第六章_机器人的轨迹规划...
智能制造中的机器人运动轨迹规划

智能制造中的机器人运动轨迹规划随着科技的飞速发展,智能制造已经成为了当今制造业的主流趋势。
而在智能制造中,机器人则是不可或缺的一部分。
机器人可以完成人类不能完成或难以完成的重复性、高强度、危险或困难的任务,从而提高生产效率、质量和安全性。
而在机器人的运动过程中,机器人运动轨迹规划则显得尤为重要。
一、机器人运动轨迹规划的概述机器人运动轨迹规划是指在完成任务时,设计机器人从起点到终点的运动路径的过程。
具体来说,机器人运动轨迹规划包括以下几个方面:1. 运动规划:针对机器人的动力学和控制特性进行仿真,确定机器人在执行任务时应该采取的运动方式。
2. 路径规划:在运动规划的基础上,设计出机器人需要运动的路径,确保机器人可以安全地执行任务。
3. 碰撞检测:在路径规划的过程中,需要考虑机器人和周围环境之间的碰撞问题,防止机器人在行驶过程中受到损坏或导致安全事故。
机器人运动轨迹规划的目标是最小化机器人运动的时间、距离或能耗,同时满足机器人执行任务时的各种要求。
二、机器人运动轨迹规划的应用机器人运动轨迹规划的应用涵盖了生产制造、服务机器人、医疗保健、农业和安保等领域。
1. 生产制造:在生产制造领域中,机器人运动轨迹规划可以帮助机器人完成各种生产任务,例如装配、搬运和焊接等。
2. 服务机器人:在服务机器人领域中,机器人运动轨迹规划可以帮助机器人指导、协助人类完成各种工作,例如清洁、交通管理和娱乐等。
3. 医疗保健:在医疗保健领域中,机器人运动轨迹规划可以帮助机器人进行手术、康复和诊断等任务。
4. 农业:在农业领域中,机器人运动轨迹规划可以帮助机器人完成各种农业工作,例如收割、浇灌和播种等。
5. 安保:在安保领域中,机器人运动轨迹规划可以帮助机器人完成各种安保任务,例如巡逻、监控和搜捕等。
三、机器人运动轨迹规划的挑战在机器人运动轨迹规划的过程中,存在一些挑战,需要不断改进和解决,才能提高机器人运动轨迹规划的效率和安全性。
第6章 工业机器人轨迹规划与编程

ABB RAPID程序编程
程序数据与分类
(7)转角区域数据zonedata zonedata用于规定如何结束一个位置,也就是在朝下一个位置移动之前,机器人必须如何 接近编程位置。
(8) 工具坐标数据tooldata 工具坐标数据Tooldata是用于描述安 装在机器人第六轴上的工具的TCP, 重量,重心等参数数据。
根据图中坐标位置关系,可以得到工具坐标系对应的计算公式。
其对应的矩阵为:
x'=(-sin30°,0,-cos30°)
y'=(0,1,0) z'=(cos30°,0,-sin30°)
sin 30 0 cos 30
0
1
0
cos 30 0 sin 30
通过计算,得到工具末端对应的四元素为
=(0.5,0,0.866,0)
◆任务级语言
任务级语言是智能化程度的机器人编程语言,它可根据使用者下达 的要求完成作业任务,并不需要解释机器人的每个动作,只需要给 定目标和相应的约束条件,机器人即可以根据环境信息自行学习、 计算,自动生成机器人轨迹。
ABB RAPID程序编程
RAPID模块格式
RAPID语言是ABB公司开发的专用机器人语言,适用于ABB工业机器人的编程,以 RobotStudio软件为编写平台。
ABB RAPID程序编程
四元数与轨迹规划
那么,可以得到一个旋转矩阵如下:
因此,四元素可以利用相对简洁的式子来表示
ABB RAPID程序编程
四元数与轨迹规划
例3:如图所示已知机器人基坐标系为
,第六轴末端,即法兰盘中心位置坐标系为
机器人工具末端坐标系为
,其中坐标轴 和坐标轴 之间的夹角为30°,求法兰盘
机器人轨迹规划

机器人轨迹规划机器人轨迹规划是指根据机器人的任务要求和环境条件,制定机器人运动的轨迹以达到预定的目标。
机器人轨迹规划是机器人技术中的一个重要研究领域,其目的是使机器人能够安全、高效地在给定的环境中移动。
机器人轨迹规划通常涉及到如下几个方面的问题:1. 环境感知与建模:机器人需要通过感知技术获取环境中的信息,并将其建模成可理解的形式。
这些模型可以包括地图、障碍物位置、目标位置等。
2. 路径规划:基于环境模型,机器人需要确定一条避开障碍物、同时能够到达目标位置的最佳路径。
路径规划问题可以分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。
