机器人轨迹规划(4)
机器人学导论第5章1
i 5度/ 秒2 f 5度/ 秒2
将初始和末端条件代入
(t)c0 c1tc2t2 c3t3 c4t4 c5t5 (t)c12c2t 3c3t2 4c4t3 5c5t4 (t)2c2 6c3t 12c4t2 20c5t3
中,得出:
c 0 30
c1 0
c2 2.5
c3 1 .6
c4 0.58 c5 0.0464
从上例可以看出,若我们已知开始和终止时刻
的角度以及角速度,那么就可以求得 c i ,进而求
得关节的运动方程。
尽管每一个关节都是分别计算的,但是在实际 控制中,所有关节自始至终都是同步运动;
如果机器人初始和末端速度不为零,可以通过 给定数据得到未知数值;
如果要求机器末端人依次通过两个以上的点, 则每一段求解出的边界速度和位置均可作为下一段 的初始条件,其余相同;
解:
t
C
0
C 1t
C
2t 2
C
t3
3
t
C1
2C
2t
3C
t2
3
( t ) 2 C 2 6 C 3 t
其中
ti 0 tf 3 可以求得
i 75 f 105
i 0 f 0
(t) 7510t2 2.222t3 (t) 20t 6.666t2 (t) 2013.332t
进而可以画出以下曲线
c 0 30 c1 0 c 2 5 .4 c 3 0 . 72
由此得到位置,速度和加速度的多项式方程如下:
t305.4t2 0.72t3 t10.8t 2.16t2 t 10.8 4.32t
(1 ) 34 . 68 ( 2 ) 45 . 84 ( 3 ) 59 . 16 ( 4 ) 70 . 32
scara四轴轨迹算法
Scara四轴轨迹算法是一种用于计算机器人手臂关节角度的方法,可以用于实现机器人的路径规划和运动控制。
Scara四轴轨迹算法的基本思想是将机器人的关节角度表示为时间的函数,通过给定的起始关节角度、目标关节角度和运动时间,计算出机器人手臂在运动过程中的每一个关节角度。
具体来说,Scara四轴轨迹算法可以通过以下步骤实现:
1. 设定起始关节角度(q1_start)、目标关节角度(q1_goal)和运动时间(t)。
2. 设定机器人的臂长(L1和L2)和高度偏移(D)等参数。
3. 根据Scara四轴轨迹公式,计算出机器人手臂在运动过程中的每一个关节角度。
4. 控制机器人按照计算出的关节角度进行运动,实现机器人的路径规划和运动控制。
需要注意的是,Scara四轴轨迹算法是一种基于物理模型的轨迹规划方法,其计算结果受到机器人物理性能和运动环境等因素的影响。
因此,在实际应用中,需要结合机器人的实际性能和环境条件进行调整和优化。
《工业机器人》教学课件 第四章 工业机器人的运动轨迹规划
假设机器人的初始位姿是已知的,通过求解逆运动学方程可
以求得机器人期望的手部位姿对应的形位角。若考虑其中某一 关节的运动开始时刻ti的角度为θi, 希望该关节在时刻tf运动到新 的角度θf 。轨迹规划的一种方法是使用多项式函数以使得初始 和末端的边界条件与已知条件相匹配,这些已知条件为θi和θf及机
器人在运动开始和结束时的速度,这些速度通常为0或其他已知
2 过路径点的三次多项式插值
将速度约束条件变为:
(0) 0 (t f )
a0 0
f
(7. (4-4)7)
重新求得三项式的系数:
a1 0 3 2 1 a 2 2 ( f 0 ) 0 f ( 7 .9 ) tf tf tf (4-5) 2 1 a3 3 ( f 0 ) ( 0 f ) tf tf
第4章 工业机器人的运动轨迹规划
4.1 路运动过程中的位移、
速度和加速度。 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。如图4-1所示,如果有关机器人 从A点运动到B点, 再到C点, 那么这中间位姿序列就构成了一条 路径。而轨迹则与何时到达路径中的每个部分有关, 强调的是
令t=2th,由式9,10得
2 tb ttb ( f 0 ) 0
(7.15 (4-11) )
t:所要求的运动持续时间
4 用抛物线过渡的线性插值
任意给定 f, 0和 t ,选择相应的 和 t b ,得到 路径曲线。通常的做法是先选择加速度 的值,然 后按上式算出相应的 t b
4 用抛物线过渡的线性插值
将线性函数与两段抛物线函数平滑地衔接在一 起形成一段轨迹。
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。
