运动控制算法轨迹规划ppt
运动的控制课件
不同部位损伤所致功能障碍特点
不同部位损伤所致功能障碍特点
广泛大脑皮层： 双侧旁中央小叶 额叶 基底节区 丘脑 脑干：中脑、桥脑、延髓 小脑 颈髓：四肢瘫 脊髓：截瘫
广泛大脑皮层
广泛大脑皮层损伤
常见原因：缺血缺氧性脑病、一氧化碳中毒、心肺复 苏术后、严重低血糖昏迷等。
功能障碍特点： ➢ 认知障碍明显、构音障碍、吞咽障碍 ➢ 躯干四肢肌张力障碍：动作性震颤、肌张力增高或降
以调节和影响大脑皮质发动的随意运动，完成 精细运动。
参与运动计划的形成和运动程序的编程。 精细运动程序存于小脑。
大脑皮层发起冲动时，下行通路至皮层大脑调 存储程序，回输到大脑皮层运动区，通过皮脊 束与皮层脑干束发生运动。
在运动过程中，小脑既接受来自皮层的冲动， 又接受来自周围深感觉和外感受器的输入信息，
运动的控制问题就其周围环境而言，因人 而异，而且还要根据个体的要求、环境和 目标而不断改变，所以感觉、认知和活动 三者之间相互作用。在这个模式中，中枢 神互动，系统地进行整合。
阶梯运动控制学说
阶梯运动控制学说( hierarchical control theory) :
额叶前皮质（8区） 参与抽象思维，制订运动方案 和预测动作结果。
额叶前区和顶后皮质是运动控制的最高中枢，在此 水平决定采取的动作和预测可能的结果。
基底神经节：有尾状核，壳核，苍白球、屏状核、底丘 脑及黑质(与基底节有联系)。
皮质→纹状体→苍白球→丘脑VLo→皮层（SMA）， 特别是辅助运动区，形成环路。
性疼痛和异常感觉 ➢ 对侧轻偏瘫 ➢ 对侧同向偏盲或象限盲 ➢ 情绪异常、丘脑发作 ➢ 对侧肢体轻共济失调、不自主运动 康复要点：改善情绪、控制疼痛，本体感觉输
机器人运动控制中的轨迹规划与优化技术研究
机器人运动控制中的轨迹规划与优化技术研究摘要：机器人的运动控制中的轨迹规划与优化技术对于机器人在各种应用领域的性能和效率至关重要。
本文主要介绍了机器人运动控制中轨迹规划的基本概念、常用方法及其优化技术，并分析了轨迹规划与优化技术在实际应用中的挑战和发展趋势。
1. 引言机器人的运动控制是机器人技术领域中的关键技术之一，它决定了机器人在工业自动化、服务机器人、医疗机器人等领域的性能和效率。
轨迹规划与优化技术作为机器人运动控制的重要组成部分，在指导机器人运动路径和轨迹的选择上起到至关重要的作用。
本文将介绍机器人运动控制中的轨迹规划和优化技术的研究现状和发展趋势。
2. 轨迹规划的基本概念与方法2.1 轨迹规划的基本概念轨迹规划是指确定机器人自身和末端执行器的路径，使其能够在特定的环境和约束条件下实现目标运动。
主要包括全局轨迹规划和局部轨迹规划两个方面。
全局轨迹规划是根据机器人的起始位置和目标位置，寻找一条完整的路径，以实现从起始位置到目标位置的连续运动。
局部轨迹规划则是在机器人运动过程中，根据机器人的实时感知信息，根据机器人自身的动力学特性和操作要求，动态地规划调整机器人的运动轨迹。
2.2 轨迹规划的方法常用的轨迹规划方法包括几何方法、采样方法、搜索方法等。
几何方法是通过定义机器人的几何形状和约束条件，计算机器人的最优路径。
采样方法是通过采样机器人的状态空间，选取一个合适的采样点构造路径。
搜索方法是利用搜索算法，在状态空间中搜索最优路径。
这些方法各有优缺点，应根据具体应用场景的需求进行选择。
3. 轨迹优化的技术方法3.1 轨迹平滑轨迹平滑的目标是使机器人的路径更加平滑，减少轨迹的变化率和曲率，从而提高机器人的稳定性和精度。
常用的轨迹平滑方法包括贝塞尔曲线、B样条曲线等，可以将离散的路径点插值为连续的平滑曲线。
3.2 动态轨迹规划动态轨迹规划是指根据机器人的实时感知信息和环境变化，动态地规划机器人的运动路径。
第四章,轨迹规划
第4章机器人轨迹规划本章在操作臂运动学和动力学的基础上，讨论在关节空间和笛卡尔空间中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、实时计算机器人运动的位移、速度和加速度，生成运动轨迹。
4.1 机器人轨迹规划概述一、机器人轨迹的概念机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹，即运动点的位移、速度和加速度。
机器人在作业空间要完成给定的任务，其手部运动必须按一定的轨迹(trajectory)进行。
