运动控制算法轨迹规划ppt

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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

图8.5 任务坐标系P, H 和 Z
(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

机器人技术第五章轨迹规划 ppt课件

0 00 0 0 00 0
0 0
0

a
4

0 b0

0

0
0
C 0 0
2 61 f 121 f 2 0 0 2
ppt课件
4
关节空间轨迹规划
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5
关节空间轨迹规划
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6
直角坐标空间轨迹规划
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对关节加速度要求较高
7
直角坐标空间轨迹规划
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8
经过中间点的直角坐标空间轨迹规划
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9
关节空间轨迹规划
三次多项式轨迹规划五次多项式轨迹规划抛物线过渡的线性插值法
1f
0 0 4
1f
00 00 00
0 0 0
0 00 0 0 00 0 0 00 0
0 0 0
0 a0
0

a1

0 0Байду номын сангаас

aa32

B

0
0 0
0 1
0 2 1 f
0 3 1 f 2
0 4 1 f 3
10 0 1
0 0
(t)3 c0 c1t c2t 2 c3t 3 c4t 4
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23
把已知条件带入上述三个多项式，得
A 1 0 0
0
0 00 0 0 00 0 0
BAA

0 1 0 0 1 1 f
0 2 2
1f
0 0 3
第五章轨迹规划
轨迹规划的基本原理关节空间轨迹规划直角坐标空间轨迹规划

第7章-轨迹规划

基本运动
直线移动
定轴转动
7.3 笛卡尔路径轨迹规划
•
驱动变换：06T
B0T BPiD
T6 1
E
• D(λ)是归一化时间λ的函数，λ=t/T，λ∈[0,1]；t为
自运动开始算起的实际时间；T为走过该轨迹段的总时
间。
• 在节点Pi，实际时间t=0，因此λ=0，D(0)是4×4的单位
0 a0
f
a0 a1t f

a2t
2 f

a3t
3 f
0 a1
0
a1
2a2t f

3a3t
2 f
a0 0 a1 0
a2

3
t
2 f
f 0

a3

2
t
3 f
f 0
7.2 关节轨迹的插值计算
– 【例】已知一台连杆机械手的关节静止位置为θ=5°，该机械手从静止位置开始在4s内平滑转动到 θ=80°停止位置。试计算完成此运动并使机械臂停在目标点的3次曲线的系数。
c 0

0
0
0
1
v vers 1cos
7.3 笛卡尔路径轨迹规划
• 旋转变换Ra(λ)表示绕矢量k转动θ角得到的，而矢量k
是Pi的y轴绕其z轴转过ψ角得到的，即：
s c s 0 0 0
k

c

s
ai 1x ai 1y ai 1z
pi 1x

pi1y
pi 1z

0 0 0 1
7.3 笛卡尔路径轨迹规划

运动控制相关理论ppt课件

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10
理论提供了：
• 解释行为的理论框架：理论允许治疗师看到超过某个患者的行为之外的东西，将应用拓宽到更多的病例中
• 指导临床操作：理论为治疗师提供了一个可能的操作指导。
• 新的观点：理论是动作的，不断改变的，以反映与理论相关的更多的认识。
• 检查和治疗有效地假设：理论因其抽象性，并不是可直接进行测试的，确切地说。理论产生可进行验证的假说。通过验证假说所得到的信息用来证实该理论有效与否。
47损伤水平策略水平改变步态适应性腘绳肌牵伸踩夹子滑轮踝牵伸下肢前伸后踢腿屈膝半蹲星形伸展平衡仰卧抬腿踏步练习走斜坡上下台阶后上下台阶行走的整体模式练习48第1趾骨第25趾骨第1跖骨第2跖骨第3跖骨第4跖骨第5跖骨足弓足跟内侧和足跟外侧足刚开始着地时相跖骨刚开始着地时相趾骨刚开始着地时相足跟离开地面时相趾离地时相
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3
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4
个体内限制动作的因素
• 在个体中动作是通过许多大脑结构和程序的合作而出现的。
• 动作是由相互作用、相互影响的多个程序产生的，包括那些与其相关的知觉，认知和行为。
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任务对动作的限制
• 任务对动作的神经组织加上了限制。
• 在日常生活中，我们执行大量各种需要运动的功能活动。所执行任务的本质在部分程度上决定了所需要的动作类型。
• 中枢神经系统功能的康复要求患者针对感觉/知觉，运动和认识损伤形成适合功能任务需要的运动模式。因此，帮助患者学习/重新学习执行功能任务，并要考虑到潜在的功能缺损的治疗策略，是最大限度使患者恢复功能独立的基础。
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7