全局路径规划是在整个环境中搜索最佳路径,而局部路径规划是在当前位置的附近搜索最佳路径。
3. 运动规划:确定机器人在路径上的具体运动方式,包括速度、加速度、姿态等。
机器人的运动规划要考虑到机械结构的限制、动力学约束以及安全性等因素。
4. 避障规划:当机器人在移动过程中遇到障碍物时,需要能够进行避障规划,避免碰撞。
避障规划可以基于感知信息进行实时调整,使机器人能够安全地绕过障碍物。
这些问题可以使用不同的算法和方法来解决,常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、蚁群算法等。
此外,机器人轨迹规划还需要结合机器人的动力学和控制系统,使机器人能够按照规划的轨迹进行运动。
机器人轨迹规划的应用范围非常广泛,包括工业自动化、无人驾驶、机器人导航等领域。
例如,在工业自动化中,机器人可以根据轨迹规划进行物料搬运,实现生产线的自动化。
在无人驾驶领域,机器人车辆可以通过轨迹规划来规划行驶路线,保证安全、高效地到达目的地。
在机器人导航中,机器人可以根据轨迹规划进行地图绘制、自主导航等任务。
总之,机器人轨迹规划是机器人技术中的重要问题,通过合理的路径规划和运动规划,可以使机器人能够安全、高效地移动,完成各种任务。
随着机器人技术的发展,轨迹规划算法和方法也在不断进步,为机器人的运动能力提供了更好的支持。
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。
机器人运动轨迹规划的说明书

机器人运动轨迹规划的说明书一、引言机器人运动轨迹规划是为了确保机器人在执行任务时能够高效、安全地完成所设计的一项关键技术。
本说明书将介绍机器人运动轨迹规划的基本原理、方法和步骤,以及相关的应用和注意事项。
二、机器人运动轨迹规划原理机器人运动轨迹规划的目标是将机器人从起始位置移动到目标位置,并避开可能存在的障碍物。
在进行轨迹规划时,需要考虑以下原理:1. 机器人定位:通过使用传感器和定位系统对机器人进行准确地定位和姿态估计。
2. 地图构建:利用激光雷达或其他传感器收集环境信息,生成机器人所在环境的地图。
3. 障碍物检测:根据地图信息,识别出机器人可能遇到的障碍物,并进行有效的障碍物检测。
4. 路径规划:根据机器人的起始位置、目标位置和障碍物信息,确定一条安全可行的路径。
5. 运动控制:通过动力学模型和运动规划算法,控制机器人的速度和姿态,使其按照规划的轨迹进行运动。
三、机器人运动轨迹规划方法根据不同的环境和任务需求,机器人运动轨迹规划常用的方法包括但不限于以下几种:1. 经典搜索算法:如A*算法、Dijkstra算法等,通过搜索问题空间找到最优路径或者近似最优路径。
2. 采样优化算法:如RRT(Rapidly-Exploring Random Trees)算法,通过随机采样和优化策略生成路径。
3. 动态规划方法:将问题分解为子问题,并根据最优子结构原理逐步求解。
4. 人工势场法:将机器人视为粒子受力的对象,根据势场计算出最优路径。
5. 机器学习算法:如强化学习和神经网络等,通过对历史数据的学习来生成路径规划策略。
四、机器人运动轨迹规划步骤机器人运动轨迹规划一般包括以下步骤:1. 获取环境信息:使用传感器和定位系统获取机器人所在环境的地图和障碍物信息。
2. 设定起始和目标位置:根据任务需求,设定机器人的起始位置和目标位置。
3. 地图建模与预处理:对获取的环境信息进行地图构建和去噪等预处理操作,以便后续规划使用。
机器人运动轨迹规划

机器人运动轨迹规划随着科技的不断发展,机器人已经成为了现代工业和日常生活中的重要角色。
而机器人的运动轨迹规划则是机器人能够高效执行任务的关键。
在这篇文章中,我们将探讨机器人运动轨迹规划的原理、挑战以及应用。
第一部分:机器人运动轨迹规划的基础原理机器人的运动轨迹规划是指利用算法和规则来确定机器人在工作空间内的行动路径。
它需要考虑机器人的动力学特性、环境条件以及任务需求。
运动轨迹规划主要分为离线规划和在线规划。
在离线规划中,机器人事先计算出完整的轨迹,并在执行过程中按照预定的轨迹行动。
这种规划方式适用于对工作环境已经事先了解的情况,例如工业生产线上的自动化机器人。
离线规划的优点是能够保证轨迹的精准性,但对环境的变化相对敏感。
而在线规划则是机器人根据当下的环境信息实时地计算出合适的轨迹。