轨迹的生成一般是先给定轨迹上的若干个点，将其经运动学反解映射到关节空间，对关节空间中的相应点建立运动方程，然后按这些运动方程对关节进行插值，从而实现作业空间的运动要求，这一过程通常称为轨迹规划。
工业机器人轨迹规划属于机器人低层规划，基本上不涉及人工智能的问题，本章仅讨论在关节空间或笛卡尔空间中工业机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。
机器人运动轨迹的描述一般是对其手部位姿的描述，此位姿值可与关节变量相互转换。
控制轨迹也就是按时间控制手部或工具中心走过的空间路径。
二、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}相对于工件坐标系{S}的一系列运动。
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。
对于移动工作台(例如传送带)，这种方法同样适用。
这时，工作坐标{ S }位姿随时间而变化。
例如，图4.1所示将销插入工件孔中的作业可以借助工具坐标系的一系图4.1 机器人将销插入工件孔中的作业描述列位姿P i(i=1，2，…，n)来描述。
第六章 轨迹规划
结点 Pi1 处：实际时间t＝T，因此 1 。
B Pi D(1) B Pi1
D(1) B Pi1B Pi1
如手部坐标系的三个坐标轴用n,o,a表示，坐标原点用p表 示，则结点 Pi 和 Pi1 相对目标坐标系｛B｝的描述可用相应的 齐次变换矩阵来表示。
nix oix aix pix
(t) a0 a1t a2t 2 a3t3 &(t) a1 2a2t 3a3t 2
位置约束和速度约束
(0) 0 (t f ) f
&(0) &0 &(t f ) &f
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 )
上式确定的三次多项式描述了起始点和终止点具有任意给 定位置和速度的运动轨迹，剩下的问题就是如何确定路径上点 的关节速度。
对于方法1，利用操作臂在此路径上的逆雅可比，把该点 的直角坐标速度“映射”为要求的关节速度。此方法虽能满足 用户设置速度的需要，但逐点设置速度耗费工作量过大。
轨迹规划的一般性问题
操作臂的运动：工具坐标系｛T｝相对工作坐标系｛S｝的运动。
点对点运动：仅规定操作臂的起点和终 点，而不考虑两点间的中间状态。如上、 下料机器人。
轮廓运动：不仅要规定操作臂的起点和 终点，而且要指明两点之间的若干中间 点（称路径点），必须沿特定的路径运 动（约束路径）。弧焊机器人。
智能机器人的运动控制与轨迹规划
智能机器人的运动控制与轨迹规划随着科技的飞速发展，智能机器人已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
在工业、医疗、农业等各个领域都有广泛应用。
而智能机器人的运动控制与轨迹规划是其能够进行高效工作和完成任务的基础。
本文将从智能机器人的控制架构、运动学模型和轨迹规划三方面来论述智能机器人的运动控制与轨迹规划。
一、智能机器人的控制架构智能机器人的控制架构一般分为三层：感知层、决策层和执行层。
感知层主要负责收集环境信息，包括传感器、视觉系统、声音系统等；决策层主要根据环境信息和任务要求制定相应的策略；执行层主要通过电机、液压等机械运动驱动器进行相应的机械运动，完成任务。
在执行层中，机器人的运动控制是实现机器人精准运动和定位的关键。
运动控制系统一般由控制器、传感器、执行器三部分组成。
控制器是指执行运动控制任务的计算机，包括运动控制板、单片机、工控机等；传感器主要用来检测环境信息，如颜色传感器、激光测距仪、扫描仪等；执行器是控制机器人运动的关键部件，如电机、液压缸等。
二、智能机器人的运动学模型智能机器人的运动学模型描述了机器人的运动学特性，包括位置、速度、加速度等。
运动学模型的建立是机器人运动控制的基础。
机器人的运动学模型由联轴器、关节、机械臂等组成。
在机器人的运动学模型中，关节是机器人的运动基本单元，通过关节的转动控制机器人的运动。
机器人的位姿由每个关节的角度和机械臂的长度决定。
而机械臂的长度，则决定了机器人的工作范围。
机器人的运动学模型是基于机器人的几何模型和运动参数建立的，它能够描述机器人的位置、速度和加速度等特性。
