工业机器人的轨迹规划资料讲解
第七章工业机器人的轨迹规划
7
轨迹规划的目的是——将操作人员输入的 简单的任务描述变为详细的运动轨迹描述。
例如，对一般的工业机器人来说，操作员可能只 输入机械手末端的目标位置和方位，而规划的任务便 是要确定出达到目标的关节轨迹的形状、运动的时间 和速度等。这里所说的轨迹是指随时间变化的位置、 速度和加速度。
19
线性函数插值图
利用抛物线过渡的线性函 数插值图
20
7.3 直角坐标空间法
前面介绍的在关节空间内的规划，可以保证运动 轨迹经过给定的路径点。但是在直角坐标空间，路径 点之间的轨迹形状往往是十分复杂的，它取决于机械 手的运动学机构特性。在有些情况下，对机械手末端 的轨迹形状也有一定要求，如要求它在两点之间走一 条直线，或者沿着一个圆弧运动以绕过障碍物等。这 时便需要在直角坐标空间内规划机械手的运动轨迹．
在一些老龄化比较严重的国家，开发了各种各样 的机器人专门用于伺候老人，这些机器人有不少是采 用声控的方式．比如主人用声音命令机器人“给我倒 一杯开水”，我们先不考虑机器人是如何识别人的自 然语言，而是着重分析一下机器人在得到这样一个命 今后，如何来完成主人交给的任务。
4
首先，机器人应该把任务进行分解，把主人交代的任务 分解成为“取一个杯子”、“找到水壶”、“打开瓶塞”、 “把水倒人杯中”、“把水送给主人”等一系列子任务。这 一层次的规划称为任务规划(Task planning)，它完成总体任务 的分解。
5
上述例子可以看出，机器人的规划是分层次的， 从高层的任务规划，动作规划到手部轨迹规划和关节 轨迹规划，最后才是底层的控制(见图)。在上述例子 中，我们没有讨论力的问题，实际上，对有些机器人 来说，力的大小也是要控制的，这时，除了手部或关 节的轨迹规划，还要进行手部和关节输出力的规划。
机器人运动轨迹规划
θ (t ) = c0 + c1t + c2t 2 + c3t 3
(3.67)
第2章 工业机器人运动学和动力学 这里初始和末端条件是:
Hale Waihona Puke θ (ti ) = θ i θ (t ) = θ f f & θ (ti ) = 0 θ (t ) = 0 & f
对式(3.67)求一阶导数得到:
第2章 工业机器人运动学和动力学 从而简化抛物线段的方程为
1 2 θ (t ) = θ i + 2 c2t & θ (t ) = c2t && θ (t ) = c2
显然,对于直线段,速度将保持为常数,可以根据驱动器的物 理性能来加以选择。将零初速度、线性段常量速度ω以及零末 端速度代入式(3.74)中,可得A点和B点以及终点的关节位置和速 度如下:
第2章 工业机器人运动学和动力学 以二自由度平面关节机器人为例解释轨迹规划的基本原理。 如图3.19所示,要求机器人从A点运动到B点。 机器人在A点时形 位角为α=20°,β=30°; 达到B点时的形位角是α=40°,β=80°。 两关节运动的最大速率均为10°/s。当机器人的所有关节均以 最大速度运动时,下方的连杆将用2s到达, 而上方的连杆还需再 运动3s,可见路径是不规则的,手部掠过的距离点也是不均匀的。
显然,这时抛物线运动段的加速度是一个常数, 并在公共 点A和B(称这些点为节点)上产生连续的速度。
第2章 工业机器人运动学和动力学 将边界条件代入抛物线段的方程, 得到:
θ (0) = θ i = c0 & θ (0) = 0 = c1 && θ (t ) = c2
整理得
工业机器人的最优时间与最优能量轨迹规划
3、最优时间轨迹规划优化
目前的最优时间轨迹规划方法主要基于数学规划和人工智能算法，如遗传算法、 模拟退火算法等。然而，这些方法可能存在计算量大、优化时间长等缺点。为 改进现有方法，可从以下几个方面着手：
（1）利用机器学习技术：通过训练机器人大量的实际生产数据，学习并优化 机器人的运动模式，提高规划速度和准确性。
2、综合优化时间和能量轨迹规 划的方法
为了实现时间和能量的综合优化，可以采用以下方法：
（1）基于多目标优化算法：采用多目标优化算法（如遗传算法、粒子群算法 等），同时优化时间轨迹和能量轨迹。通过调整各目标函数的权重系数，可以 权衡时间和能源消耗的矛盾关系，得到综合最优解。
谢谢观看
（1）运动学和动力学建模：首先需要建立工业机器人的运动学和动力学模型， 以便准确模拟机器人的运动过程并预测其性能。
（2）路径规划：通过计算机辅助设计（CAD）技术，规划出机器人完成作业所 需的最佳路径，同时确保路径的安全性和可行性。
（3）速度规划：根据任务需求和机器人的运动性能，制定机器人沿最佳路径 移动的速度计划，以保证生产效率和产品质量。
（3）优化算法：采用适当的优化算法，如梯度下降法、遗传算法等，对规划 好的路径进行优化，以实现最小化能源消耗的目标。
3、最优能量轨迹规划优化
目前的最优能量轨迹规划方法主要基于实验研究和经验总结。为了进一步优化 现有方法，可从以下几个方面着手：
（1）建立全面的能量模型：除了电机功耗和负载功耗，还应考虑其他影响因 素，如摩擦力、风阻等，以更精确，实现自我优化和改 进。
（3）考虑动态环境：在规划过程中考虑生产环境的动态变化，如物料供应、 设备故障等因素，以提高规划的适应性。