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
1 2 3 4
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
SCARA机器人结构设计及轨迹规划算法
本次演示对SCARA机器人的结构设计及轨迹规划算法进行了深入的研究。通过 合理的设计和规划,我们成功地开发出了一种具有高精度、高速度和高效率的 SCARA机器人。在实际应用中,该机器人表现出了良好的性能和稳定性,证明 了我们的研究和设计的有效性。
展望未来,我们认为可以在以下几个方面进行深入研究:1)进一步优化关节 和机身的设计,提高机器人的负载能力;2)研究更先进的轨迹规划算法,提 高机器人的运动速度和精度;3)结合和深度学习技术,实现机器人的自适应 学习和优化;4)探讨机器人在更多领域的应用可能性,如医疗、农业等。
2、臂杆动力学
臂杆动力学是研究机器人手臂在运动过程中的力和运动的相互关系的学科。在 SCARA机器人中,臂杆动力学可以用来描述机器人在运动过程中所受到的力和 力矩的变化规律,从而为轨迹规划提供依据。
3、轨迹规划方法
轨迹规划是SCARA机器人的重要技术之一,其目的是在给定起始点和目标点的 情况下,规划出一条最优的运动路径。在轨迹规划过程中,需要考虑运动学和 动力学的限制条件,同时还需要保证机器人的稳定性和精度。常见的轨迹规划 方法有基于插值的轨迹规划、基于最优化的轨迹规划和基于人工智能的轨迹规 划等。
SCARA机器人结构设计及轨 迹规划算法
目录
01 一、SCARA机器人概 述
02
二、SCARA机器人结 构设计
03 三、SCARA机器人轨 迹规划算法
04 四、实验与结果
05 五、结论与展望
06 参考内容
SCARA机器人是一种广泛应用于电子设备制造、医药、食品等行业的自动化生 产设备。本次演示将重点介绍SCARA机器人的结构设计及轨迹规划算法,旨在 为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
一、SCARA机器人概述
机器人轨迹规划
实现要求的轨迹上的一点。继续插补并重复上述过程,从而实现要求的 轨迹。
4.3 机器人轨迹插值计算
直线插补和圆弧插补是机器人系统中的基本插补算法。对于 非直线和圆弧轨迹,可用直线或圆弧逼近,以实现这些轨迹。 一、 直线插补
空间直线插补是在已知该直线始末两点的位置和姿态的 条件下,求各轨迹中间点(插补点)的位置和姿态。
件坐标系的运动来描述作 业路径是一种通用的作业 描述方法。
它把作业路径描述与具
体的机器人、手爪或工具 分离开来,形成了模型化 的作业描述方法,从而使 这种描述既适用于不同的 机器人,也适用于在同一 机器人上装夹不同规格的 工具。
图4.2 机器人的初始状态和终止状态
对点位作业(pick and place operation)的机器 人,需要描述它的起始状态和目标状态,即工 具坐标系的起始值{T0},目标值{Tf}。在此, 用“点”这个词表示工具坐标系的位置和姿态 (简称位姿) 。
各轴增量: X X e X 0 / N Y Ye Y0 / N Z Ze Z0 / N
各插补点坐标值: X i1 X i i X Yi1 Yi iY Z i1 Z i iZ
式中:i=0,1,2,…,N。
可见,两个插补点之间的距离正比于要求的运动速度,只有插补点之间 的距离足够小,才能满足一定的轨迹控制精度要求。
第四章 机器人轨迹规划
本章主要内容
• 4.1 机器人轨迹规划概述 • 4.2 插补方式分类与轨迹控制 • 4.3 机器人轨迹插补计算 • 4.4 轨迹的实时生成
4.1 机器人轨迹规划概述
一、机器人规划的概念
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 。
机器人轨迹规划实验
过所有路径点,最终到达目标点。
关节插值函数
三次多项式插值
五次多项式插值 抛物线过渡的线性插值
高次多项式插值
4
2
关节空间轨迹规划
五次多项式插值
机器人轨迹规划实验
如果对于运动轨迹的要求更为严格,约束条件增多,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始点和终止点都规定了关节的位置、速度和加速度。
机器人轨迹规划实验
目 录
CONTENTS
机器人轨迹规划实验
1 2
实验介绍及内容 关节空间轨迹规划
笛卡尔空间轨迹规划
3
4
实验总结
2
1