掌握机器人的运动学模型，能够实现机器人的运动控制和工作规划。
三、智能机器人的轨迹规划智能机器人的轨迹规划是实现机器人精准运动和完成任务的关键，通过规划机器人的运动轨迹，能够确保机器人能够以最小的误差完成任务。
轨迹规划的目标是通过运动控制算法和运动学模型，制定一条最优的机器人运动路径。
轨迹规划包括离线规划和在线规划两种方式。
机器人技术中的运动控制算法
机器人技术中的运动控制算法随着科技的不断进步，机器人技术在各行各业中得到越来越广泛的应用。
而机器人的运动控制算法则是机器人技术中一个非常重要的领域。
在机器人运动控制领域，运动控制算法是指对机器人的运动进行控制的一种算法。
运动控制算法对于机器人的运动性能，精度，稳定性，速度和效率等方面都有着直接的影响。
机器人技术中的运动控制算法包含了许多方面的技术，例如轨迹规划、运动规划、运动控制等。
其中，轨迹规划是机器人从起点到终点经过的规划路径，可以使机器人按照既定的轨迹运动。
运动规划则是指机器人在给定的条件下，寻找最优的运动轨迹，达到预定的运动目标。
而运动控制是指机器人在执行运动规划的过程中，通过控制机器人的电机、驱动器等设备，来实现机器人的运动。
在机器人的运动控制中，最常见的算法是PID算法。
PID控制算法是一种以误差为反馈信号，利用比例、积分、微分三个方面的控制作用来控制机器人运动的算法。
PID控制算法可以根据机器人的运动变化调整其运动状态，并在误差不断减小的情况下，控制机器人的运动。
除了PID算法之外，机器人技术中还有许多其他的运动控制算法。
例如优化算法，这种算法通过模拟电路、循环计算、数学优化等方式，优化机器人的运动控制；自适应控制算法，这种算法可以根据机器人所处的环境和运动状态实时调整机器人的运动；模型预测控制算法，这种算法可以通过对机器人的动力学模型进行预测控制，实现机器人的精确运动控制。
除了算法的选择，机器人的运动控制还受到多种因素的影响。
例如，机器人的执行器和传感器的性能、机器人所处的环境以及机器人的重量与尺寸等因素都会影响机器人的运动控制。
因此，在实际机器人应用中，机器人运动控制算法还需要进行多种测试和优化，以达到最佳的运动控制效果。
在机器人技术中，运动控制算法的研究一直是一个重要的领域。
随着人工智能、大数据等新技术的快速发展，机器人技术也会继续发展出新的运动控制算法。
未来的机器人技术将更加智能化，具备更高的自主性，能够实现更高效、更精确的运动控制，进一步提高机器人技术的应用范围和普及率。
机器人的轨迹规划和运动控制
机器人的轨迹规划和运动控制机器人技术已经在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。
从智能家居到工业制造，人工智能和机器人控制系统已经逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，如何规划机器人的运动轨迹和控制机器人的运动仍然是机器人领域中的难题之一。
本文将从机器人轨迹规划和机器人运动控制两个方面探讨机器人的发展。
机器人轨迹规划机器人的轨迹规划是指通过计算机软件来规划机器人的运动轨迹。
该技术可以帮助机器人完成各种任务，如物品搬运、工业加工和医疗治疗操作等。
机器人轨迹规划的主要挑战之一是将机器人的运动轨迹与环境的变化相结合，以确保机器人可以在不同的环境下运行。
此外，噪音、摩擦和其他干扰因素也可能影响机器人的轨迹规划。
为了解决这些挑战，研究人员已经开发了一些高精度的轨迹规划算法。
例如，启发式搜索算法是一种常用的算法，它可以根据环境的特征来找到机器人的最短路径。
有些研究人员还使用基于数学模型的方法，例如贝塞尔曲线和样条曲线来确定机器人的轨迹。
这些方法可以确保机器人的轨迹平滑且没有突变，从而提高机器人的准确性和可靠性。
机器人运动控制机器人的运动控制是指通过计算机软件来解决机器人运动过程中的控制问题。
具体来说，这项技术涉及到控制机器人的速度、位置、加速度和姿态等参数，以保持机器人在规定的路径上运动，并避免与其他物体碰撞。
机器人运动控制的主要挑战之一是如何确定机器人的位置和速度。
为此，研究人员已经开发了很多算法，例如基于位置反馈的控制算法、基于力反馈的控制算法和最优化控制算法等。
这些算法可以根据机器人的实际情况，进行智能处理和调整，从而保证机器人的运动精度和稳定性。
另一个挑战是如何提高机器人的控制速度。