最优能量轨迹规划
1、最优能量轨迹规划定义
工业机器人的轨迹规划与运动控制技术
工业机器人的轨迹规划与运动控制技术工业机器人的轨迹规划与运动控制技术是现代制造业中不可或缺的关键技术之一。
随着自动化程度的不断提高和人工智能技术的快速发展，工业机器人的应用范围越来越广泛，能够有效提高生产效率、降低劳动强度，并提高产品质量的稳定性。
本文将重点介绍工业机器人的轨迹规划和运动控制技术，并探讨其在制造业中的应用前景。
轨迹规划是工业机器人操作的重要步骤之一。
它涉及到确定机器人执行任务时的最佳运动路径，在保证安全性的前提下提高机器人的运动效率。
在轨迹规划中，主要考虑以下几个方面的问题：避障、路径平滑性、运动速度和加速度控制等。
首先，避障是轨迹规划中的重要问题。
工业机器人常常需要在有限的空间中执行任务，避免与周围环境中的障碍物发生碰撞是至关重要的。
为了实现避障，可以利用传感器技术来感知机器人周围的环境，如使用激光雷达、视觉传感器等。
通过实时获取周围环境的信息，机器人可以通过合理的规划路径来避免障碍物，以确保安全和顺利的任务执行。
其次，路径平滑性也是轨迹规划中需要考虑的因素之一。
机器人在执行任务时需要保持平稳的运动，以避免机械振动和冲击。
通过使用插补方法，可以将机器人的运动轨迹优化为平滑的曲线，从而提高机器人的运动质量。
常见的插补方法包括线性插补、圆弧插补和样条插补等，可以根据具体的任务需求选择合适的插补方法来实现路径平滑。
此外，运动速度和加速度控制也是轨迹规划中不可忽视的方面。
机器人的运动速度和加速度需要根据具体的任务需求来进行合理的控制。
过高的速度和加速度会导致机器人在执行任务时发生失控，而过低的速度和加速度则会影响机器人的生产效率。
因此，需要通过合理的控制方法，将机器人的运动速度和加速度控制在合适的范围内。
与轨迹规划相关的是运动控制技术。
运动控制技术包括位置控制、力控制和视觉控制等。
其中，位置控制是最常见的一种控制方式，通过对机器人关节进行控制，使其能够精确地达到给定的目标位置。
另一方面，力控制技术可以实现对机器人施加力的控制。
第4章 工业机器人运动轨迹规划
培养严谨认真、规范操作的意识。
培养合作学习、团结协作的精神。
任务1 轨迹规划问题与性能指标
【任务描述】 在本次任务中需要了解清楚轨迹规划的重要性，轨迹规划的基本概念和方式。路径 和轨迹规划与受到控制的机器人从一个位置移动到另一个位置的方法有关。路径与轨迹 规划既要用到机器人的运动学相关知识，也要用到机器人的动力学。本任务主要讨论机 器人的轨迹规划问题和性能指标。
任务2 常用机器人路径控制方式
【知识储备】 三、常用轨迹运动控制指令 2. MoveJ －通过关节移动移动机器人 当运动不必是直线的时候，MoveJ用来快速将机器人从一个点运动到另一个点，如 图4-6示意。机器人和外部轴沿着一个非直线的路径移动到目标点，所有轴同时到达目标
点。该指令只能用在主任务T_ROB1中，或者在多运动系统中的运动任务中。
任务3 机器人运动轨迹规划基本方法
【知识储备】 一、轨迹规划基本方法分类 在工业机器人末端执行工具的轨迹路径控制方法中，最常用的轨迹规划方法有两种： 第—种方法要求用户对于选定的轨迹结点(插值点)上的位姿、速度和加速度给出一组 显式约束(例如连续性和光滑程度等)，轨迹规划器从一类函数(例如n次多项式)中选取参
主要内容
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轨迹规划问题与性能指标
常用机器人路径控制方式
机器人运动轨迹规划基本方法
机器人轨迹规划实例
2017/1/13
【学习目标】 1. 知识目标 了解机器人轨迹规划的基本概念。 熟悉机器人轨迹规划的性能指标。 掌握机器人的路径控制方式。 掌握机器人运动轨迹规划的基本方法。 2. 技能目标 能够进行点位运动轨迹示教及程序编写与调试。 能够进行连续路径轨迹示教及程序的编写与调试。 能够进行复杂轨迹的程序编写与调试。 3. 情感目标
工业机器人的轨迹规划与控制
工业机器人的轨迹规划与控制工业机器人在现代制造业中扮演着重要角色，其轨迹规划与控制是实现高效生产的关键。
本文将介绍工业机器人轨迹规划与控制的基本原理和方法。
一、工业机器人轨迹规划的基本原理轨迹规划是指确定机器人在三维空间内运动的路径，使其能够准确到达目标位置，并避免碰撞障碍物。
轨迹规划的基本原理主要包括以下几个方面：1. 任务规划：确定工业机器人要完成的任务，包括目标位置、姿态和速度等参数。
根据任务的性质和要求，选择合适的轨迹规划方法。
2. 机器人建模：将工业机器人抽象成数学模型，包括机器人的几何结构、运动学和动力学模型。
通过建模可以精确描述机器人的运动特性。
3. 环境感知：通过传感器获取机器人周围环境的信息，包括障碍物的位置、形状和大小等。
环境感知是轨迹规划中重要的一步，可以避免机器人碰撞障碍物。
4. 路径生成：根据机器人的起始位置、目标位置和环境信息，生成机器人的运动路径。
常用的路径生成方法包括直线插补、圆弧插补和样条插补等。
5. 避障算法：根据环境感知的结果，结合路径生成的路径，进行避障算法的计算。
常用的避障算法包括最近邻规划法、虚拟力法和人工势场法等。