实验介绍及内容
轨迹规划
机器人轨迹规划实验
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,确定机器人手部或关节在起点和终点之间的路径和运动学参数。
角位移
角速度
角加速度
8
3
笛卡尔空间轨迹规划
基本原理
机器人轨迹规划实验
对末端手的位姿轨迹进行规划,依靠逆运动学不断求将直角坐标转换为关节角度,得出关
节信息,循环过程为:
(1)将时间增加一个增量
(2)利用所选择的轨迹函数计算出机械臂末端手的位姿,即齐次变换矩阵
(3)利用逆运动学方程计算相应的关节变量 (4)将关间轨迹规划
设计实验
机器人轨迹规划实验
基于PUMA560机器人,以五次多项式插值为例实现轨迹规划。给定起始点和目标点参数, 在满足一定约束的条件下输出最终路径轨迹和关节运动曲线
机器人建模仿真
末端轨迹
6
‹#›
2
机器人技术 第五章 轨迹规划
轨迹规划的基本概念 Nhomakorabea路径与轨迹
路径定义为机器人位形的一个特定序列,而不考 虑机器人位形的时间因素。 轨迹则强调何时到达路径中每一点,强调时间性。
关节空间与直角坐标空间描述
关节空间描述:已知关节的起始点、中间点、终止点参数,求关节 变量随时间的变化关系。 直角坐标空间描述:已知机器人手坐标系运动路径或轨迹,求各关 节变量随时间的变化关系。 直角坐标空间轨迹规划需要转 化为关节空间轨迹规划后才能 够实施。 转化的具体方法是,取若干中间 点,并依次计算逆运动学方程, 求出各关节对应点关节参数。
关节空间轨迹规划关节空间轨迹规划对关节加速度要求较高直角坐标空间轨迹规划直角坐标空间轨迹规划经过中间点的直角坐标空间轨迹规划关节空间轨迹规划三次多项式轨迹规划初始和终止时刻的位移和速度为已知具有四个已知参数因此可以确定一个三次多项式
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
高次多项式运动轨迹
对于存在中间点的情况,如果不知道中间点全部运动参数, 则可以采用更高次多项式轨迹规划,把两段独立的轨迹规 划方程合并成一个阶次更高的方程。
(t ) c0 c1t c2t cn1t
2
n1
cn t
n
高次多项式轨迹规划
随着阶次的增高,计算量明显增大; 解决的办法是:还要把高次多项式化为多个低阶次 的多项式。使所有低阶次多项式的未知变量数与所有 给定已知条件相等,并尽量减小不同多项式的阶次差。 相邻的多项式之间满足位置、速度、加速度连续性 约束条件。
特点:
f
1、中间段为恒速运动;
B A i
B A tb tf -tb tf
第4章 轨迹规划
(4)控制系统实现预期轨迹。
4.3 机器人轨迹插值计算
给出结点(位置姿态); 进行运动学反解; 关节变量的插值计算; 位置伺服系统实现。
每隔一个时间间隔ts完成一次
4.3.1 直线插补 直线插补和圆弧插补是机器人系统中的基本插补
算法。对于其他轨迹,可以采用直线或圆弧逼近,以 实现这些轨迹。
0T6 6TT= 0TB Bpi
0T6=0TB Bpi 6T-1T
0T6=0TB Bpi+1 6T-1T 式中:6TT 为工具坐标系{T}相对末端连杆系{6}的变换;
BPi和BPi+1分别为两结点Pi和Pi+1相对坐标系{B}的齐次变换。 可将气动手爪从结点Pi到结点Pi+1的运动看成是与气动手爪 固接的坐标系的运动,按前述运动学知识可求其解。
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。
一般的工业机器人不具备力的反馈,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。
轨迹规划的目的:将操作人员输入的任务描述变为 详细的运动轨迹描述。
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、运动的时间和速度等。
后两项插值依据
一、三次多项式插值
0 0
tf
f
&0 0
&tf
0
t a0 a1t a2t2 a3t3
满足连续平稳运动要求的三次多项式插值函数为 关节角速度和角加速度的表达式为
二、过路径点的三次多项式插值
机器人作业路径在多个点上有位姿要求
把每个关节上相邻的两个路径点分别看做起始点和 终止点,确定相应的三次多项式插值函数。
机器人轨迹规划
机器人轨迹规划1. 简介机器人轨迹规划是指在给定机器人动态约束和环境信息的情况下,通过算法确定机器人的运动轨迹,以达到特定的任务目标。
