问题标签 [motion-planning]
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collision - 有没有一种简单的方法可以找出两个框架中哪一个更靠近多体植物的根？
我正在努力从碰撞中恢复。我有碰撞中的物体的名称以及与它们关联的框架，现在我想移动更靠近末端执行器的物体/框架以摆脱碰撞，但我找不到一种直接的方法来获取这些信息从一个MultiBodyPlant。我可以构建图表的另一种表示并通过它进行搜索，但我想知道是否有可能从中得到这个drake？
问题是有时机器人最终会与自身或环境发生碰撞，我想制定一个恢复它的计划。从 中QueryObject，我能够得到一个vector<SignedDistancePair>给我对象实例碰撞的几何 ID，以及指向碰撞深度增加最快的方向的单位向量然后我使用 aSceneGraphInspector来获取相应的帧 ID，然后使用帧 ID 来让物体发生碰撞 现在我假设只有两个物体发生碰撞 现在我有两个物体发生碰撞，我想找到一个更靠近末端执行器的物体，因此更容易脱离碰撞
grid - 具有 A*-Search 的连续运动规划问题解决方案的网格近似是最优的吗？
给定一个寻找从 A 到 B 的无碰撞路径的连续运动规划问题，已知 A* 搜索在有限大小的网格近似上是最优的，其中每个网格单元例如有 4 或 8 个邻居。
现在，A* 路径可能是最优的，但它当然不必与连续空间中的最短路径完全相同，因为 A* 路径仅限于网格单元和整数网格坐标。现在，我希望如果您将分辨率增加到无穷大，则生成的 A* 路径应该是精确的并且等于连续问题。但是查看文献，我只能找到基于单元的近似的“分辨率完整性”。例如，在 C. Goerzen、Z. Kong、B. Mettler 的“A Survey of Motion Planning Algorithms from the Perspective of Autonomous UAV Guidance”中，矩形近似细胞分解不是最佳的，但分辨率完整。我真的不明白它为什么不是分辨率最优的，如果你将分辨率增加到无穷大，这意味着最优。
我的问题是我是否真的错误地解释了它，或者即使对于无限分辨率，这样的网格近似也真的永远不是最优的。
neural-network - 如何使用进化神经网络进行路径规划优化？
与link类似，我们有一个网格图，其中标记了起点、目标和障碍。我们如何使用进化神经网络进行路径规划优化？
point-clouds - 3d 点云上的路径规划
我有一个位置的 3d 点云，我正在尝试为移动机器人设计路径规划器。谁能指导我采取正确的方法来解决问题。对于点云，我有地图上障碍物的坐标（它们的 x、y、z 位置）。我试图在不使用 ROS 的情况下作为移动机器人的独立通用规划器来解决这个问题。
我目前的绊脚石也在于理论方面，因为点云仅包含 x、y、z 点这一事实，像 A* 这样的路径规划算法如何在您无法定义的此类数据上运行对于每个网格单元作为节点的 2d 案例，一般网格是这样的吗？我有地图上障碍物的坐标（它们的 x、y、z 位置）。
如果有人可以为我提供一些有关如何前进的指导，将不胜感激。
先感谢您！
c++ - 可以忽略 ROS MoveIT 轨迹规划中的末端执行器方向吗？
我想知道是否可以将 6DOF 机器人手臂的末端执行器 (EEF) 的目标姿势方向的值设置为“我不关心”或某事。相似的。我只想让 EEF 移动到一个坐标，不管它在工作区中的方向。
目前我的 MoveGroupInterface 计划失败并出现错误：“失败：中止：未找到运动计划。未尝试执行”。但是当我在 Rviz 中手动移动机器人手臂时，坐标是可以到达的。
我正在使用 ROS MoveIT 和 c++。
问候