二、工业机器人轨迹控制的基本方法轨迹控制是指根据轨迹规划生成的运动路径，使机器人能够按照期望的轨迹进行运动。
工业机器人轨迹控制的基本方法主要包括以下几个方面：1. 运动控制器：根据机器人的动力学模型和期望的轨迹，设计适当的运动控制器。
常用的运动控制器包括PID控制器、模糊控制器和自适应控制器等。
2. 传感器反馈：通过传感器获取机器人当前的位置信息，并将其反馈给控制器进行实时调节。
传感器反馈可以提高轨迹控制的准确性和稳定性。
3. 动态补偿：考虑工业机器人在运动过程中的惯性和摩擦等因素，进行动态补偿，使轨迹控制更加精确和稳定。
4. 跟踪控制：根据实际轨迹和期望轨迹之间的差异，设计相应的跟踪控制策略，使机器人能够按照期望轨迹进行运动。
5. 跟随误差修正：根据传感器反馈的实际位置信息，对跟随误差进行修正和调整，使机器人能够更精确地按照期望轨迹进行运动。
工业机器人的轨迹规划与控制
工业机器人的轨迹规划与控制在现代工业生产中，机器人的应用越来越广泛，特别是工业机器人的应用日益普及，成为生产制造业中不可或缺的重要设备。
为了让工业机器人更加高效、精确地完成任务，轨迹规划与控制技术成为了工业机器人领域中研究的热点问题。
一、工业机器人的轨迹规划工业机器人的轨迹规划主要是指根据工艺要求和机器人动作的限制，规划出机器人的运动轨迹，使其能够高效、精准地完成任务。
轨迹规划技术主要包括离线规划和在线规划两种。
离线规划是指在计算机上通过程序计算出机器人运动的轨迹，然后将结果存储在机器人控制器中，使机器人能够按照存储的轨迹进行运动。
离线规划的优点是计算速度快、轨迹精度高，适用于重复性高的工艺任务。
在线规划则是在机器人实际运动的过程中实时计算并调整机器人的轨迹，以满足动态的工艺要求和环境变化。
在线规划的优势是适应性强、实时性好，适用于一些变化较大的任务。
二、工业机器人的控制工业机器人的控制主要包括轨迹控制和力控制两个方面。
轨迹控制是指控制机器人按照预先规划好的轨迹进行运动，保证精度和稳定性。
力控制则是在机器人运动的过程中控制机器人受到的力和力矩，保证机器人的强度和安全性。
在轨迹控制方面，工业机器人的控制策略主要包括PID控制、模型预测控制和逆向动力学控制等方法。
PID控制是一种经典的控制方法，具有简单易操作、精度较高的优点。
模型预测控制则是一种先进的控制方法，能够适应复杂系统和多变条件的控制要求。
逆向动力学控制则是一种较为复杂的控制方法，需要大量的模型计算和数据处理，但可以实现较高精度的轨迹控制。
在力控制方面，工业机器人的控制策略主要采用基于阻抗的控制方法和基于力/力矩传感器的控制方法。
基于阻抗的控制方法是指在机器人遇到外部阻力时，通过改变机器人的刚度和阻尼来实现力的控制。
基于力/力矩传感器的控制方法则是通过传感器对机器人所受的力和力矩进行实时测量和反馈控制，实现对机器人力的精确控制。
总之，工业机器人的轨迹规划与控制是实现机器人高效、精确操作的重要技术，对于提高生产制造业的自动化水平和效率有着重要的作用。
工业机器人动态运动轨迹规划优化
工业机器人动态运动轨迹规划优化工业机器人动态运动轨迹规划优化是指在工业机器人的运动过程中，通过合理的规划和优化，使得机器人能够更加高效、精准地完成任务。
这对于提高生产效率、降低成本以及保证产品质量具有重要意义。
本文将从动态运动轨迹规划、优化算法以及应用案例三个方面对工业机器人动态运动轨迹规划优化进行探讨。
一、动态运动轨迹规划动态运动轨迹规划是指在机器人运动过程中，根据实时传感器数据和环境信息，对机器人的运动轨迹进行规划和调整，以适应实际工作环境和任务需求。
常用的动态运动轨迹规划方法有RRT算法、遗传算法以及最优控制算法等。
1. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种基于树结构的路径规划算法。
它通过在搜索树中随机采样节点，并将新采样点与搜索树中的最近邻节点连接，逐步生成可行路径。
RRT算法的特点在于探索速度快、适用于复杂动态环境下的规划问题。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过使用遗传操作（选择、交叉、变异）对候选解进行迭代演化，从而找到最优解。
在动态运动轨迹规划中，遗传算法可以用于在一定时间窗口内搜索到合适的轨迹。
3. 最优控制算法最优控制算法是一种通过优化目标函数来计算最优控制信号的方法。
在动态运动轨迹规划中，可以将机器人的控制信号作为优化变量，并以最小化运动误差或能耗为目标函数，通过求解最优化问题来得到最佳的运动轨迹。
二、优化算法工业机器人动态运动轨迹规划的优化算法目的是通过改进和优化规划方法，提高机器人的运动效率和精度。
常用的优化算法有粒子群优化算法、模拟退火算法以及遗传算法等。
1. 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
它通过模拟群体中个体间的经验交流和信息共享，逐步寻找最优解。
在机器人动态运动轨迹规划中，粒子群优化算法可以用于搜索最优的轨迹以及优化路径参数。
2. 模拟退火算法模拟退火算法是一种随机搜索算法，通过模拟金属冶炼过程中的退火过程，以概率性的方式逃离局部最优解并寻找全局最优解。
