机械臂的轨迹规划
机械手臂轨迹规划算法及应用研究
机械手臂轨迹规划算法及应用研究近年来，随着工业自动化的不断发展，机械手臂在工业领域中的应用越来越广泛。
而机械手臂的运动规划是其在工作中的关键环节。
本文将对机械手臂轨迹规划算法及其应用进行研究。
一、机械手臂轨迹规划简介机械手臂的轨迹规划是指确定机械手臂的运动轨迹，使其在特定的环境下完成预定的任务。
轨迹规划算法主要包括路径规划和速度规划两个方面。
路径规划是指确定机械手臂运动的路径，而速度规划是指确定机械手臂在规定路径上的运动速度。
合理的机械手臂轨迹规划算法可以使机械手臂高效完成工作任务，提高工作效率。
二、机械手臂轨迹规划算法1. 插值算法插值算法是机械手臂轨迹规划中常用的一种方法。
它通过将轨迹划分为一系列离散点，然后根据这些离散点之间的关系来确定机械手臂的轨迹。
常见的插值算法包括线性插值、二次插值和样条插值等。
这些算法可以根据机械手臂的运动特点和任务要求选择合适的插值方法。
2. 规划算法规划算法是指根据机械手臂的初始状态和目标状态，通过一系列计算和优化方法，确定机械手臂的最佳轨迹。
常见的规划算法包括遗传算法、模拟退火算法和遗传规划算法等。
这些算法可以通过对机械手臂的动力学模型和问题约束条件的考虑，得出最优的轨迹规划结果。
三、机械手臂轨迹规划的应用研究1. 工业领域机械手臂在工业领域中的应用非常广泛。
它可以在生产线上完成各种复杂的组装、搬运和焊接等工作任务。
机械手臂轨迹规划算法的应用可以帮助机械手臂准确、高效地完成各种任务，提高生产效率。
2. 医疗领域机械手臂在医疗领域中也有很大的应用潜力。
例如，机械手臂可以协助医生进行手术操作，减少手术风险，提高手术精准度。
机械手臂轨迹规划算法的应用可以使机械手臂在手术过程中实现精确的运动轨迹，确保手术的安全和成功。
3. 服务领域机械手臂还可以在服务领域中发挥重要作用。
例如，机械手臂可以在酒店或餐厅中完成餐盘的搬运和清洁等任务。
机械手臂轨迹规划算法的应用可以使机械手臂在狭小的空间内灵活地运动，完成各种服务任务，提供更好的服务体验。
机械臂运动轨迹规划算法研究
机械臂运动轨迹规划算法研究近年来，机器人技术得到了长足的发展，在工业制造、医疗卫生、航空航天等领域得到了广泛应用。
而机械臂作为一种重要的机器人装置，具有灵活、高效的特点，能够完成各种任务。
在机械臂的运动过程中，轨迹规划算法的优化对于提高机械臂的性能和减少系统的能耗具有重要意义。
本文将介绍机械臂运动轨迹规划算法的研究进展，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。
一、机械臂运动轨迹规划算法的意义机械臂的运动轨迹规划算法是指在给定起始点和目标点的情况下，通过算法计算得到机械臂在运动过程中的最佳运动路径，以实现高效、精确的目标达成。
这个过程包括路径的选择、速度的调整、避障等。
首先，机械臂运动轨迹规划算法能够提高机械臂的运动速度和精度。
通过算法的优化，机械臂能够以最短的路径和最快的速度完成任务，提高生产效率和产品质量。
其次，机械臂运动轨迹规划算法可以减少机械臂系统的能耗。
通过优化机械臂的运动路径，减少不必要的运动和能耗，可以降低机械臂系统的电力消耗，提高能源的利用效率。
最后，机械臂运动轨迹规划算法在实际应用中可以减少事故和损坏的发生。
在机械臂运动过程中，往往需要避开障碍物，保证机械臂运动的安全。
通过合理的轨迹规划算法，机械臂可以避免与障碍物碰撞，降低事故和损坏的发生率。
二、机械臂运动轨迹规划算法的研究进展机械臂运动轨迹规划算法的研究主要涉及六轴机械臂和SCARA机械臂两个方向。
六轴机械臂是目前最常用的机械臂类型之一，其有六个自由度，可以实现多方向的运动。
对于六轴机械臂的运动轨迹规划算法，研究者主要关注的是如何使机械臂在给定时间内完成任务，同时保证机械臂的运动轨迹光滑连续，避免抖动和震动。