轨迹规划对于机器人的移动和导航非常重要,可以用于自主导航、避障、协作操控等应用领域。
2. 常见的机器人轨迹规划算法2.1 最短路径规划算法最短路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法等。
这些算法通过计算机器人到达目标位置的最短路径,来规划机器人的运动轨迹。
它们通常基于图搜索的思想,对于给定的环境图,通过计算节点之间的距离或代价,并考虑障碍物的存在,确定机器人的最佳路径。
2.2 全局路径规划算法全局路径规划算法主要用于确定机器人从起始位置到目标位置的整体路径。
常见的全局路径规划算法有D*算法、RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法等。
这些算法通过在连续的状态空间中进行采样,以快速探索整个空间,并找到连接起始和目标位置的路径。
2.3 局部路径规划算法局部路径规划算法用于在机器人运动过程中避开障碍物或避免发生碰撞。
常见的局部路径规划算法有动态窗口算法、VFH(Vector Field Histogram)算法等。
这些算法通过感知周围环境的传感器数据,结合机器人动态约束,快速计算出机器人的安全轨迹。
3. 轨迹规划的输入和输出3.1 输入数据轨迹规划算法通常需要以下输入数据: - 机器人的初始状态:包括位置、朝向、速度等信息。
- 目标位置:机器人需要到达的位置。
- 环境信息:包括地图、障碍物位置、传感器数据等。
- 机器人的动态约束:包括速度限制、加速度限制等。
3.2 输出数据轨迹规划算法的输出数据通常为机器人的运动轨迹,可以是一系列位置点的集合,也可以是一系列控制信号的集合。
轨迹规划的输出数据应满足机器人的动态约束,并在给定的环境中可行。
4. 轨迹规划的优化与评估4.1 轨迹优化轨迹规划算法通常会生成一条初步的轨迹,但这条轨迹可能不是最优的。
机器人运动轨迹规划
机器人运动轨迹规划在当今科技飞速发展的时代,机器人已经成为了我们生活和生产中不可或缺的一部分。
从工业生产线上的机械臂,到家庭服务中的智能机器人,它们的高效运作都离不开精准的运动轨迹规划。
那么,什么是机器人运动轨迹规划呢?简单来说,它就是为机器人确定从起始位置到目标位置的最优路径,同时要满足一系列的约束条件,比如速度限制、加速度限制、避障要求等等。
这就像是我们出门旅行,需要规划一条既快速又安全,还能避开各种拥堵和障碍的路线。
要实现良好的机器人运动轨迹规划,首先得明确机器人的工作任务和环境。
比如说,一个在仓库里搬运货物的机器人,它需要知道货物的位置、仓库的布局、通道的宽窄,以及可能存在的其他障碍物。
只有对这些情况了如指掌,才能为它规划出合理的运动轨迹。
在规划运动轨迹时,有几种常见的方法。
一种是基于几何模型的方法。
这种方法把机器人和环境都简化成几何形状,通过计算几何关系来确定运动路径。
就像在一张地图上,用线条和图形来表示道路和建筑物,然后找出从起点到终点的最佳路线。
另一种是基于运动学和动力学的方法。
运动学主要研究机器人的位置、速度和加速度之间的关系,而动力学则考虑了力和力矩对机器人运动的影响。
通过建立机器人的运动学和动力学模型,可以更精确地预测机器人的运动轨迹,同时也能更好地控制机器人的运动。
还有一种是基于智能算法的方法,比如遗传算法、蚁群算法等。
这些算法模拟了自然界中的生物进化或者群体行为,通过不断地迭代和优化,找到最优的运动轨迹。
除了方法的选择,还需要考虑机器人的运动约束。
速度和加速度的限制是很重要的,如果机器人运动速度过快或者加速度过大,可能会导致不稳定甚至损坏。
此外,机器人的关节角度限制、扭矩限制等也需要在规划中考虑进去,以确保机器人能够正常、安全地运动。
避障也是机器人运动轨迹规划中的一个关键问题。
在复杂的环境中,机器人可能会遇到各种各样的障碍物。
为了避免碰撞,需要实时检测障碍物的位置和形状,并根据这些信息调整运动轨迹。
《机器人技术基础》第七章机器人轨迹规划
7.2.3 用抛物线过渡的线性插值
f
f a
h
a 0
0 ta
th
a
0
1 2
ta2
t tf-ta tf
7.2.3 用抛物线过渡的线性插值
h
1 2
f —0
f
f a
综合上述式子,可得:
ta2 t f ta f 0 0
(7.7) h
a 0
0 ta
th
t tf-ta tf
(7.8) (7.9)
关节空间描述与直角坐标描述
关节空间描述:采用关节量来描述机器人的运动。 优点:描述方法简单 缺点:机器人在两点之间的运动不可预知