工业机器人轨迹规划与编程说课讲解
【例7-2】同例7.1，且已知起始加速度和终止减速度均为 50/s2。
解：
( t) 3 0 2 .5 t2 1 .6 t3 0 .5 8 t4 0 .0 4 6 4 t5
图 关节的位置、速度和加速度曲线
标准的S形速度曲线
变形的S形速度曲线
两端5次中间直线如何？
S型线条之美
S型线条之美
多个关节的运动轨迹
每个关节在相应路径段运行的时间相同，这样就保证了 所有关节都将同时到达路径点和目标点，从而也保证了工 具坐标系在各路径点具有预期的位姿。
拟合成光滑函数的方法？
三次多项式插值 过路径点的三次多项式插值 五次多项式插值 用抛物线过渡的线性插值 。。。。等
拟合成光 滑函数的 方法
y
x
z
y
x
z
建立工具坐标系的主要目的把控制点转移到工具的尖端点上。 工具坐标系的方向随腕部的移动而发生变化。
不仅要规定机器人的起始点和终止点，而且要给出介于起 始点和终止点之间的中间点，也称路径点。运动轨迹除了位 姿约束外，还存在着各路径点之间的时间分配问题。例如， 在规定路径的同时，必须给出两个路径点之间的运动时间。
•
•
(0) 0
•
•
(t f ) f
求解可得
a0 0
•
a1 0
a2
3
t
2 f
(
f
0)
2 tf
•
0
1 tf
•
f
a3
2
t
3 f
(
f
0)
1
t
2 f
•
•
(0 f
)
7.2.3 五次多项式插值
除了指定运动段的起点和终点的位置和速度外，也可以指 定该运动段的起点和终点加速度。这样，约束条件的数量 就增加到了6个，相应地可采用下面的五次多项式来规划轨 迹运动。
工业机器人轨迹规划与编程PPT课件
6、机器人语言、示教再现编程原理、优缺点、编程再现过程步 骤；
7、工业机器人示教再现编程举例----以安川、ABB机器人为例； 8、机器人离线编程仿真系统的构成、特点-----安川、ABB机器
人离线编程仿真系统介绍；
轨迹规划方法一般是在机器人初始位置和目标位置之间用 “内插”或“逼近”给定的路径，并产生一系列“控制设定 点”。
7.1.2 轨迹规划的一般性问题
工具坐标系{T} 与工作台（用户）坐标系{S}
机器人的作业可以描述成工具坐标系{T}相对于工作台坐标 系{S}的一系列运动，是一种通用的作业描述方法。
可以把如图所示的机器 人从初始状态运动到终 止状态的作业看做是工 具坐标系从初始位置{T0} 变化到终止位置{Tf}的坐 标变换。
线性函数+两段抛物线函数
平滑地衔接在一起，形成带 有抛物线过渡域的线性轨迹。
T形速度曲线
v vmax
ta
tf-ta
tf t
经验：一般取
1 ta 5 t f
【例7-3】在例7-1中，假设六轴机器人的关节1以角速度100/s在5 秒内从初始角300运动到目的角700。求解所需的过渡时间并绘制关 节位置、速度和加速度曲线。
•
•
(0) 0
•
•
(t f ) f
求解可得
a0 0
•
a1 0
a2
3
t
2 f
(
f
0)
2 tf
•
0
1 tf
•
f
a3
2
t
3 f
(
f
0)
工业机器人运动轨迹
基于几何学的方法主要关注机器人末端执行器的位置和姿态，通过几何 计算来求解运动轨迹。这种方法简单直观，但在处理复杂约束和动态环 境时存在局限性。
03
综合来看，工业机器人运动轨迹规划 是一个多学科交叉的领域，需要综合 考虑几何学、动力学、人工智能等多 个方面的因素。未来的研究可以从以 下几个方面展开：提高规划算法的实 时性和鲁棒性、研究复杂约束下的运 动轨迹规划方法、探索多机器人协同 运动轨迹规划技术等。
研究展望
• 随着技术的不断发展，工业机器人将在更多领域得到应用，如医疗、航空、深 海等领域。这些领域具有特殊的约束和环境条件，需要针对具体情况研究相应 的运动轨迹规划方法。
运动轨迹规划方法
要点一
总结词
运动轨迹规划方法可以分为基于规则的方法、基于搜索的 方法、基于优化方法等。
要点二
详细描述
基于规则的方法是根据经验或规则来规划机器人的运动轨 迹，这种方法简单易行，但缺乏灵活性。基于搜索的方法 是通过搜索空间来寻找最优的运动轨迹，这种方法能够找 到最优解，但计算量大，时间长。基于优化方法是通过数 学模型和优化算法来规划机器人的运动轨迹，这种方法能 够找到最优解，且计算量相对较小。
案例一：汽车制造行业中的应用
总结词
高效、精确、可重复
详细描述
在汽车制造过程中，工业机器人被广泛应用于焊接、涂装、装配等环节。通过 精确的运动轨迹规划，机器人能够高效地完成复杂的工作流程，提高生产效率， 减少人工干预，确保产品质量。
案例二：电子制造行业中的应用
工业机器人轨迹规划
2、过路径点的三次多项式插值
3、高阶多项式插值
4、用抛物线过渡的线性插值
一、三次多项式插值
在机器人运动过程中，若末端执行器的起始和终止位姿已知，由 逆向运动学即可求出对应于两位姿的各个关节角度。末端执行器实现 两位姿的运动轨迹描述可在关节空间中用通过起始点和终止点关节角
的一个平滑轨迹函数 (t)来表示。
为实现系统的平稳运动，每个关节的轨迹函数 (t)至少需要满足
四个约束条件，即两端点位置约束和两端点速度约束。