目前，已经有许多优化算法被提出，如遗传算法、模糊控制、人工神经网络等。
这些算法通过提取机械臂的运动学模型和动力学模型，结合目标函数和限制条件，进行运动轨迹规划和路径选择，从而实现机械臂的高效运动。
而SCARA机械臂则是一种具有平面运动能力的机械臂，常用于装配和搬运等任务。
机械手臂的路径规划与控制
机械手臂的路径规划与控制机械手臂是一种可编程、多关节的机械设备，能够在三维空间中进行精确运动和操作。
它广泛应用于工业生产线、医疗手术、物流仓储等领域。
而机械手臂的路径规划与控制是保证其高效运作的关键技术之一。
一、机械手臂的路径规划路径规划是指在给定的环境中，通过算法确定机械手臂的运动路径和关节角度，以实现所需的目标位置或动作。
在进行路径规划时，需要考虑到机械手臂的结构、工作空间限制、物体的位置和形状等多个因素。
1.几何路径规划几何路径规划是一种基于几何学的方法，通过计算机算法确定机械手臂的最优路径。
其中，最常用的算法包括线性插补、圆弧插补和样条插补等。
线性插补适用于直线运动，圆弧插补适用于弧线轨迹，而样条插补则可以实现更加灵活的曲线运动。
2.动力学路径规划与几何路径规划不同，动力学路径规划考虑了机械手臂的质量、惯性和运动约束，更加接近于实际应用情况。
常用的动力学路径规划算法包括逆运动学、优化算法和遗传算法等。
逆运动学方法通过已知目标位置，反推出机械手臂的关节角度，而优化算法和遗传算法则通过迭代寻找最优解。
二、机械手臂的控制机械手臂的控制是指通过控制器对机械手臂的电机、驱动器、传感器进行控制，实现路径规划和动作执行。
机械手臂的控制系统通常包括五个主要部分：传感器系统、执行器系统、控制算法、控制器和用户界面。
1.传感器系统传感器系统用于对机械手臂周围环境进行感知，从而获取物体位置、形态和力量等信息。
常见的传感器包括摄像头、激光测距仪、力传感器等。
传感器所获取的数据可以用于路径规划、动作控制和碰撞检测等。
2.执行器系统执行器系统包括电机、传动装置和关节，用于实现机械手臂的运动。
电机通过驱动器接受控制信号，驱动关节实现机械手臂的位移或转动。
在选择执行器系统时，需要考虑负载能力、精度和效率等因素。
3.控制算法控制算法是机械手臂控制系统的核心部分，根据传感器数据和用户指令，计算出适合的控制信号。
常见的控制算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
机械臂的运动轨迹规划与优化研究
机械臂的运动轨迹规划与优化研究引言：机械臂作为一种重要的工业机器人，广泛应用于制造业、医疗、农业等领域。
机械臂的运动轨迹规划与优化是提高机械臂运动精度和效率的关键问题，也是当前研究的热点之一。
一、机械臂的运动轨迹规划方法1.1 轨迹生成方法机械臂的运动轨迹规划包括离线轨迹规划和在线轨迹规划。
离线轨迹规划在机械臂开始运动前生成一条完整轨迹，其中常用的方法有路径规划、插值法和优化方法等。
在线轨迹规划则是在机械臂运动过程中不断生成新的轨迹点，以应对实时性要求。
1.2 轨迹优化方法为了提高机械臂的运动效率和精度，轨迹优化是必不可少的一步。
常见的轨迹优化方法有速度规划、加速度规划和力矩规划等。
通过对运动过程中的速度、加速度和力矩等参数进行优化，可以使机械臂的运动更加平滑和高效。
二、机械臂运动轨迹规划与优化的挑战和难点2.1 多目标优化机械臂运动轨迹规划与优化往往涉及到多个目标，如运动时间最短、能耗最低、碰撞避免等。
这些目标之间往往存在着冲突和矛盾，如速度与力矩之间的平衡。
因此，如何有效地进行多目标优化是一个挑战。
2.2 动态环境下的规划在实际应用中，机械臂通常需要在动态环境中进行运动。
此时，不仅需要考虑各个关节的运动规划，还需要考虑与环境的交互和碰撞避免。