目前，一些新型的运动控制器可以使机器人的响应速度达到毫秒级别，从而使机器人可以迅速适应任何复杂的工作任务。
通过这些运动控制器，机器人可以在快速运动和精准定位之间实现完美平衡。
未来发展趋势无疑，随着科技的不断发展和应用场景的不断扩大，机器人的轨迹规划和运动控制技术可以得到更为广泛的应用。
机器人控制技术运动轨迹
(8.2)
由图8.5可知:
下面通过相对于机械手末端的变换来定义末端执行器, 我们沿着这样的表示习惯: 末端执行器的z轴指向执行任务的方向，而y轴表示手爪的开合方向，于是如图8.6所示的抓手就可描述为 图8.6 手爪变换 (8.3)
我们已经在图8.1中描述了销钉，现在再看一下带有两个孔眼的金属块H。 H的正视图如图8.7所示，借助于变换矩阵HRi（i＝1、2，是孔眼的序号）来描述它的特征。
按照上述描述，机械手的位置由Z来确定，任务的执行就是改变抓手的位置。现在利用下列符号来描述任务的变化: P 销钉在基坐标中的位置； H 带有两孔眼的金属块在基坐标中的位置； H HRi 金属块上第i个孔相对H坐标系的位置； P PG 抓取销钉的抓手相对于销钉的位置； P PA 抓手接近销钉； P PD 抓手提起销钉； HR PHA 销钉接近第i个孔眼； HR PCH 销钉接触孔眼； HR PAL 销钉开始插入； HR PN 插入后的销钉。
z
规定机械手末端执行器（手爪）的一系列位置Pn(见图8.3)，就能把这一任务描述为相应于这些编号位置的机械手运动和动作的序列。
图8.3 末端执行器的位置
MOVE P1 接近销钉 MOVE P2 移动到销钉的位置 GRASP 抓住销钉 MOVE P3 垂直提起销钉 MOVE P4 按一定角度接近孔眼 MOVE P5 接触到孔眼时停止 MOVE P6 调整销钉的位置 MOVE P7 插入销钉 RELEASE 松开销钉 MOVE P8 离开
现在，任务可由一系列变换式来描述，由此解出机械手的控制输入T6 ，这些变换式如下: P1: Z T6 E = P PA 接近销钉 P2: Z T6 E = P PG 到达抓取销钉的位置 GRASP 抓取销钉 P3: Z T6 E = P PD PG 提起销钉 P4: Z T6 E = H HRi PHA PG 接近第i个孔眼 P5: Z T6 E = H HRi PCH PG 接触第i个孔眼 P6: Z T6 E = H HRi PAL PG 插入销钉 P7: Z T6 E = H HRi PN PG 插入完成 RELEASE 松开手爪 P8: ZT6E = H HRi PN PA 回到起
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算法的实现
► 根据上述运动控制算 法的分析，利用C语 言设计、编制了全闭 环运动控制的测试程 序。具体的控制流程 图如下：为了增强系 统的稳定性，位置增 量采取限幅处理，因 为位置增量过大不利 于安全操作和系统的 稳定，而输出限幅处 理是为了在位置设定 值突变时，防止计算 结果可能大于执行机 构的极限。
机器人的轨迹规划
1 工业机器人的轨迹规划
{xk}
任务规划 器
压缩的数
据
图像分析
器
I(k,e)
摄象机
q(t)
qd(t)
轨迹规划
机器人控 (t) 操作臂动
器
制器
力学
操作臂运 x(t)
动学
环境
F(t)
力传感器
任务规划器
１.轨迹规划的一般性问题
这里所谓的轨迹是指操作臂在运动过程中的位移、速度和 加速度。
3
0
0
t0 t1
t2 t
同理可以求得此时的三次多项式系数：
此时的
速度约 (0) 0
束条件 变为：
(t f ) f
由上式确定的三次多项式描述了起始点和终止点具有任意给定位 置和速度的运动轨迹。剩下的问题就是如何确定路径点上的关节 速度，有以下三种方法：
（1） 根据工具坐标系在直角坐标空间中的瞬时线速度和角速 度来确定每个路径点的关节速度 ；该方法工作量大。
常见的机器人作业有两种：
•点位作业（PTP=point-to-point motion） •连续路径作业（continuous-path motion），或者称为轮廓运动
（contour motion）。
操作臂最常用的轨迹规划方法有两种： 第一种是要求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）选取参数化轨迹，对结 点进行插值，并满足约束条件。 第二种方法要求给出运动路径的解析式。