端点位置约束是指起始位姿和终止位姿分别所对应的关节角度。
关(节t)在角时度刻ft，0=即0时的值是起始关节角度0，在终端时刻tf时的值是终止
为满足关节运动速度的连续性要求，起始点和终止点的关节速 度可简单地设定为零，即
0 0
t
f
0
上面给出的四个约束条件可以惟一地确定一个三次多项式：
运动过程中的关节速度和加速度则为
t
t
a1 2a2t
2a2
3a3t 6a3t
2
关节角速度和角加速度的表达式为：
t
6
t
2 f
f 0
(3) 规划机器人的运动轨迹时，需明确其路径上是否存在障碍约 束的组合。
本章主要讨论连续路径的无障碍轨迹规划方法。
6.2 插补方式分类与轨迹控制
6.2.1 插补方式分类 点位控制(PTP控制)通常没有路径约束，多以关节坐标运
动表示。点位控制只要求满足起终点位姿，在轨迹中间只有 关节的几何限制、最大速度和加速度约束；为了保证运动的 连续性，要求速度连续，各轴协调。如MOVJ
工业机器人的轨迹规划和控制知识讲解
工业机器人的轨迹规划和控制S. R. Munasinghe and Masatoshi Nakamura 1.简介工业机器人操作臂被用在各种应用中来实现快速、精确和高质量的生产。
在抓取和放置操作，比如对部分的操作，聚合等，操作臂的末端只执行器必须在工作空间中两个特定的位置之间移动，而它在两者之间的路径却不被关心。
在路径追踪应用中，比如焊接，切削，喷涂等等，末端操作器必须在尽可能保持额定的速度下，在三维空间中遵循特定的轨迹运动。
在后面的事例中，在对末端操作器的速度、节点加速度、轨迹有误等限订的情况下轨迹规划可能会很复杂。
在没有对这些限制进行充分考虑的情况下进行轨迹规划，通常会得到很差的表现,比如轨迹超调，末端操作器偏离给定轨迹，过度的速度波动等。
机器人在笛卡尔轨迹中的急弯处的的表现可能会更加恶化。
到目前为止很多轨迹规划算法己经被提出，从笛卡尔轨迹规划到时间最优轨迹规划。
然而，工业系统无法适应大多数的这些方法，有以下两点原因：（1）这些技术经常需要进行在目前机构中进行硬件的移动，生产过程必须被打断以进行系统重新配置，而这往往需要很长时间。
（2）这些方法中很多通常只考虑到一种约束，而很少关注工业的需求和被请求的实际的约束。
因此，它们很难在工业中实现。
在本文的观点中，我们提出了一种新的轨迹规划算法，考虑到了末端操作器的速度限制，节点加速度限制，应用中的容错度。
这些是在工业应用中实际的约束。
其他工业操作臂中的技术问题是他们的动力学延迟，这导致末端操作臂在轨迹中的拐角处出轨。
为了补救这个问题，我们设计了前向补偿，稍稍改变了拐角处的路径，使得即使在延迟动力学环节存在的情况下依然确保末端操作臂的实际跟踪轨迹。
结合了前向补偿新的轨迹规划算法在控制系统中表现为单一的前向阻塞。
它可以轻松地适应目前的工业操作臂系统，不冒风险，不花费时间重新配置硬件。
轨迹规划算法可以为所有操作臂的节点产生位置，速度和加速度的大体规划。
在大多数工业操作臂中，系统输入是节点的位置数据，这在工业中是作为被给定的数据而广为人知的。
工业机器人的轨迹规划与控制方法研究
工业机器人的轨迹规划与控制方法研究工业机器人作为现代制造业中非常重要的设备之一，广泛应用于不同的生产领域。
为了实现高效的生产和精确控制，工业机器人的轨迹规划与控制方法成为研究的热点。
本文将就工业机器人的轨迹规划和控制方法进行探讨。
一、轨迹规划方法工业机器人的轨迹规划是指通过对机器人的运动轨迹进行优化设计，实现灵活高效的运动。
常见的轨迹规划方法有直线轨迹规划、圆弧轨迹规划和样条曲线轨迹规划等。
直线轨迹规划是指机器人按照直线路径移动的方法。
这种方法简单直接，适用于一些直线型的加工任务。
但在某些情况下，直线轨迹规划缺乏灵活性，不能满足复杂加工任务的要求。
圆弧轨迹规划是指机器人按照圆弧路径移动的方法。
这种方法可以在机器人的运动过程中实现曲线的变化，提高机器人的运动灵活性。
但圆弧轨迹规划存在圆弧半径选择和切换问题，需要对机器人的运动空间进行规划和优化。
样条曲线轨迹规划是一种更加灵活和精细的方法。
通过将机器人的运动轨迹划分为多段曲线，可以实现更加复杂的运动规划。
此外，样条曲线轨迹规划可以实现光顺的路径转变和加工过程，提高机器人的运动效果和精度。
二、控制方法工业机器人的控制是指对机器人的姿态、速度和力矩等参数进行调整和控制，以实现精确的加工和运动。
常见的控制方法有位置控制、力控制和力/位置控制等。
位置控制是指通过控制机器人的关节位置来实现对机器人运动的控制。
这种控制方法简单易行，但在一些复杂的加工任务中，只依靠位置控制难以满足精度和稳定性的要求。
力控制是指通过对机器人施加外力来实现对机器人运动的控制。
这种控制方法用于需要对加工件施加力矩的工艺过程，可以实现对力矩的高精度控制。
但力控制方法对机器人和加工环境的刚性要求较高，应用范围有限。
力/位置控制是将位置控制和力控制方法结合起来的一种综合控制方法。
通过同时对机器人的位置和外力进行控制，可以实现更加灵活和精确的加工过程。
力/位置控制方法适用于大部分工业机器人的控制需求，具有较好的适应性和灵活性。
工业机器人中的路径规划与轨迹控制技术分析