如何在动态环境中高效地生成运动轨迹是一个难点。
三、机械臂运动轨迹规划与优化的研究进展3.1 具体问题具体分析目前，机械臂运动轨迹规划与优化研究已经涉及到不同的应用领域。
例如，针对医疗领域中手术机器人的运动规划问题，研究人员提出了针对手术刀具的运动规划方法，以实现更高精度的手术指导。
3.2 智能算法的应用随着人工智能技术的不断发展，智能算法在机械臂运动轨迹规划与优化中得到了广泛的应用。
遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等智能算法可以有效解决多目标优化问题，提高机械臂的运动效率。
四、机械臂运动轨迹规划与优化的发展前景4.1 自适应机械臂研究人员正在探索机械臂运动轨迹规划与优化的自适应方法，使机械臂能够根据不同任务和环境自动调整运动轨迹，提高适应性。
机械臂轨迹规划与控制研究
机械臂轨迹规划与控制研究机械臂是一种具有多自由度、可控制灵活的机械系统，广泛应用于工业生产中的装配、焊接、搬运等任务。
机械臂的轨迹规划与控制是保证机械臂能够完成预定任务的关键技术。
一、机械臂轨迹规划机械臂轨迹规划是指确定机械臂运动轨迹的过程，目的是使机械臂能够按照预定的路径实现精确的运动。
在机械臂轨迹规划中，需要考虑以下几个方面的内容。
1. 运动约束：机械臂在运动过程中需要满足一定的约束条件，如关节角度限制、末端执行器位置限制等。
因此，轨迹规划需要考虑这些约束条件，确保机械臂在运动过程中不会发生碰撞或超过运动范围。
2. 轨迹优化：轨迹规划不仅需要满足基本的运动要求，还需要使机械臂的运动更加优化。
例如，考虑到机械臂的运动平滑性可以减少机械臂的振动和冲击，提高工作效率和准确性。
3. 避障规划：工业生产中，机械臂往往需要在复杂环境中操作，因此需要考虑避免障碍物的规划。
避障规划可以通过传感器获取障碍物的位置信息，然后在规划路径时避开这些障碍物，确保机械臂的安全和稳定。
二、机械臂控制机械臂控制是指通过对机械臂系统进行控制，使其按照预定的轨迹进行运动。
机械臂控制通常涉及以下几个方面的内容。
1. 运动控制：机械臂的运动控制主要包括速度控制和位置控制。
速度控制是指控制机械臂的运动速度，使其按照规划好的速度进行运动。
位置控制是指控制机械臂的位置，使其能够精确地到达目标位置。
2. 关节控制：机械臂通常由多个关节组成，因此需要对每个关节进行控制。
关节控制可以通过PID控制器等算法实现，使每个关节能够按照设定的角度进行运动，从而实现整体的轨迹规划。
3. 力控制：机械臂通常需要与外部环境进行交互，例如在装配过程中需要施加一定的力量。
因此，机械臂控制还需要考虑力控制。
力控制可以通过力传感器等设备实现，使机械臂能够准确地施加力量。
三、轨迹规划与控制算法对于机械臂轨迹规划与控制的研究，有许多不同的算法可以应用。
以下是其中一些常用的算法。
机械手臂的运动轨迹规划与控制研究
机械手臂的运动轨迹规划与控制研究近年来，随着人工智能和机器人技术的不断发展，机械手臂越来越广泛地应用于工业、医疗和生活中各种领域。
机械手臂的运动轨迹规划和控制是机械手臂技术的核心问题之一，也是支撑机械手臂实现高精度操作和复杂任务的关键技术。
一、机械手臂运动轨迹规划的基本概念机械手臂的运动轨迹规划是指确定机械手臂从起始位置到目标位置的运动轨迹，以满足特定的运动要求。
运动要求包括轨迹的连续性、光滑性、最小化机械手臂的运动耗能、最大化机械手臂的作业速度和最大化机械手臂的定位精度等。
机械手臂的运动轨迹规划方法主要有离线规划和在线规划两种。
离线规划是在计算机上对机械手臂的起始位置和目标位置进行计算，得到运动轨迹后将其下载到机械手臂的控制系统中进行操作。
在线规划是在机械手臂的工作过程中实时计算机械手臂的运动轨迹，并即时调整机械手臂的运动速度和方向。