直角坐标描述:机器人的运动序列首先在直角
坐标空间中进行描述,然后转化为关节空间描
述。
优点:机器人在两点之间的运动可预知
θ
缺点:计算量大
关节空间轨迹 t
P0 P1 P3
P2
三次多项式插值的关节运动轨迹曲线如图所示。由图
可知,其速度曲线为抛物线,相应的加速度曲线为直线。
图 三次多项式插值的关节运动轨迹
7.2.1 三次多项式插值
过路径点的三次多项式
方法: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。
t a0 a1t a2t2 a3t3 a4t4 a5t5 (7-6)
23
7.2.2 高级多项式插值
24
7.2.2 高级多项式插值
将约束条件带入,可得:
可画出它们随时间的变化曲线如图所示,(a)、(b)、(c)分别表示该机器人手臂 关节的位移、速度、加速度运动轨迹曲线。可以看出,角速度曲线为一抛物线。
工业机器人轨迹规划
工业机器人轨迹规划在现代化工业制造过程中,工业机器人的应用已经越来越普遍。
它们通过精准、高效和不知疲倦的工作,极大地提高了生产效率,降低了生产成本,并使得生产过程更加精准和可控。
而在这些工业机器人的运行过程中,轨迹规划是实现其功能的关键环节。
轨迹规划是一种数学方法,用于计算和优化机器人在特定环境中的移动路径。
这个过程需要考虑机器人的物理限制、运动速度、运动加速度以及目标位置等多个因素。
通过对这些因素的细致规划,可以确保机器人在满足工作需求的同时,不会产生过大的冲击力和热量,从而防止可能的设备损坏和生产事故。
在实际操作中,工业机器人的轨迹规划通常会遵循一定的步骤。
根据生产任务和机器人本身的性能参数,设定合理的运动参数,如最大速度、最大加速度等。
然后,根据设定参数,利用运动学模型和动力学模型计算出机器人的运动轨迹。
通过模拟和实际测试,对计算出的轨迹进行验证和调整,确保机器人在实际运行中能够准确地完成预定任务。
对于具有更高性能需求的工业机器人,如需要处理复杂任务的机器人或在非结构化环境中工作的机器人,轨迹规划的方法和技术也需要进行相应的升级和改进。
例如,对于这类机器人,可能需要引入更复杂的运动学模型和动力学模型,或者使用和深度学习等方法,对机器人进行更精细的运动控制和优化。
工业机器人的轨迹规划是实现其高效、精准运动的关键技术。
随着工业机器人技术的不断发展,我们有理由相信,更加高效、精准的轨迹规划方法将会被不断开发和应用,为未来的工业制造带来更大的价值。
工业机器人轨迹规划方法综述摘要:本文对工业机器人的轨迹规划方法进行了综合性述评,详细介绍了各种轨迹规划方法的基本原理、优缺点及应用场景。
本文的研究目的是为工业机器人轨迹规划提供全面的理论分析与实践指导,以期提高机器人的运动性能和轨迹精度。
引言:随着工业自动化和智能制造的快速发展,工业机器人在生产制造领域的应用越来越广泛。
而工业机器人的轨迹规划问题,作为提高其运动性能和轨迹精度的重要手段,一直以来备受。
机器人轨迹规划
04
基于动力学的方法
牛顿-欧拉方程
描述机器人运动和动态特性的 重要方程之一。
通过分析机器人各部分的加速 度、速度和位置之间的关系, 来预测机器人的运动轨迹。
可以用于实时控制机器人的运 动状态,确保机器人运动的稳 定性和准确性。
拉格朗日方程
另一种描述机器人运动和动态特 性的方程。
基于能量的概念,通过分析机器 人各部分的动能和势能之间的关 系,来预测机器人的运动轨迹。
服务机器人轨迹规划
总结词
服务机器人轨迹规划技术主要用于公共服务、餐饮、旅 游等领域。通过自主导航、避障和路径规划,实现自主 行走和任务执行。
详细描述
服务机器人通常采用轮式结构,具有较好的稳定性和移 动能力。通过对机器人的轮子进行精确控制,可以使其 按照预定的路径进行运动,同时通过避障和路径规划算 法,实现自主导航和任务执行。
具有简洁、易于理解和计算的优 点,适用于复杂机器人的运动规
划。
卡尔曼滤波器
一种用于估计和预测机器人状态的方法。
基于一系列传感器数据,通过建立数学模型对数据进行处理和分析,得到机器人位 置、速度等运动状态的估计值。
具有实时性、精确性和鲁棒性等优点,广泛应用于机器人导航、定位和跟踪等领域 。
05
基于机器学习的方法
医疗机器人轨迹规划
总结词
医疗机器人轨迹规划技术主要用于手术、康复、护理 等领域。通过精确的轨迹规划和运动控制,实现高精 度、高效率的医疗操作。
详细描述
