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Complete implementation of path planning modules: - AI RRT* algorithm with intelligent sampling strategies - Collision detection wrapper for PyBullet - Hole crossing strategy with dynamic approach calculation - Path optimization with simplification - Path executor for trajectory execution - GUI integration with planning and execution buttons System is now feature-complete and ready for testing phase. 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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## 机械臂运作可行性测试
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本项目是测试机械臂进行工作的可行性，应用于现实中的工程测试。测试内容是机械臂从指定基座位置到达指定位置A点，运送物体穿越障碍（一般是墙体上的洞口或者其它障碍）到达指定点位B的可行性。
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### 项目状态
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**✅ 开发完成** - 系统已实现所有核心功能，准备进入测试阶段。
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### 核心功能
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1. **运动学引擎** - 基于KDL的正逆运动学计算
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2. **路径规划** - AI增强的RRT*算法，智能穿越洞口
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3. **碰撞检测** - PyBullet物理仿真碰撞检测
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4. **路径执行** - 实时路径执行与夹爪控制
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5. **可视化界面** - GUI控制面板与3D仿真显示
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### 技术架构
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- **仿真引擎**: PyBullet
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- **运动学库**: KDL (Kinematics and Dynamics Library)
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- **路径规划**: AI-Enhanced RRT* (智能采样、自适应参数)
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- **配置管理**: JSON配置驱动设计
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### 快速开始
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1. 启动主程序：
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```bash
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python src/gui/main_window.py
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```
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2. 操作流程：
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- 点击 "Start Simulation" 启动仿真
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- 点击 "Test Reachability" 验证可达性
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- 点击 "Plan Path (AI RRT*)" 规划路径
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- 点击 "Execute Path" 执行任务
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### 下一步计划
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**🔬 系统测试阶段**：
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- 可达性测试：验证A、B点是否在工作空间内
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- 路径规划测试：测试不同场景下的规划成功率
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- 执行精度测试：验证路径执行的准确性
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- 性能测试：评估规划时间和执行效率
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- 鲁棒性测试：测试系统在各种配置下的稳定性 |