这种规划方式适用于未知环境或需要适应环境变化的情况,例如自主导航机器人。
在线规划的优点是能够灵活应对环境的变化,但对实时性要求较高。
第二部分:机器人运动轨迹规划的挑战机器人运动轨迹规划面临着一些挑战,其中包括路径规划、避障和动力学约束等问题。
路径规划是机器人运动轨迹规划的基本问题之一。
它涉及到如何选择机器人在工作空间中的最佳路径,以达到任务要求并减少能耗。
路径规划算法可以基于图搜索、最短路径算法或优化算法进行设计。
避障是机器人运动轨迹规划中必须考虑的问题。
机器人需要能够感知并避免与障碍物的碰撞,以确保安全执行任务。
避障算法可以基于传感器信息和障碍物模型来确定机器人的安全路径。
动力学约束是指机器人在运动过程中需要满足的物理约束条件。
例如,机械臂在操作时需要避免碰撞或超过其运动范围。
动力学约束的考虑需要在规划过程中对机器人的动力学特性进行建模,并在轨迹规划中进行优化。
第三部分:机器人运动轨迹规划的应用机器人运动轨迹规划在许多领域中都具有广泛的应用。
在工业领域,机器人可以根据离线规划的路径自动执行复杂的生产任务,提高生产效率和质量。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法

移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技飞速发展的时代,移动机器人已经在众多领域得到了广泛的应用,从工业生产中的自动化物流搬运,到家庭服务中的智能清洁机器人,再到医疗领域的辅助手术机器人等等。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成各种任务,关键就在于其路径规划和轨迹跟踪算法的有效性。
路径规划,简单来说,就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们在出门旅行前规划路线一样,要考虑距离、路况、时间等诸多因素。
对于移动机器人而言,它所面临的环境可能更加复杂多变,比如充满障碍物的工厂车间、人员密集的商场等。
因此,路径规划算法需要具备强大的计算能力和适应能力。
常见的路径规划算法有很多种,比如基于图搜索的算法,像 A 算法。
A 算法通过对地图进行网格化,并为每个网格节点赋予一个代价评估值,从而逐步搜索出最优的路径。
它的优点是能够快速找到较优的路径,但在处理大规模地图时,计算量可能会较大。
还有基于采样的算法,如快速扩展随机树(RRT)算法。
RRT 算法通过在空间中随机采样,并逐步扩展生成树的方式来探索路径。
这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较强,但可能得到的路径不是最优的。
另外,基于人工势场的算法也是一种常用的方法。
它将目标点视为吸引源,障碍物视为排斥源,通过计算合力来引导机器人运动。
这种算法计算简单,但容易陷入局部最优。
轨迹跟踪则是在已经规划好路径的基础上,让机器人能够准确地按照预定的路径进行运动。
这就要求机器人能够实时感知自身的位置和姿态,并根据与目标轨迹的偏差进行调整。
在轨迹跟踪中,PID 控制器是一种常见的方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的作用,对偏差进行修正。
PID 控制器简单易用,但对于复杂的非线性系统,其控制效果可能不够理想。
为了提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性,现代控制理论中的模型预测控制(MPC)也得到了广泛应用。
MPC 通过预测未来一段时间内的系统状态,并优化控制输入,来实现更好的跟踪性能。
《移动机器人》课件-第6章 移动机器人定位

传感器动态性能还需提高,地图 存在累积误差
12
6.2 同时定位与建图
SLAM问题可以描述为: 移动机器人从一个未知的位置出发,在不断运动过程中根据自身位姿估计和传感 器对环境的感知构建增量式地图,同时利用该地图更新自己的定位。 定位与增量式建图融为一体,而不是独立的两个阶段。
13 移动机器人
6.2 同时定位与建图
移动机器人
三维正态分布曲线
6.3.2 NDT算法
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