医疗机器人通常采用医用高精度机械臂或手术器械, 具有高精度、高稳定性和高度可控性等特点。通过对 机器人的运动进行精确控制,可以使其按照预定的路 径进行运动,实现高精度、高效率的医疗操作。同时 ,医疗机器人还可以实现远程手术和康复治疗等功能 ,为医疗行业的发展提供了重要的技术支持。
RoboticsToolbox_电子版说明文档
2 机器人运动学
逆向运动学求解:
例2.7:
21
右手
左手
存在多解,可通过option参数选取期望解
2 机器人运动学
22
逆向运动学求解:
例2.8:
右手、肘在上
例2.9:
无解
2 机器人运动学
雅可比矩阵:
例2.10:
23
参考 的雅可比矩阵 参考 的雅可比矩阵
参考坐标系: 参考坐标系:
本课内容
24
Matlab Robotics Toolbox
机器人学基础
Robotics Toolbox
本课内容
2
Matlab Robotics Toolbox
1. 三维位姿描述 2. 机器人运动学 3. 机器人轨迹规划 4. 机器人动力学
1 三维位姿描述
3
三维旋转基本表示
绕 轴旋转theta的旋转矩阵 绕 轴旋转theta的旋转矩阵 绕 轴旋转theta的旋转矩阵 在图中绘制旋转矩阵 旋转矩阵 描述的旋转动画
1 三维位姿描述 三维旋转基本表示
例1.1
4
默认弧度,后缀deg表示角度; 先绕x转30,后绕新z轴转60,即
相对于动坐标系(右乘关系)
R1旋转坐标系标注为1, 用蓝色画出
R2旋转坐标系标注为2, 用红色画出
旋转顺序不可变
1 三维位姿描述
5
欧拉旋转(相对于动坐标系)
Robotics Toolbox中定义欧拉角旋转顺序为Z-Y-Z,即: 初始{B}与{A}重合,先绕 转 、再绕 转 、最后绕 转
给定位姿、速度和加速度,计算所需关节力或力矩 (逆动力学)
4 机器人动力学
逆向动力学
例4.1:
七章机器人的轨迹规划
4—3—4关节轨迹的边界条件如图示。
20
这些多项式对实际时间 t 的一阶和二阶导数。可写成
第一段轨迹的基本多项式是四次的
21
对于t =0(这段轨迹的初始位置),要满足此位置的边界条件,则
22
用求出的这些未知量得到
对于t=1(这段轨迹的终点),在此位置,我们放宽插值多项式 必须准确通过该点的要求,仅要求在此位置的速度和加速度必 须和下一段轨迹起点的速度和加速度连续。此处的速度和加速 度为
机器人轨迹规划属于机器人低层规划,基本上不涉及人工
智能问题,而是在机械手运动学和动力学的基础上,讨论机
器人运动的规划及其方法。所谓轨迹,就是指机器人在运动
过程中的位移、速度和加速度。
轨迹规划问题通常是将轨迹规划器看成“黑箱”,接受表示
路径约束的输入变量,输出为起点和终点之间按时间排列的操
作机中间形态(位姿, 速度和加速度)序列。
在关节轨迹的典型约束条件之下,我们所要研究的是选择 一种 n 次(或小于 n 次)的多项式函数,使得在各结点(初始点, 提升点,下放点和终止点)上满足对位置、速度和加速度的要 求,并使关节位置、速度和加速度在整个时间间隔 [ t0, tf ] 中 保持连续。
14
➢ 规划关节插值轨迹的约束条件:
1. 位置(给定)
8
在关节变量空间的规划有三个优点: (1) 直接用运动时的受控变量规划轨迹; (2) 轨迹规划可接近实时地进行; (3) 关节轨迹易于规划。
伴随的缺点是难于确定运动中各杆件和手的位置,但是,为 了避开轨迹上的障碍.常常又要求知道一些杆件和手位置。
由于面向笛卡尔空间的方法有前述钟种缺点,使得面向关节 空间的方法被广泛采用。它把笛卡尔结点变换为相应的关节坐 标,并用低次多项式内插这些关节结点。这种方法的优点是计 算较快,而且易于处理操作机的动力学约束。但当取样点落在 拟合的光滑多项式曲线上时,面向关节空间的方法沿笛卡尔路 径的准确性会有损失。
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二、过路径点的三次多项式插值
三、高阶多项式插值 四、用抛物线过渡的线性插值
一、三次多项式插值
• 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q(t)来表示。 • 四个约束条件:即两端点位置约束和两端点速度约束。
t i i t f f t i 0 t f 0
但ts要随之变化,实现起来比前者困难。
3.3.4 关节空间插补
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。与 此相应的各个关节位移、速度、加速度在整个时间间隔内 的连续性要求以及其极值必须在各个关节变量的容许范围 之内等。
