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🔥内容介绍
一、引言：二维连杆机器人路径规划的工程需求与研究背景
二维连杆机器人（如平面二连杆、三连杆机械臂）作为工业装配、物流分拣、医疗辅助等领域的核心执行机构，其路径规划的核心目标是在复杂二维环境中，寻找一条从起始姿态到目标姿态的无碰撞路径，同时满足机器人运动学约束（如关节角度限制、连杆长度约束）与工程要求（如路径平滑、规划高效）。
传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）多适用于点机器人，直接应用于连杆机器人时，难以处理其多自由度、非完整约束的运动特性 —— 例如，连杆机器人的姿态由多个关节角度决定，路径规划需在关节空间或工作空间中同时优化各关节运动，避免连杆间或连杆与障碍物的碰撞。
RRT 算法凭借随机采样、快速探索的优势，能高效应对高维空间规划问题；RPM 算法通过预构建路线图，可实现多目标任务的快速路径查询，二者分别适配 “单次复杂规划” 与 “多次重复规划” 场景。本文针对二维连杆机器人（以三连杆为例），构建运动学模型与避障约束，实现 RRT 与 RPM 两种算法的路径规划，通过仿真对比其性能差异，为工程选型提供科学依据。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
minstep = [1,1,1,1,1]*3/180*pi;
slicenum0 = 2;
calcmap = true;
%% Define th Robot
L = [1,1,1,1,1];
n = length(L);
links0 = [0,L;zeros(1,n+1)];
ag_range = [-1,1;-1,1;-1,1;-1,1;-1,1]'.*120/180*pi;
%% Define Obstacles
O = cell(4,1);
O{1} = randShape2d(10,1.7,0.9,1.3,1,[3;2]-0.8,'fix');
O{2} = randShape2d(8,1,0.6,1.6,0.2,[2.5;-1.5]+0.3,'fix');
O{3} = randShape2d(8,1,0.6,2,-0.2,[2;-3.5],'fix');
O{4} = [-2.2,-2,-2,-2.2;-5,-5,2,2];
Op = ptsloop(O);
%% Check Start / Stop State Valid
startstop = [ag1;ag2];
links01 = Link5R_2d(L,startstop);
isintersect = iscollision_Link5R_2d(links01,O);
if any(isintersect)
error('Statrt / Stop Pose Collision')
end
%% Samples
if ~calcmap
load('roadmap2d.mat');
else
dag = ag_range(2,:) - ag_range(1,:);
ag = rand(nsamples,n).*dag + ag_range(1,:);
%% FWD Kinematic for Robot
links = Link5R_2d(L,ag);
%% Check Valid States
🔗 参考文献
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🌟 各类智能优化算法改进及应用
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🌟 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
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