相对于ICP需要剔除不合适的点对(点对距离过大、包含边界点的点对)的 缺点,NDT算法不需要消耗大量的代价计算最近邻搜索匹配点,并且概率密度函 数在两幅图像采集之间的时间可以离线计算出来;
Cartographer的核心内容是融合多传感器数据的局部子图创建以及闭环检测 中的扫描匹配。该方案的不足是没有对闭环检测结果进行验证,在几何对称的环 境中,容易引起错误的闭环。
移动机器人
6.3 基于激光雷达的定位方法
激光雷达点云数据是由一系列空间中的点组成的,属于稀疏点云。 点云处理的关键在于点云的配准,是通过点云构建完整场景的基础。 目前常用的配准方法有ICP算法和 NDT算法。 典型的基于激光雷达的定位方法主要有:Gmapping、Hector SLAM和
6.1 定位
(2)绝对定位 原理:确定移动机器人在全局参考框架下的位姿信息。 特点:不依赖于时间和初始位姿,没有累积误差问题,具有精度高、可靠性
强等特点。 采用导航信标、主动或被动标识、地图匹配、全球定位系统、超声波、激光、
卫星、WiFi、射频标签、蓝牙、超宽带、计算机视觉等定位方法,属于绝对定位 范围。
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1 机器人规划的基本概念 2 关节空间法 3 直角坐标空间法 4 轨迹的实时生成 5 路径的描述
1
6.1.1 机器人规划的基机本概念
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 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。 轨迹:每个自由度的位移、速度和加速度的时间历程。 描述方法:
t
多段带有抛物线过渡的线性插值轨迹
18
19
• 如果要求机器人通过某个结点,同时速度不为零,怎么办?
可以在此结点两端规定两个“伪结点”,令该结点在两伪结点的连线
上,并位于两过渡域之间的线性域上。
伪节点
原节点
0
t
用伪节点的插值曲线
20
6.3笛卡儿空间规划法
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.
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。
3
6.2
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。
直角坐标空间的路径点,指的是机械手末端的工具坐标相对于 基坐标的位置和姿态.每一个点由6个量组成,其中3个量描述位置 ,另外3个量描述姿态。
在直角坐标空间内规划的方法主要有:线性函数插值法和 圆弧插值法。
21
6.4 轨迹的实时生成
前面轨迹规划的任务,是根据给定的路径点规划出运 动轨迹的所有参数。
例如,在用三次多项式函数插值时,便是产生出 多项式系数a0,a1,a2,a3从而得到整个轨迹的运动方程:
“终点”的关节速度不再是零。
3
0
0
t0 t1
t2 t
10
• 同理可以求得此时的三次多项式系数:
此时的速度 约束条件变为:
&0 &0 &tf &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期望关节 速度,有以下三种方法:
11
t a0 a1t a2t 2 a3t3 a4t 4 a5t5
15
6.2 关节空间法
2)与抛物线拟合的线性函数 前面介绍了利用三次多项式函数插值的规划方法
。另外一种常用方法是线性函数插值法,即用一条直 线将起点与终点连接起来。但是,简单的线性函数插 值将使得关节的运动速度在起点和终点处不连续,它 也意味着需要产生无穷大的加速度,这显然是不希望 的。因此可以考虑在起点和终点处,用抛物线与直线 连接起来,在抛物线段内,使用恒定的加速度来平滑 地改变速度,从而使得整个运动轨迹的位置和速度是 连续的。
16
6.2 关节空间法
线性函数插值图
利用抛物线过渡的线性函 数插值图
17
• 过路径点的路径与抛物线拟合的线性函数
如图所示,某个关节在运动中设有n个路径点,其中三个相邻的 路径点表示为j,k和l,每两个相邻的路径点之间都以线性函数相连, 而所有的路径点附近则用抛物线过渡。(同样存在多解)
j
l
k
0
三次曲线在路径点处按照一定的规则联系起来,拼凑成所要求的轨迹。 其约束条件是:联接处不仅速度连续,而且加速度也要连续。
g
v
0
0 t0 tv
tg t
13