一、三次多项式插值
3.1.2 轨迹规划的一般性问题
• 机器人的运动应当平稳,不平稳的运动将 加剧机械部件的磨损,并导致机器人的振 动和冲击。为此,要求所选择的运动轨迹 描述函数必须连续,而且它的一阶导数(速 度),有时甚至二阶导数(加速度)也应该连 续。
3.1.2 轨迹规划的一般性问题
• 轨迹规划既可以在关节空间中进行,也可以在直 角坐标空间中进行。在关节空间中进行轨迹规划 是指将所有关节变量表示为时间的函数,用这些 关节函数及其一阶、二阶导数描述机器人预期的 运动;在直角坐标空间中进行轨迹规划是指将手 爪位姿、速度和加速度表示为时间的函数,而相 应的关节位置、速度和加速度由手爪信息导出。
3.1.3 轨迹的生成方式
• (1) 示教-再现运动。这种运动由人手把手示教机器人,定时记录各关 节变量,得到沿路径运动时各关节的位移时间函数q(t);再现时,按 内存中记录的各点的值产生序列动作。 • (2) 关节空间运动。这种运动直接在关节空间里进行。由于动力学参 数及其极限值直接在关节空间里描述,所以用这种方式求最短时间运 动很方便。 • (3) 空间直线运动。这是一种直角空间里的运动,它便于描述空间操 作,计算量小,适宜简单的作业。 • (4) 空间曲线运动。这是一种在直角空间中用明确的函数表达的运动, 如圆周运动、螺旋运动等。
3.4 机器人手部路径的轨迹规划
• 3.4.1 操作对象的描述 • 任一刚体相对参考系的位姿是用与 它固接的坐标系来描述的。刚体上 相对于固接坐标系的任一点用相应 的位置矢量P表示;任一方向用方 向余弦表示。给出刚体的几何图形 及固接坐标系后,只要规定固接坐 标系的位姿,便可重构该刚体在空 间的位姿。
3.3 单连杆机器人的转动关节,从 = –5°静止开始运动, 要想在4 s内使该关节平滑地运动到 =+80°的位置停止。 试按下述要求确定运动轨迹: (1) 关节运动依三次多项式插值方式规划。 (2) 关节运动按抛物线过渡的线性插值方式规划。
3.1.2 轨迹规划的一般性问题
• 在轨迹规划中,为叙述方便,也常用点来表示机器人的状 态,或用它来表示工具坐标系的位姿,例如起始点、终止 点就分别表示工具坐标系的起始位姿及终止位姿。 • 更详细地描述运动时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。这时,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.
3.3.2 圆弧插补
一、空间圆弧插补
• 空间圆弧是指三维空间任一平面内的圆弧。
• 空间圆弧插补可分三步来处理:
(1) 把三维问题转化成二维,找出圆弧所在平面。 (2) 利用二维平面插补算法求出插补点坐标(Xi+1, Yi+1)。 (3) 把该点的坐标值转变为基础坐标系下的值。
3.3.3 定时插补与定距插补
3.1.4 轨迹规划涉及的主要问题
• (1) 对工作对象及作业进行描述,用示教方法给出轨迹上的若干个结 点(knot)。
• (2) 用一条轨迹通过或逼近结点,此轨迹可按一定的原则优化,如加 速度平滑得到直角空间的位移时间函数X(t)或关节空间的位移时间函 数q(t);在结 点之间如何进行插补,即根据轨迹表达式在每一个采样 周期实时计算轨迹上点的位姿和各关节变量值。 • (3) 以上生成的轨迹是机器人位置控制的给定值,可以据此并根据机 器人的动态参数设计一定的控制规律。 • (4) 规划机器人的运动轨迹时,尚需明确其路径上是否存在障碍约束 的组合。
• 如图所示,已知直线始末两点的坐标值P0(X0,Y0,Z0)、 Pe(Xe,Ye,Ze)及姿态,其中P0、Pe是相对于基坐标系的位 置。这些已知的位置和姿态通常是通过示教方式得到的。设 v为要求的沿直线运动的速度;ts为插补时间间隔。
3.3.1 直线插补
3.3.2 圆弧插补
一、平面圆弧插补
• 平面圆弧是指圆弧平面与基坐标系的三大平面之 一重合,以 XOY平面圆弧为例。已知不在一条直 线上的三点 P1、 P2、 P3及这三点对应的机器人手 端的姿态,设 v为沿圆弧运动速度;ts为插补时时 间隔。