工业机器人中的路径规划与轨迹控制技术分析工业机器人在现代制造业中起着至关重要的作用，它能够自动完成重复性、高精度和高效率的任务。
工业机器人的核心功能之一就是路径规划与轨迹控制。
本文将对工业机器人中的路径规划与轨迹控制技术进行详细分析。
一、路径规划技术路径规划是指确定机器人从起始位置到目标位置的最佳路径的过程。
在工业机器人中，路径规划技术的目标是使机器人能够以最短的时间和最小的代价到达目标位置。
在路径规划过程中，需要解决以下几个关键问题：1.1 环境建模在路径规划过程中，首先需要对机器人所处的环境进行建模。
这包括利用传感器获取环境中的障碍物信息，并将其转化为机器人可理解的形式，例如地图、网格或点云等。
通过对环境进行建模，可以使机器人能够感知并避开障碍物，确保路径安全。
1.2 路径搜索算法路径搜索算法是路径规划的核心算法，其目标是在环境模型中找到一条最佳路径。
常用的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法使用启发式搜索方法，根据机器人的起始位置、目标位置和环境信息，逐步搜索可能的路径，并根据启发函数评估路径的优劣。
1.3 优化策略在找到一条可行路径后，还需要对其进行优化，以满足特定的性能要求。
例如，可以通过优化路径长度、时间和能源消耗等来提高机器人的效率。
优化策略可以基于路径搜索算法的结果进行进一步的优化，或者使用全局规划算法来寻找更优的解。
二、轨迹控制技术轨迹控制是指控制机器人在路径上的运动，使其按照预定的轨迹精确运动。
在工业机器人中，轨迹控制技术的目标是实现高精度和高稳定性的运动控制。
以下是常用的轨迹控制技术：2.1 PID控制PID控制是一种简单而常用的控制方法，它通过不断调节系统的输出来使系统的反馈信号与期望值尽可能接近。
在轨迹控制中，PID控制可以被用来控制机器人的位置、速度和加速度等。
通过调节PID参数，可以实现较高的运动精度和稳定性。
2.2 路径跟踪控制路径跟踪控制是一种更高级的控制方法，其目标是使机器人按照给定的路径进行精确跟踪。
工业机器人运动轨迹规划技术
工业机器人运动轨迹规划技术随着工业生产的快速发展和机器人技术的逐渐成熟，工业机器人已经成为了现代工厂中不可缺少的一部分。
然而，随着机器人数量的增加和任务复杂度的提高，工业机器人运动轨迹规划技术也日益发展。
本文将介绍工业机器人运动轨迹规划技术及其发展趋势。
一、运动轨迹规划的意义在工业生产中，机器人的运动轨迹规划是非常重要的，其主要目的是为了保证机器人能够高效、准确地完成任务。
而规划运动轨迹能够直接影响工业机器人的运动性能，包括速度、加速度、精度、稳定性等。
所以，一个好的运动轨迹规划方案不仅能够使机器人完成任务，而且能够保证机器人的安全和可靠性。
二、基本运动轨迹规划方法1.位姿规划方法位姿规划方法是运动轨迹规划的最基本方法，其主要是为机器人规划出一串位置坐标点，然后机器人按照这些位置点依次移动，从而完成任务。
一般情况下，位姿规划是采用数学模型计算得出的，主要是采用正运动学和逆运动学方法。
2.时间规划方法时间规划方法主要是为机器人规划出一段时间内应该完成的运动，一般是确定机器人在每一个时间点的位置、方向和速度等信息。
时间规划方法是在位姿规划的基础上进一步计算的，它可以有效地控制机器人的运动速度和加速度，同时也能够保证机器人的精度和稳定性。
3.优化规划方法优化规划方法是一种基于最优化算法的运动轨迹规划方法，主要是为了解决复杂任务中的多目标、多约束优化问题。
尽管优化规划方法计算量大，但在大规模复杂任务中具有非常重要的作用。
三、轨迹规划技术的发展趋势1.深度学习技术的应用人工智能和深度学习技术的快速发展将为运动轨迹规划技术带来非常大的变化。
深度学习带来的主要优势是可以处理非常大的数据量，从而可以识别出更加复杂的模式，进而提高机器人的运动性能。
2.仿真技术的发展随着工业基础设施的升级和运算能力的提高，仿真技术日趋成熟，其在工业机器人的运动轨迹规划中发挥着越来越重要的作用。
仿真技术可以模拟现实环境中的场景，并为机器人规划出最佳的运动轨迹，从而降低机器人的开发成本和风险。
工业机器人中的路径规划算法使用教程
工业机器人中的路径规划算法使用教程工业机器人是现代工业生产中的重要设备，其高速、高精度的特点使其成为生产线上的关键角色。
机器人的运动轨迹规划是机器人控制领域中的核心问题之一，合理的路径规划可以提高机器人的运动效率和精确度。
本文将介绍工业机器人中常用的路径规划算法，并提供使用教程，帮助读者更好地掌握这些算法。
1. 机器人运动的基本概念在介绍路径规划算法之前，首先需要了解机器人运动的基本概念。
在工业机器人中，通常使用笛卡尔坐标系描述机器人的位置和姿态。
位置由三个坐标表示，分别是机器人在水平面上的位置（X、Y坐标）和垂直方向上的位置（Z坐标）。
姿态由三个角度表示，分别是机器人绕X轴、Y轴和Z轴的旋转角度。
机器人通过控制关节的运动来实现位置和姿态的改变，关节角度是描述机器人姿态变化的重要参数。
2. 路径规划算法简介路径规划算法根据给定的起始点和目标点，在机器人工作空间中找到一条合适的路径。
常见的路径规划算法包括：直线运动规划、圆弧运动规划、样条曲线插补等。
