MuJoCo入门篇07. 运动规划Joint-Trajectory
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发布时间：2024-10-01 18:38
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时间：1天前
步态规划在人形机器人领域举足轻重，它涉及状态机概念，但这里不深入探讨。传统步态规划分为三个步骤：
首先，本体轨迹规划，比如基于倒立摆模型，确定机器人的整体动作路径。
其次，摆动腿轨迹规划，确保支撑腿稳定，摆动腿执行跨步动作，避免与地面碰撞，需考虑中间屈膝状态。
最后，通过逆运动学（IK）结合本体和摆动腿轨迹，得到关节的具体运动路径，这里主要关注关节轨迹而非空间轨迹。
简化问题后，我们专注于单自由度轨迹规划，如Time-Based和State-Based。时间约束的规划，即P2P（点到点）和PPP（点到点过中间点），分别设置初始和终止条件，或限制整个过程的状态条件。
线性轨迹规划，比如直线，通过位置和速度约束，速度恒定。而三次多项式轨迹可以设定初始和终止速度，但不保证加速度。
三次样条轨迹，多点规划中的常用方法，由n个三次多项式构成，需满足插值和微分连续性，以及速度和加速度约束。自然边界和固定边界条件提供了不同的约束解决方案，可通过托马斯算法求解。
实验部分，通过修改XML文件，将PD控制器应用于关节轨迹跟踪，采用分段P2P轨迹规划，以三次多项式为例。建议大家尝试使用三次样条进行实际操作，体验其中的乐趣。
MuJoCo入门篇07. 运动规划Joint-Trajectory
首先，本体轨迹规划，比如基于倒立摆模型，确定机器人的整体动作路径。其次，摆动腿轨迹规划，确保支撑腿稳定，摆动腿执行跨步动作，避免与地面碰撞，需考虑中间屈膝状态。最后，通过逆运动学（IK）结合本体和摆动腿轨迹，得到关节的具体运动路径，这里主要关注关节轨迹而非空间轨迹。简化问题后，我们专注于单自...
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