• 机器人实现一个空间轨迹的过程即是实现轨迹离散的过程, 如果这些离散点间隔很大,则机器人运动轨迹与要求轨迹 可能有较大误差。只有这些插补得到的离散点彼此距离很 近,才有可能使机器人轨迹以足够的精确度逼近要求的轨 迹。模拟CP控制实际上是多次执行插补点的PTP控制, 插补点越密集,越能逼近要求的轨迹曲线。 • 插补点要多么密集才能保证轨迹不失真和运动连续平滑呢? 可采用定时插补和定距插补方法来解决。
• 速度不为0
t i i t f f
t i θ i
• 对于只有一个中间路径点的机器 人作业,其路径点处的关节加速 度连续。可以用两个三次多项式 分两段插补,约束条件如下:
t f f
三、高阶多项式插值
• 对某段路径的起始点和终止点都规定了关节的位 置、速度和加速度,则要用一个五次多项式进行 插值,即
第3章 机器人轨迹规划
3.1 3.2 3.3 3.4
机器人轨迹规划概述 插补方式分类与轨迹控制 机器人轨迹插值计算 机器人手部路径的轨迹规划
3.1 机器人轨迹规划概述
3.1.1 机器人轨迹的概念
• 机器人轨迹(trajectory)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。
3.2 插补方式分类与轨迹控制
3.2.1 插补方式分类
3.2.2 机器人轨迹控制过程
• 对于有规律的轨迹,仅示教几个特征点,计算机就能利用 插补算法获得中间点的坐标,如直线需要示教两点,圆弧 需要示教三点,通过机器人逆向运动学算法由这些点的坐 标求出机器人各关节的位置和角度(q1, …, qn),然后由后 面的角位置闭环控制系统实现要求的轨迹上的一点。继续 插补并重复上述过程,从而实现要求的轨迹。
• 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。
• 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(path)。
• 约束条件相应地有六个。
四、用抛物线过渡的线性插值
• 在关节空间轨迹规划中,对于给定起始点和终止 点的情况选择线性函数插值较为简单,如上图所 示。然而,单纯线性插值会导致起始点和终止点 的关节运动速度不连续,且加速度无穷大,显然, 在两端点会造成刚性冲击。
• 为此应对线性函数插值方案进行修正,在线性插 值两端点的邻域内设置一段抛物线形缓冲区段。 由于抛物线函数对于时间的二阶导数为常数,即 相应区段内的加速度恒定,这样保证起始点和终 止点的速度平滑过渡,从而使整个轨迹上的位置 和速度连续。如下图所示。
3.1.2 轨迹规划的一般性问题
• 机器人的作业可以描述成工具坐标 系{T}相对于工件坐标系{S}的一系 列运动。作业可以借助工具坐标系 的一系列位姿Pi (i=1,2,…,n) 来描述。
• 它把作业路径描述与具体的机器人、 手爪或工具分离开来,形成了模型 化的作业描述方法,从而使这种描 述既适用于不同的机器人,也适用 于在同一机器人上装夹不同规格的 工具。
t c0 c1t c2t 2 c3t 3
二、过路径点的三次多项式插值
• 对于这种情况,假如末端执行器在路径点停留,即各路径 点上速度为0,则轨迹规划可连续直接使用前面介绍的三 次多项式插值方法;但若末端执行器只是经过,并不停留, 就需要将前述方法推广。
• 对于机器人作业路径上的所有路径点可以用求解逆运动学 的方法先得到多组对应的关节空间路径点,进行轨迹规划 时,把每个关节上相邻的两个路径点分别看做起始点和终 止点,再确定相应的三次多项式插值函数,把路径点平滑 连接起来。一般情况下,这些起始点和终止点的关节运动 速度不再为零。
一、定时插补
• 由轨迹控制过程知道,每插补出一轨迹点的坐标值,就要 转换成相应的关节角度值并加到位置伺服系统以实现这个 位置,这个过程每隔一个时间间隔ts完成一次。为保证运 动的平稳,显然ts不能太长。
• 当然ts越小越好,但它的下限值受到计算量限制,即对于 机器人的控制,计算机要在ts时间里完成一次插补运算和 一次逆向运动学计算。对于目前的大多数机器人控制器, 完成这样一次计算约需几毫秒。这样产生了ts的下限值。 当然,应当选择ts接近或等于它的下限值,这样可保证较 高的轨迹精度和平滑的运动过程。
3.4.2 作业的描述
• 机器人的作业过程可用手部位姿结点序列来规定,每个结 点可用工具坐标系相对于作业坐标系的齐次变换来描述。 相应的关节变量可用运动学反解程转动关节,其关节运动均按三次多 项式规划,要求经过两个中间路径点后停在一个目标位置。 试问欲描述该机器人关节的运动,共需要多少个独立的三 次多项式?要确定这些三次多项式,需要多少个系数?
3.3 机器人轨迹插值计算