- 直线运动规划：直线运动规划是最简单的路径规划方法，它将起始点和目标点之间的路径划分为若干个小线段，并通过控制机器人的速度和加速度，在每个小线段上做匀速运动。
直线运动规划适用于机器人在直线路径上的运动，但在复杂环境中可能存在碰撞风险。
- 圆弧运动规划：圆弧运动规划是通过定义一条圆弧路径来实现机器人的运动。
其基本原理是通过计算起始点、目标点和圆弧半径，确定圆弧曲线的参数方程，再结合机器人的速度和加速度限制，实现机器人的平滑运动。
- 样条曲线插补：样条曲线插补方法通过拟合多个散点来生成一条平滑的路径。
它可以实现复杂的路径规划，例如S曲线或贝塞尔曲线。
样条曲线插补方法通常需要使用插值算法进行计算，以满足机器人的运动要求。
3. 使用教程：直线运动规划实例下面将通过一个直线运动规划的实例来介绍路径规划算法的使用。
假设机器人需要从起始点（X1, Y1, Z1）移动到目标点（X2, Y2, Z2）。
工业机器人基础讲义--第4章_工业机器人轨迹规划
注：1）2008年春季讲课用；2）带下划线的黑体字为板书内容；3）公式及带波浪线的部分为必讲内容第4章轨迹规划本章主要介绍工业机器人任务规划的主要内容和主要算法，使读者对工业机器人的控制内容和控制过程有一个比较清楚的了解，为下一章工业机器人控制打下一定基础。
4.1 工业机器人任务规划的一般概念工业机器人在完成给定的作业任务之前，应该规定它的操作顺序、行动步骤和作业进程。
在人工智能的研究范围中，规划实际上就是一种问题求解技术，即从某个特定问题的初始状态出发，构造一系列操作步骤（也称算子），使之达到解决该问题的目标状态。
工业机器人任务规划所涉及的范围十分广泛，如图4-1所示，任务规划器根据输入的任务说明，规划执行任务所需的运动信息，此运动信息作为工业机器人控制器的输入信息。
控制器根据操作臂的运动学模型和动力学模型以及传感器（包括视觉）在线采集的数据产生控制指令。
任务图4-1 任务规划器本章在操作臂运动学和动力学的基础上，讨论在关节空间和操作空间中工业机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。
所谓轨迹，是指操作臂在运动过程中的位移、速度和加速度。
而轨迹规划是根据作业任务的要求，计算出预期的运动轨迹。
首先对工业机器人的任务、运动路径和轨迹进行描述。
轨迹规划器可使编程手续简化，只要求用户输入有关路径和轨迹的若干约束和简单描述，而复杂的细节问题则由规划器解决。
例如，用户只需给出手部的目标位姿，让规划器确定到达该目标的路径点、持续时间、运动速度等轨迹参数。
并且，在计算机内部描述所要求的轨迹，即选择习惯规定及合理的软件数据结构。
最后，对内部描述的轨迹，实时计算工业机器人运动的位移、速度和加速度，生成运动轨迹。
每一轨迹点的计算时间要与轨迹更新速率合拍，在现有的工业机器人控制系统中，这一速率在20~200Hz之间。
4.2 轨迹规划的一般性问题通常将操作臂的运动看作是工具坐标系{T}相对于工作坐标系{S}的运动。
这种描述方法既适用于各种操作臂，也适用于同一操作臂上装夹的各种工具。
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主要内容
7.1 机器人规划的基本概念 7.2 关节空间法 7.3 直角坐标空间法 7.4 轨迹的实时生成 7.5 路径的描述
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7.1 机器人规划的基本概念
所谓机器人的规划(P1anning)，指的是
——机器人根据自身的任务，求得完成这一 任务的解决方案的过程。这里所说的任务，具
图 智能机器人的规划层次入的 简单的任务描述变为详细的运动轨迹描述。
例如，对一般的工业机器人来说，操作员可能只 输入机械手末端的目标位置和方位，而规划的任务便 是要确定出达到目标的关节轨迹的形状、运动的时间 和速度等。这里所说的轨迹是指随时间变化的位置、 速度和加速度。
对工业机器人来说，高层的任务规划和动作规划一 般是依赖人来完成的。而且一般的工业机器人也不具 备力的反馈，所以，工业机器人通常只具有轨迹规划 的和底层的控制功能。
6
给主人倒一杯水
取一个杯子 找到水壶
打开水壶
把水倒入杯中 把水送给主人
提起水壶到杯口上方 把水壶倾斜 把水壶竖直 把水壶放回原处
手部从A点移到B 点 关节从A点移到B点
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简言之，机器人的工作过程，就是通过规划，将要求的任 务变为期望的运动和力，由控制环节根据期望的运动和力的信 号，产生相应的控制作用，以使机器人输出实际的运动和力， 从而完成期望的任务。这一过程表述如下图所示。这里，机器 人实际运动的情况通常还要反馈给规划级和控制级，以便对规 划和控制的结果做出适当的修正。
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对于CP控制:
机械手末端的运动轨迹是根据任务的需要给定的 ，但是它也必须按照一定的采样间隔，通过逆运动 学计算，将其变换到关节空间，然后在关节空间中 寻找光滑函数来拟合这些离散点．最后，还有在机 器人的计算机内部如何表示轨迹，以及如何实时地 生成轨迹的问题。