轨迹规划

21
剩下的问题就是如何来确定路径点上的关节速度
，可有以下三种方法规定：
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；在直角坐标空间或关节空间中采用适当的启发式方法，由控制系统自动地选择路径点的速度。
为了保证每个路径点上的加速度连续，由控制系统按此要求自动地选择路径点的速度。
任务规划器
图像分析器
相机
轨迹规划器
机器人控制器
操作臂动力学
力Hale Waihona Puke 感器操作臂运动学工具
6
轨迹：指操作臂在运动过程中的位移、速度和加速度。
轨迹规划是根据作业任务要求，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。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。对内部描述的轨迹，实时计算机器人的运动的位移、速度
置： θf=75°，并使终止点的速度为零。
19
过路径点的三次多项式差值
一般情况下，要求规划过路径点的轨迹。如果操
作臂在路径点停留，则可直接使用前面三次多项
式插值的方法；如果不停留，则需要推广上述方法。实际上，可以把所有路径点也看作是“起始点” 或“终止点”，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，把路径点平滑地连接起来。但是，在这些“起
径约束的参数化路径。
11
轨迹规划既可以在直角空间中进行，也可以在关节空间中
进行，但所规划的轨迹函数都必须连续和平滑，使得操作臂的运动平稳。
在关节空间进行规划时，是将关节变量表示成时间的函数
，并规划它的一阶和二阶时间导数；

运动（motion）规划、路径（path）规划和轨迹（trajectory）规划之区别

运动（motion）规划、路径（path）规划和轨迹（trajectory）规划之区别1. 运动规划/路径规划/轨迹规划的联系与区别https:///wx545644217/article/details/54175035⼀、基本概念运动规划Motion Planning路径规划Path Planning轨迹规划Trajectory Planning运动规划由路径规划(空间)和轨迹规划(时间)组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。

路径规划是运动规划的主要研究内容之⼀。

路径是机器⼈位姿的⼀定序列，⽽不考虑机器⼈位姿参数随时间变化的因素。

路径规划（⼀般指位置规划）是找到⼀系列要经过的路径点，路径点是空间中的位置或关节⾓度，⽽轨迹规划是赋予路径时间信息。

运动规划，⼜称运动插补，是在给定的路径端点之间插⼊⽤于控制的中间点序列从⽽实现沿给定的平稳运动。

运动控制则是主要解决如何控制⽬标系统准确跟踪指令轨迹的问题，即对于给定的指令轨迹，选择适合的控制算法和参数，产⽣输出，控制⽬标实时，准确地跟踪给定的指令轨迹。

路径规划的⽬标是使路径与障碍物的距离尽量远同时路径的长度尽量短（避障、最短路径）；轨迹规划的⽬的主要是机器⼈关节空间移动中使得机器⼈的运⾏时间尽可能短，或者能量尽可能⼩（运⾏时间尽可最短，除了路径最短，还有考虑速度最优等）。

轨迹规划在路径规划的基础上加⼊时间序列信息，对机器⼈执⾏任务时的速度与加速度进⾏规划，以满⾜光滑性和速度可控性等要求。

下⾯要划重点了：另外，根据⽆⼈驾驶车辆的模型预测控制⼀书中的内容，路径与轨迹、路径规划与轨迹规划、路径跟踪和轨迹跟踪的联系和区别如下：对于智能车辆⽽⾔，全局路径点只要包含空间位置信息即可，也可以包含姿态信息，⽽不需要与时间相关，但局部规划时，则可以考虑时间信息。

这⾥规定轨迹点也是⼀种路径点，即当路径点信息中加⼊时间约束，就可以被称为轨迹点。

专题三轨迹控制的基本理论PPT课件

y
F>0 F=0
(Xe,Ye)
F<0
x
专题三轨迹控制的基本理论
17
30.10.2020
二、运动轨迹的插补原理
• 逐点比较法的直线插补
设点（Xi,Yi）为当前所在位置，其F = XeYi-YeXi 若沿+X方向走一步，则：
Xi+1=Xi+1 Yi+1=Yi Fi+1=XeYi+1-Ye Xi+1
1、写出其偏差判别公式，以及递推公式；
2、画出其加工运动轨迹； 3、写出其终点判别条件。
Y B(0,4)
O
X
A(0,-4)
专题三轨迹控制的基本理论
20
30.10.2020
二、运动轨迹的插补原理
■ 数字积分法(DDA法)
• 基本原理
x
t
n
S 0 xdt i 0 x i t
取△t=1 S
n
若取 k1/2N
则由于
kex 2 2 N N 1 1key (2 2 N N 1 ) 1
k n1
n 2N n为累加次数
n
n
xe x kxe
i 1
i 1
n
n
ye y kye
i 1
i 1
k 1/2n
x e
n xe 2n
i1
y e
n ye 2n
i1
专题三轨迹控制的基本理论
专题三轨迹控制的基本理论
6
30.10.2020
一、数控的功能分析
5. 译码
译码是以一个程序段为单位对信息进行处理，把其中的各种零件轮廓信息（如起点、终点、直线或圆弧等）、加工速度信息（F代码）和其它辅助信息（如M，S，T代码等）按照一定的语法规则解释成计算机能识别的数据形式，并以一定的数据格式存放在存储器中。