二、机械手臂运动轨迹规划方法机械手臂的运动轨迹规划方法主要有基于逆向运动学、基于正向运动学、基于最优控制和基于仿生学等。
基于逆向运动学的机械手臂运动轨迹规划方法是将机械手臂的末端位置和朝向作为输入，通过反推机械手臂的关节角度来计算机械手臂的运动轨迹。
这种方法可以减少机械手臂的运动耗能，但对机械手臂的定位精度要求较高。
基于正向运动学的机械手臂运动轨迹规划方法是将机械手臂的关节角度作为输入，通过正向运动学方程来计算机械手臂的末端位置和朝向，从而确定机械手臂的运动轨迹。
这种方法适用于需要高精度定位和运动的机械手臂。
基于最优控制的机械手臂运动轨迹规划方法是将机械手臂的运动目标作为控制系统的目标，通过最优控制理论进行控制，从而实现机械手臂的精确控制和运动轨迹规划。
基于仿生学的机械手臂运动轨迹规划方法是通过对生物运动过程的仿真和研究，提取生物模型中的优化控制算法和机械结构设计，结合智能控制理论和机器学习技术，来实现机械手臂的运动轨迹规划。
三、机械手臂的控制方法机械手臂的控制方法包括位置控制、速度控制和力控制三种。
机械手臂运动学分析及运动轨迹规划
机械手臂运动学分析及运动轨迹规划机械手臂是一种能够模仿人手臂运动的工业机器人，正因为它的出现，可以将传统的人工操作转变为高效自动化生产，大大提高了生产效率和质量。
而机械手臂的运动学分析和运动轨迹规划则是实现机械手臂完美运动的关键。
一、机械手臂运动学分析机械手臂的运动学分析需要从几何学和向量代数角度出发，推导出机械手臂的位姿、速度和加速度等运动参数。
其中，机械臂的位姿参数包括位置和姿态，位置参数表示机械臂末端在空间中的坐标，姿态表示机械臂在空间中的方向。
对于机械臂的位姿参数，一般采用欧拉角、四元数或旋转矩阵的形式描述。
其中，欧拉角是一种常用的描述方法，它将机械臂的姿态分解为绕三个坐标轴的旋转角度。
然而，欧拉角的局限性在于其存在万向锁问题和奇异性等问题，因此在实际应用中，四元数和旋转矩阵往往更为常用。
对于机械臂的运动速度和加速度，可以通过运动学方程求出。
运动学方程描述了机械臂末端的速度和加速度与机械臂各关节角度和速度之间的关系，一般采用梯度方程或逆动力学方程求解。
二、机械手臂运动轨迹规划机械手臂的运动轨迹规划是指通过预设规划点确定机械臂的运动轨迹，以实现机械臂的自动化运动。
运动轨迹的规划需要结合机械臂的运动学特性和运动控制策略，选择合适的路径规划算法和控制策略。
在机械臂运动轨迹规划中，最重要的是选择合适的路径规划算法。
常见的路径规划算法有直线插补、圆弧插补、样条插值等。
其中，直线插补最简单、最直接，但是在复杂曲线的拟合上存在一定的不足。
圆弧插补适用于弧形、曲线路径的规划，加工精度高，但需要计算机械臂末端的方向变化，计算复杂。
样条插值虽能够精确拟合曲线轨迹，但计算速度较慢，适用于对路径要求较高的任务。
除了选择合适的路径规划算法，机械臂运动轨迹规划中还需要采用合适的控制策略。
常用的控制策略包括开环控制和闭环控制。
开环控制适用于简单的单点运动，对于复杂的轨迹运动不太适用；而闭环控制可以根据机械臂末端位置的反馈信息及时调整控制器输出，适用于复杂轨迹运动。
机械臂运动轨迹规划算法研究
机械臂运动轨迹规划算法研究1. 引言机械臂是一种常见的工业自动化设备，具有灵活性和精准性等优点，在许多领域中得到广泛应用。
机械臂的运动轨迹规划是指在给定的起点和终点位置之间，寻找一条合适的轨迹路径，以确保机械臂的运动效果最佳。
为了实现高效的机械臂运动轨迹规划，研究者们提出了多种算法和方法。
2. 基本原理机械臂运动轨迹规划的基本原理是通过构建数学模型，解决机械臂路径规划问题。
其中，常见的数学模型包括几何模型、运动学模型和动力学模型。
几何模型用于描述机械臂的结构和各个关节的位置关系，运动学模型用于描述机械臂末端执行器的位置和姿态，动力学模型用于描述机械臂的运动学和动力学性能。