• 对于方法(3), 这里所说的启发式方法很简单,即假设用直线段 把这些路径点依次连接起来,如果相邻线段的斜率在路径点处改变符 号,则把速度选定为零;如果相邻线段不改变符号,则选择路径点两 侧的线段斜率的平均值作为该点的速度。
4
6.2 关节空间法
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
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:
q(t) qf
q0
0
tf
t
单个关节的不同轨迹曲线
5
6.2 关节空间法
显然,这些光滑函数必须满足以下条件:
0 0
tf
f
满足起点和终点的关节角度约束 (4-1)
同时若要求在起点和终点的速度为零,即:
&0 0
&tf
0
满足起点和终点的关节速度约束 (4-2)
那么可以选择如下的三次多项式:
t a0 a1t a2t2 a3t3
(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。 (2)采用路径点处加速度连续的方法,由控制系统按照 此要求自动地选择路径点的速度。 (3)在直角坐标空间或关节空间中采用某种适当的启发 式方法,由控制系统自动地选择路径点的速度;
12
• 对于方法(2),为了保证路径点处的加速度连续,可以设法用两条
q t ai0 ai1t ai2t2 ai3t3
对上式求导,可以得到速度和加速度
q&t ai1 2ai2t 3ai3t 2 q&&t 2ai2 6ai3t
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6.4 路径的描述
前面讨论了在给定路径点的情况下如何规划出运 动轨迹的问题。但是还有一个如何描述路径点并以合 适的方式输入给机器人的问题。最常用的方法便是利 用机器人语言。
描述成工具坐标系{T}相对于工作台坐标系{S}的运动。
路径点-这个术语包括了所有的中间点以及初始点和最终点。 需要记住的是,虽然通常使用“点”这个术语,但实际上它们是 表达位置和姿态的坐标系。
2
6.1.1 机器人规划的基本概念
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。
t 15 20t2 4.44t3
对上式求导,可以得到角速度和角加速度
(4-6)
&t 40t 13.33t2
&&t 40 26.66t
(4-7)
8
6.2 关节空间法
根据式(4-5)~(4-7)可画出它们随时间的变化曲线如下图所 示。由图看出,速度曲线为一抛物线,加速度则为一直线。
30
75
D
A
C
0
B
t0 tA tB
tC
tD t
路径点上速度的自动生成
14
• 如果对于运动轨迹的要求更为严格,约束条件增多,那么 三次多项式就不能满足需要,必须用更高阶的多项式对运 动轨迹的路径段进行插值。例如,对某段路径的起点和终 点都规定了关节的位置、速度和加速度(有六个未知的系 数),则要用一个五次多项式进行插值。
40
.
θ
θ
..
θ
150
t/s
3
t 150t/s0t/s33
t -40
利用三次多项式规划出的关节角的运动轨迹
9
• 过路径点的三次多项式
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
用户将要求实现的动作编成相应的应用程序,其 中有相应的语句用来描述轨迹规划,并通过相应的控 制作用来实现期望的运动。
23
THANK YOU
24
7
6.2 关节空间法
例: 设机械手的某个关节的起始关节角θ0=150,并且机械手原来
是静止的。要求在3秒钟内平滑地运动到θf=750时停下来(即要求在 终端时速度为零)。规划出满足上述条件的平滑运动的轨迹,并画出 关节角位置、角速度及角加速度随时间变化的曲线。
解: 根据所给约束条件,直接代入式(4-4),可得: a0=15, a1=0, a2=20, a3=-4.44 所求关节角的位置函数为:
(4-3)
作为所要求的光滑函数。式4-3中有4个待定系数,而该式需满 足式4-1和4-2的4个约束条件,因此可以唯一地解出这些系数:
6
6.2 关节空间法
a0 q0
a1 0
a2
3
t
2 f
q f q0
a3
2
t
3 f
q f q0
(4-4)
注意:这组解只适用于关节起点、终点速度为零的运动情况。