轨迹规划既可以在关节空间也可以在直角空间中进行。
2.关节轨迹的插值
关节空间法计算简单、容易。再者，不会发生机构的奇异性 问题。
轨迹规划方法一般是在机器人的初始位置和目标位置之间用
多项式函数来“内插”或“逼近”给定的路径，并产生一系列的
控制点。
a. 三次多项式插值
f
只给定机器人起始点和终 止点的关节角度。
► 时间分割法：又叫数据采样插补法。是把加工一段直线或圆 弧的整段时间细分为许多相等的时间间隔，称为单位时间间 隔（或插补周期），每经过一个单位时间间隔就进行一次插 补计算，算出在这段时间间隔内各坐标轴的进给量，边计算， 边加工，直至加工结束。其插补速度更快，对于复杂多维曲 线的运动规划尤其有利。
►运动控制的控制对象在启动和停止阶段分别 会出现加速和减速的过度过程。这既是伺服 电机对速度指令的时域响应而产生的自然现 象，又是为了保证进给运动的平稳而经人为 顺势设计的。为了保证伺服系统运动的平稳 性，要避免冲击和振荡，做到启动时不失步、 停止时不超程，就必须对过渡过程进行专门 而有效的加速控制，使加减速过程按照所采 用的控制算法进行。
► 整个数字伺服控制系统是靠实时监控和调整速度参数，即伺 服驱动单元的输入脉冲来控制伺服马达。而运动控制算法用 来计算这个速度参数。由上图，可以看出速度参数是由位置 给定、测量脉冲和反馈误差这三个参数来决定的。整个算法 是以PID(比例、积分和微分)控制为理论基础，其最大的优 点在于不需了解被控对象的数学模型，只要根据经验调整上 述增益参数，便可获得满意的结果。
数控系统中用到的运动规划算法
► 逐点比较插补法：从给定的轨迹点出发，每进给一步都要与 给定轨迹上的坐标值进行比较，决定下一步的进给朝着减少 偏差的方向运动，直至到达轨迹的终点。
► 数字积分法（DDA法）：利用对速度分量的积分的方法来分 配脉冲，控制目标沿给定的路径平稳移动。其插补速度较快， 输出脉冲均匀，易于实现多坐标联动。
运动控制算法
► 传统的交流伺服系统只能实现对速度的闭环控制，还不能 直接实现对位置的闭环控制。要实现对位置的闭环控制，必 须在伺服电机和控制系统之间构成一个位置环。这个位置环 是由数字伺服控制单元来完成的。位置环的功能是实现位置 闭环控制，输入脉冲实际上是一个差动脉冲，即由预先设定 好的脉冲给定与反馈回的实际测量脉冲的差值，即根据给定 位置和测量位置以及动态的误差，计算所要求要达到的速度 参考，并将其提供给伺服驱动单元。如图1所示为数字伺服 控制单元的运动控制算法框图：
0
0
tf
tห้องสมุดไป่ตู้
单个关节的不同轨迹曲线
为了实现平稳运动，轨迹函数至少需要四个约束条件。即 ————满足起点和终点的关节角度约束
————满足起点和终点的关节速度约束（满 足关节速度的连续性要求） 解上面四个方程得：
注意：这组解只适用于关节起点、终点速度为零的运动情况。
例：设只有一个自由度的旋转关节机械手处于静止状态时， =150，要在3s内平稳运动到达终止位置： =750，并且在终
止点的速度为零。
解： 将上式的已知条件代入以下四个方程得四个系数：
因此得：
(t) 15.0 20.0t 2 4.44t3
(t) 40.0t 13.32t 2
(t) 40.0 26.64t
b. 过路径点的三次多项式插值
方法是：把所有路径点都看成是“起点”或“终点”，求解 逆运动学，得到相应的关节矢量值。然后确定所要求的三次多项 式插值函数，把路径点平滑的连接起来。不同的是，这些“起点” 和“终点”的关节速度不再是零。
运动控制系统中的算法
► 运动规划通常又称运动插补。插补就是按给定曲线生成相 应逼近轨迹的方法，其实质是对给定曲线进行“数据点的 密化”。数控加工零件的刀具路径一般由直线、圆弧、椭 圆等简单曲线或B样条、NURBS等复杂曲线组成。对于由 简单曲线组成的刀具路径，可以由相应的简单插补算法进 行插补。如对于直线路径有直线插补算法，对于圆弧路径 则有缘故插补算法。而对于复杂曲线组成的刀具路径目前 一般有两种做法：第一种做法是预先将这些复杂曲线按照 给定的精度要求分成大量的直线或圆弧段，再由数控系统 对这些直线或圆弧段进行插补运算；另外一种做法是直接 讲这些复杂曲线的参数传递到数控系统中，由数控系统对 这些复杂曲线进行实时插补运算