步程计数据、仿真数据与物理样机实验结果之间的差别在可接受范围之内,证实了该 方法有效地实现了机器人的速度控制和运动解耦,验证了所提出方法的正确性和有效性.

Robot Motion Planning and Control Editor: Jean-Paul Laumond Chapter 1: Guidelines in Nonholonomic Motion Planning for Mobile Robots Chapter 2: Geometry of Nonholonomic Systems Chapter 3: Optimal Trajectories for Nonholonomic Mobile Robots Chapter 4: Feedback Control of a Nonholonomic Car-Like Robot Chapter 5: Probabilistic Path Planning Chapter 6: Collision Detection Algorithms for Motion Planning

移动机器人运动目标检测与跟踪系统

多足多足机器人规划与控制，多足步行机器人的静力学、运动学、动力学、步态规划、控制方法

用Robotics Toolbox for matlab对该机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行了仿真. 通过仿真，观察到了机器人各个关节的运动，并得到了所需的数据，说明了所设计的参数是正确的，从而能够达到预定的目标

FPGA最大的特点是并发性和可靠性，因此常被用做在快速数据采集系统等对速度要求快的领域，它有着ASIC的特点，但可以编程，非常灵活，适合小批量的场合。目前机器人正在进入一个快速发展的时期，多大数的控制都是基于嵌入式处理器来完成的，比如单片机，ARM等，笔者最早就是用ARM7搭配实时操作系统做的，这当然是一种很好的做法，可是有的时候需要的资源不够，不需要的往往浪费，同时嵌入式处理器有时往往需要很多配套的电路，因此后来采用ARM＋CPLD的结构发展到单片FPGA来实现。笔者也相信FPGA技术也是机器人发展的必经之路，最终的结果就是机器人专用ASIC，它会集成导航，显示，语音等方面的技术，那一天也就是机器人进入普通家庭的日子。

基于MATLAB的机器人运动仿真研究.pdf

介绍了一种自主移动机器人的运动控制系统，通过自主移动机器人的运动学建模，提出了一种有效控制机器人沿期望速度和方向运动的PID 闭环控制方法，以此开发了以STC12C5A60S2微处理器、MC33886电机驱动芯片与霍尔传感器为主要构件的硬件系统，以及模块化的软件程序，实验证实该控制方法有效且稳定。