在当今的自动化和智能制造领域,机械臂的应用已经变得越来越广泛。机械臂不仅需要具备精确的操作能力,还需要能够在复杂环境中安全地移动,以避免与障碍物发生碰撞。为了达到这个目的,路径规划技术起到了至关重要的作用,其中快速随机树(RRT)和其变体RRT*在这一领域内尤其受到重视。 RRT是一种基于树状结构的路径规划算法,它可以快速地在高维空间中探索路径,特别适用于复杂环境中的动态路径规划。而RRT*作为RRT的一种改进,可以在保证路径可行的同时,进一步优化路径长度和质量,使其更加平滑和短小。在机械臂避障仿真中,这两种算法的应用能够显著提升机械臂的操作安全性和灵活性。 Pybullet是一个用于机器人学、游戏开发、图形学和物理模拟的Python库。它提供了与Bullet Physics库相同的物理引擎功能,允许开发者利用Python编程语言进行机械臂等复杂物理模型的仿真。Pybullet具有较为友好的API,支持包括UR5在内的多种机械臂模型,并且可以轻松地集成到Python脚本中。在本项目中,Pybullet将作为RRT/RRT*算法实现的核心仿真工具。 本项目通过Python语言编写,实现了一套机械臂UR5在具有障碍物环境中的路径规划和避障仿真系统。系统的核心文件包括rrtstarManipulator.py、rrtManipulator.py和visualize.py等。rrtstarManipulator.py和rrtManipulator.py文件分别封装了RRT*和RRT算法的实现细节,这些文件会根据机械臂的工作空间和障碍物分布生成避障路径。visualize.py文件则负责将规划出的路径以及机械臂的运动情况以可视化的方式展现给用户。 robot.py文件定义了UR5机械臂的模型,包括其尺寸、关节限制以及运动学等属性。env.py文件则可能用于设置仿真环境,如定义障碍物的位置和形状等。utils.py文件包含了一些辅助性的功能,比如路径的优化处理、坐标转换等。main.py文件是整个项目的入口文件,它整合了以上所有功能,负责运行整个仿真流程,并输出最终的仿真结果。 整个仿真系统允许用户通过修改程序参数,例如障碍物的位置、机械臂的起点和终点,来测试在不同场景下的避障效果。该系统不仅具有良好的实验性和重复性,同时也提供了一个直观的平台来验证RRT/RRT*算法在机械臂避障问题上的应用效果。 通过本项目的实现,可以进一步推动机械臂在复杂动态环境中的应用,增强其自主决策和运动规划的能力。这对于提高工业自动化水平、开发更加智能的机器人系统具有重要的意义。此外,本项目的研究成果也为相关领域的研究人员提供了一个强有力的仿真工具,有助于他们进行算法的测试和验证。
2025-04-08 19:55:52 4.55MB pybullet
1
基于深度学习的平面抓取检测python+pybullet仿真平台机械臂控制实现源码.zip 基于深度学习的平面抓取检测,机械臂控制 python和pybullet仿真平台实现源码。
pybullet快速入门中文手册以及英文版
2022-07-02 19:53:11 7.38MB 文档资料 综合资源 python
1
pybullet手册英文版pdf资料
2022-04-06 03:10:34 1.42MB pybullet python
1
UR3_table_tray的urdf
2022-04-06 03:10:33 5.58MB UR3 URDF pybullet
1
d4rl-小球 使用Pybullet环境进行数据驱动的深度强化学习的数据集。 这项工作旨在通过开源项目符号模拟器为数据驱动的深度强化学习提供数据集,从而鼓励更多的人加入该社区。 该存储库建立在。 但是,当前,如果不检查MuJoCo激活密钥就无法导入d4rl,这会使程序失败。 因此, d4rl_pybullet.offline_env是直接从复制的。 安装 $ pip install git+https://github.com/takuseno/d4rl-pybullet 用法 该API与原始d4rl基本相同。 import gym import d4rl_pybullet # dataset will be automatically downloaded into ~/.d4rl/datasets env = gym . make ( 'hopper-bullet-mixed-v0
1
PyBullet中文入门手册
2022-01-14 13:01:51 1.6MB python
1
RL拟人化小球化剂(PPO) 说明即将推出...
2021-12-28 11:03:35 1.1MB Python
1
pybullet规划(ss-pybulletPyBullet实用程序功能库,用于机器人运动计划,操纵计划以及任务和运动计划(TAMP)。 该存储库最初是为TAMP的 (以前称为 )方法开发的。 在 Yijiang的帮助下,可以通过获得一个稳定且有据可查的ss-pybullet 。 但是,新功能将继续首先通过ss-pybullet引入。 引文 Caelan Reed Garrett。 PyBullet规划。 。 2018。 安装 使用以下命令在OS X或Linux上安装PyBullet: $ pip install numpy pybullet $ git clone --recurse-submodules https://github.com/caelan/ss-pybullet.git $ cd ss-pybullet $ git pull --recurse-submod
2021-12-15 21:03:47 118.21MB python robotics motion-planning bullet-physics
1
乌鸦-运输网络 Ravens是PyBullet中模拟任务的集合,用于学习基于视觉的机器人操作,重点是拾取和放置。 它具有一个类似于Gym的API,具有10个桌面重排任务,每个任务都有(i)提供专家演示的脚本化oracle(用于模仿学习),以及(ii)提供部分学分的奖励功能(用于强化学习)。 (a)插入方块:拿起L形红色方块并将其放入L形夹具中。 (b)放在绿色中:拿起红色方块,将它们放入其他物体中的绿色碗中。 (c)河内塔:将磁盘从一个塔顺序移动到另一个塔-只有较小的磁盘可以位于较大的磁盘之上。 (d) align-box-corner :拿起随机大小的盒子,将其一个角对准桌面上的L形标记。 (e) stack-block-pyramid :按彩虹色顺序依次将6个块堆叠为3-2-1的金字塔。 (f)码垛箱:拿起均质的固定尺寸的箱,并将它们堆放在转盘上。 (g)组装工具包:拿起不同的物体并将
1