运动控制算法轨迹规划【优质PPT】

2023/5/9
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。
2023/5/9
运动控制系统中的算法
• 运动控制设计两个基本问题：一是运动规划；二是控制算法，运动规划是在给定的路径端点之间插入用于控制的中间点序列从而实现沿给定的平稳运动。运动控制则是主要解决如何控制目标系统准确跟踪指令轨迹的问题。即对于给定的指令轨迹，选择适合的控制算法和参数，产生输出，控制目标实时，准确地跟踪给定的指令轨迹。
全局路径规划主要解决（2），即全局目标分解为局部目标，再由局部规划实现局部目标。主要有：可视图法、环境分割法（自由空间法、栅格法）等；
2023/5/9
c.离线路径规划和在线路径规划离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。
完整的先验信息只能适用于静态环境，这种情况下，路径是离线规划的；在线路径规划是基于传感器信息的不确定环境的路径规划。在这种情况下，路径必须是在线规划的。
2023/5/9
2. 机器人的动作规划
一般来讲，移动机器人有三个自由度（X，Y，θ），机械手有6个自由度（3个位置自由度和3个姿态自由度）。因此，移动机器人的动作规划不是在2个位置自由度（X，Y）构成的2维空间，而是要搜索位置和姿态构成的3维空间。如图所示。
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工厂物流机器人的运动控制与轨迹规划技术分析

工厂物流机器人的运动控制与轨迹规划技术分析随着工业自动化的快速发展，工厂物流机器人在现代制造和物流领域起着越来越重要的角色。

工厂物流机器人的运动控制与轨迹规划技术是实现机器人高效、准确、安全运动的关键。

一、工厂物流机器人的运动控制技术1. 传感器技术工厂物流机器人需要通过传感器获取工作环境的各种信息，包括障碍物、工件位置等。

常用的传感器包括激光传感器、视觉传感器、力传感器等。

这些传感器可以帮助机器人实时感知周围环境，并根据情况做出相应的运动控制决策。

2. 运动控制算法工厂物流机器人的运动控制算法需要根据任务需求，通过合适的路径规划和运动控制技术实现机器人的高效运动。

常用的运动控制技术包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。

这些算法可以根据机器人当前状态和环境信息，精确地控制机器人的速度、姿态和位置。

3. 电机控制技术工厂物流机器人通常配备多个电机来驱动不同的运动部件。

电机控制技术可以实现对电机速度、力矩和位置的精确控制。

常用的电机控制技术包括直流电机PWM控制、步进电机控制、伺服电机控制等。

这些技术可以确保机器人在运动过程中具备较高的稳定性和精确性。

二、工厂物流机器人的轨迹规划技术1. 路径规划算法工厂物流机器人的路径规划算法是为机器人在复杂的工作环境中找到一条最优或合适的路径。

常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。

这些算法可以根据机器人的起始位置和目标位置，考虑障碍物避免、路径长度等因素，找到最合适的路径。

2. 环境建模与地图构建工厂物流机器人常常需要对工作环境进行建模，确定障碍物、工件位置等信息。

环境建模可以通过激光扫描、摄像头图像处理等技术获取环境信息，并构建地图。

利用这些地图信息，机器人可以更好地规划路径，避开障碍物。

3. 动态规划工厂物流机器人在实际工作中往往需要应对动态的工作环境变化，如移动的障碍物、其他机器人等。

动态规划技术可以帮助机器人及时调整路径，适应环境的变化。

PLC教程运动控制PPT.ppt

案例三：立式包装机方案
3.5、产品优势
1、包装速度快轻松满足立式包装行业
120bpm包装速度。
4、简化机械结构通过补偿算法补偿切位偏差，省去调整膜位置的机械结构。
2、包装高精度在最快速度下满足 1-2mm色标范围误差。
5、完善的保护措施传感器故障检测、色标丢
失、印刷错位故障保护。
3、包装袋长宽度广内置电子凸轮，
产品名称 PLC 伺服触摸屏编码器
型号 CAM-16T-E DS3-47P5-PQA TG765-MT 2000线
数量 1 1 1 1
案例一：前缘送纸
1.1.2、性能优点
1 送纸位置精准高精度的编码器和电机的反馈保证了送纸位置精度。 2 送纸速度平稳通过优化的凸轮曲线使送纸过程更加平滑。 3 送纸速度快送纸速度快。实际效果可达150米/分钟。 4 无累积误差光电反馈确保系统不存在累积误差。 5 操作便捷报警显示直观，参数修改、数据监控操作便捷。
飞剪机是在轧件运动中对轧件实施剪切工艺的一种设备，是连续式轧钢生产线上不可缺少的、非常关键的设备之一。随着轧钢工艺发展及钢厂产能扩张的改造需要，对轧钢设备提出了更高的要求，主要体现在大轧制断面和高轧制速度两方面。飞剪常用于轧钢，造纸等生产线上。
案例二：轮切、飞剪方案
2.2、控制方案
方案采用信捷运动控制专用CAM系列PLC,内部高速处理电子凸轮数据，通过信捷TG系列触摸屏设定飞剪参数，PLC自动计算凸轮位置，通过高速脉冲给定信捷DS3-PQA系列伺服位置信号，完成剪裁时同步控制，同步后平滑过渡并循环执行。
信捷全新开发的立式包装机系统连续剪切，切刀横封分离，使得包装效率高、包装成型好。
案例三：立式包装机方案

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