检查环境碰撞与机器人
生成的约束工作空间中的无碰撞轨迹。
定义环境
您可以使用碰撞原语一个简单的环境。例如，假设机器人处于一个工作区，其目的是从一个表将对象移动到另一个，同时避免一个圆形灯具。这些对象可以被模拟成两个箱子和一个球体。更复杂的环境可以使用创建collisionMesh对象。
％创建两个平台PLATFORM1 = collisionBox（0.5,0.5,0.25）;platform1.Pose = trvec2tform（[ - 0.5 0.4 0.2]）;PLATFORM2 = collisionBox（0.5,0.5,0.25）;platform2.Pose = trvec2tform（[0.5 0.2 0.2]）;％添加灯具，建模为球lightFixture = collisionSphere（0.1）;lightFixture.Pose = trvec2tform（[2 0 1。]）;在一个单元阵列用于碰撞检查％商店worldCollisionArray = {PLATFORM1 PLATFORM2 lightFixture};
使用可视化，通过碰撞阵列遍历一个辅助函数的环境。
exampleHelperVisualizeCollisionEnvironment（worldCollisionArray）;
添加一个机械手机器人
一个Kinova机械手添加到原点的环境。加载提供机器人模型。可视化的障碍，并显示在同一图中的机器人。
机器人= loadrobot（“kinovaGen3”，“DATAFORMAT”，“柱”，“重力”，[0 0 -9.81]）;AX = exampleHelperVisualizeCollisionEnvironment（worldCollisionArray）;显示（机器人，homeConfiguration（机器人），“家长”，斧头）;
模型中的机械手作为碰撞对象的数组
创建从碰撞对象的数组rigidBodyTree目的。这种方法使用了一个例子帮手，exampleHelperManipCollisionsFromVisuals，提取从每个第一视觉的网眼刚体目的。对于其他方法的概述，请参阅创建机器人碰撞检测碰撞对象。
％生成碰撞对象的从相关联的树的视觉效果的阵列collisionArray = exampleHelperManipCollisionsFromVisuals（机器人）;
产生的轨迹，检查碰撞
定义一个开始和结束姿势如位置和方向。用逆运动学来求解基于期望姿态的关节位置。手动检查以验证配置是有效的。
startPose = trvec2tform（[ - 0.5,0.5,0.4]）* axang2tform（[1个0 0π）;endPose = trvec2tform（[0.5,0.2,0.4]）* axang2tform（[1个0 0π）;％使用固定随机种子，以确保可重复的结果RNG（0）;IK =逆运动学（“RigidBodyTree”，机器人）;权重=酮（1,6）;startConfig = IK（“EndEffector_Link”，startPose，重量robot.homeConfiguration）;endConfig = IK（“EndEffector_Link”，endPose，重量robot.homeConfiguration）;％显示最初和最后的位置显示（机器人，startConfig）;显示（机器人，endConfig）;
使用梯形速度分布，产生从原始位置向起始位置的平滑的轨迹，然后到最后的位置。使用碰撞检查，看看这是否会造成任何冲突。
Q = trapveltraj（[homeConfiguration（机器人），startConfig，endConfig]，200，“时间结束”，2）;％初始化输出isCollision =假（长度（q）中，1）;％检查每个姿势是否在碰撞selfCollisionPairIdx =细胞（长度（q）中，1）;％提供了在发生碰撞的尸体worldCollisionPairIdx =细胞（长度（q）中，1）;％提供了在发生碰撞的尸体对于I = 1：长度（Q）[isCollision（i）中，selfCollisionPairIdx {I}，worldCollisionPairIdx {I}] = exampleHelperManipCheckCollisions（机器人，collisionArray，worldCollisionArray，Q（：，i）中，假）;结束isTrajectoryInCollision =任何（isCollision）
isTrajectoryInCollision =合乎逻辑1
检查有问题的个案
通过检查碰撞，有发生2次碰撞。这些可视化配置，以进一步调查。
problemIdx1 =找到（isCollision，1）;problemIdx2 =找到（isCollision，1，“持续”）;％找出问题刚体problemBodies1 = [{selfCollisionPairIdx} problemIdx1 {worldCollisionPairIdx} problemIdx1 * [1 0]];problemBodies2 = [{selfCollisionPairIdx} problemIdx2 {worldCollisionPairIdx} problemIdx2 * [1 0]];％可视化环境AX = exampleHelperVisualizeCollisionEnvironment（worldCollisionArray）;％添加机器人和突出问题机构节目（机器人，Q（：，problemIdx1），“家长”，斧头，“PreservePlot”，假）;exampleHelperHighlightCollisionBodies（机器人，problemBodies1，斧）;节目（机器人，Q（：，problemIdx2），“家长”'，斧头）;exampleHelperHighlightCollisionBodies（机器人，problemBodies2，斧）;
生成使用中间路标一个无碰撞轨迹
为了避免这些冲突，增加中间路标，以确保绕过障碍物，机器人可前往[。
intermediatePose1 = trvec2tform（[ - 3 -.2 0.6。]）* axang2tform（[0 1 0 -pi / 4]）;％Out和球体周围intermediatePose2 = trvec2tform（[0.2,0.2,0.6]）* axang2tform（[1个0 0π）;％的从上方来intermediateConfig1 = IK（“EndEffector_Link”，intermediatePose1，权重，Q（：，problemIdx1））;intermediateConfig2 = IK（“EndEffector_Link”，intermediatePose2，权重，Q（：，problemIdx2））;％显示新的中间姿势AX = exampleHelperVisualizeCollisionEnvironment（worldCollisionArray）;显示（机器人，intermediateConfig1，“家长”，斧头，“PreservePlot”，假）;显示（机器人，intermediateConfig2，“家长”，斧头）;
生成一个新的轨迹。
[Q，QD，检疫侦缉犬，T] = trapveltraj（[homeConfiguration（机器人），intermediateConfig1，startConfig，intermediateConfig2，endConfig]，200，“时间结束”，2）;
验证它是免费的碰撞。
％初始化输出isCollision =假（长度（q）中，1）;％检查每个姿势是否在碰撞collisionPairIdx =细胞（长度（q）中，1）;％提供了在发生碰撞的尸体对于I = 1：长度（Q）[isCollision（i）中，collisionPairIdx {I}] = exampleHelperManipCheckCollisions（机器人，collisionArray，worldCollisionArray，Q（：，i）中，假）;结束isTrajectoryInCollision =任何（isCollision）
isTrajectoryInCollision =合乎逻辑0
可视化生成的轨迹
动画的结果。
％绘制环境AX2 = exampleHelperVisualizeCollisionEnvironment（worldCollisionArray）;％可视化的机器人，它的首页设定显示（机器人，startConfig，“家长”，AX2）;％更新轴线尺寸轴等于通过其它位置％循环对于I = 1：长度（q）中示出了（机器人，Q（：，i）中，“家长”，AX2，“PreservePlot”，假）;％更新图的DrawNow结束
绘制随时间变化的共同立场。
图图（T，Q）xlabel（“时间”）ylabel（“共同立场”）
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