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轨迹规划问题又可以分为关节空间的轨迹规划和 直角空间的轨迹规划。
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显然，这些光滑函数必须满足以下条件：
q0 q0 q tf qf
（7-1）
同时若要求在起点和终点的速度为零，即：
q&0 0 q&tf 0
（7-2）
那么可以选择如下的三次多项式：
q t a 0 a 1 t a 2 t2 a 3 t3
（7-3）
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对于PTP控制:
通常只给出机械手末端的起点和终点，有时也给 出一些中间经过点，所有这些点统称为路径点。应 注意这里所说的“点” 不仅包括机械手末端的位置 ，而且包括方位，因此描述一个点通常需要6个量 。通常希望机械手末端的运动是光滑的，即它具有 连续的一阶导数，有时甚至要求具有连续的二阶导 数。不平滑的运动容易造成机构的磨损和破坏，甚 至可能激发机械手的振动。因此规划的任务便是要 根据给定的路径点规划出通过这些点的光滑的运动 轨迹。
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首先，机器人应该把任务进行分解，把主人交代的任务 分解成为“取一个杯子”、“找到水壶”、“打开瓶塞”、 “把水倒人杯中”、“把水送给主人”等一系列子任务。这 一层次的规划称为任务规划(Task planning)，它完成总体任务 的分解。
然后再针对每一个子任务进行进一步的规划。以“把水倒 入杯中”这一子任务为例，可以进一步分解成为“把水壶提 到杯口上方”、“把水壶倾斜倒水入杯”、“把水壶竖直“ 、“把水壶放回原处”等一系列动作，这一层次的规划称为 动作规划(Motion P1anning)，它把实现每一个子任务的过程分 解为一系列具体的动作。
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上述例子可以看出，机器人的规划是分层次的， 从高层的任务规划，动作规划到手部轨迹规划和关节 轨迹规划，最后才是底层的控制(见图)。在上述例子 中，我们没有讨论力的问题，实际上，对有些机器人 来说，力的大小也是要控制的，这时，除了手部或关 节的轨迹规划，还要进行手部和关节输出力的规划。
智能化程度越高，规划的层次越多，操作就越简单 。
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下面具体介绍在关节空间内常用的两种规划方法 1） 三次多项式函数插值
考虑机械手末端在一定时间内从初始位置和方位移动到 目标位置和方位的问题。利用逆运动学计算，可以首先求 出一组起始和终了的关节位置．现在的问题是求出一组通 过起点和终点的光滑函数。满足这个条件的光滑函数可以 有许多条，如下图所示：
要求的任务 人 机
接 口
规
期望的 运动和力
控
控制作用 机 器
实际的 运动和力
人
划
制
本
体
图 机器人的工作原理示意图
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上图中，要求的任务由操作人员输入给机器人， 为了使机器人操作方便、使用简单，必须允许操作人 员给出尽量简单的描述。
上图中，期望的运动和力是进行机器人控制所必 需的输入量，它们是机械手末端在每一个时刻的位姿 和速度，对于绝大多数情况，还要求给出每一时刻期 望的关节位移和速度，有些控制方法还要求给出期望 的加速度等。
7.2 关节空间法
关节空间法首先将在工具空间中期望的路径点，通 过逆运动学计算，得到期望的关节位置，然后在关节 空间内，给每个关节找到一个经过中间点到达目的终 点的光滑函数，同时使得每个关节到达中间点和终点 的时间相同，这样便可保证机械手工具能够到达期望 的直角坐标位置。这里只要求各个关节在路径点之间 的时间相同，而各个关节的光滑函数的确定则是互相 独立的。
有广义的概念，既可以指机器人要完成的某一 具体任务，也可以是机器人的某个动作，比如 手部或关节的某个规定的运动等。
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为说明机器人规划的概念，我们举下面的 例子：
在一些老龄化比较严重的国家，开发了各种各样 的机器人专门用于伺候老人，这些机器人有不少是采 用声控的方式．比如主人用声音命令机器人“给我倒 一杯开水”，我们先不考虑机器人是如何识别人的自 然语言，而是着重分析一下机器人在得到这样一个命 今后，如何来完成主人交给的任务。
为了实现每一个动作，需要对手部的运动轨迹进行必要的 规定，这是手部轨迹规划(Hand trajectory planning )。
为了使手部实现预定的运动，就要知道各关节的运动规律 ，这是关节轨迹规划(Joint trajectory planning)。
最后才是关节的运动控制(Motion control)。