3. 基础算法3.1 直线插补算法直线插补算法是机械臂运动轨迹规划中的一种基础算法，适用于直线运动的路径规划。
该算法通过在起点和终点之间构建一条直线路径，以实现机械臂的直线运动。
它简单易懂，计算速度快，但对于复杂的路径规划问题效果不佳。
3.2 贝塞尔曲线插值算法贝塞尔曲线插值算法是机械臂运动轨迹规划中的一种常用算法，适用于曲线运动的路径规划。
该算法通过通过控制点以及权重系数来构造一条光滑的曲线路径，以实现机械臂的曲线运动。
它具有良好的曲线拟合性能，能够满足复杂路径的规划需求。
4. 改进算法4.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，近年来在机械臂运动轨迹规划中得到广泛应用。
该算法通过定义适应度函数，使用基因编码和演化操作，优化机械臂的路径规划问题。
遗传算法具有较强的全局搜索能力和自适应性，能够找到较优的解决方案。
4.2 神经网络算法神经网络算法是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的算法，用于模式识别和函数逼近等领域。
近年来，研究者们将神经网络算法应用于机械臂运动轨迹规划中。
通过训练神经网络模型，可以实现机械臂路径规划的自动学习和优化，提高规划效果和运动精度。
5. 应用案例机械臂运动轨迹规划算法在工业自动化领域中得到广泛应用。
机械臂运动轨迹规划与动力学优化研究
机械臂运动轨迹规划与动力学优化研究近年来，机械臂技术的发展势头迅猛。
机械臂作为一种具备高灵活性和精确度的工具，已经广泛应用于制造、装配、搬运等领域。
机械臂的运动轨迹规划和动力学优化是实现其高效工作的关键技术。
本文将从轨迹规划和动力学优化两个方面，探讨机械臂在工作中的应用和研究进展。
一、机械臂的运动轨迹规划机械臂的运动轨迹规划是指根据任务要求，确定机械臂在空间中的运动路径。
这一过程需要结合运动学和动力学方程，综合考虑运动的平滑性、快速性和精确性。
为了满足不同任务的要求，研究者们提出了许多轨迹规划算法，如直角坐标系下的直线轨迹规划、关节空间下的多项式插值方法等。
1. 直线轨迹规划直线轨迹规划是机械臂轨迹规划中的基本方法之一。
在这种方法中，机械臂的末端点沿着空间中的一条直线运动。
直线轨迹规划算法主要包括线性插值和样条插值两种方式。
线性插值方法较为简单，但存在运动不平滑和末端速度不连续的问题；而样条插值方法则能够克服这些问题，但计算复杂度较高。
2. 多项式插值多项式插值方法是通过建立多项式函数来描述机械臂的运动轨迹。
这种方法适用于要求速度连续且数学表示简单的轨迹规划场景。
通过选择适当的多项式次数和系数，可以得到任意形状的轨迹。
二、机械臂的动力学优化机械臂的动力学优化是为了实现机械臂运动的平衡、高速和精确等要求，需要对机械臂的动力学参数进行优化和调整。
机械臂的动力学参数优化主要包括质量、惯性、摩擦等参数的确定。
1. 质量参数的优化机械臂的质量参数对其运动性能和稳定性起到关键作用。
通过优化机械臂各个链接的质量分布，可以减小机械臂在运动过程中的惯性力矩和振动，提高运动精度。
2. 惯性参数的优化机械臂的惯性参数与其运动的加速度和惯性力矩有关。
通过对机械臂的惯性参数进行优化，可以使机械臂的运动更加平滑和高效。
3. 摩擦力参数的优化机械臂运动过程中会产生一定的摩擦力，影响其运动的平衡性和精度。
通过对机械臂的摩擦力参数进行优化，并采用合适的摩擦力补偿策略，可以提高机械臂的运动精度和响应速度。
机械手臂的轨迹规划与控制策略研究
机械手臂的轨迹规划与控制策略研究引言机械手臂是一种重要的工业机器人，广泛应用于生产制造、物流搬运、医疗服务等领域。
在机械手臂的操作过程中，轨迹规划和控制策略起着至关重要的作用。
本文将对机械手臂的轨迹规划和控制策略进行研究和分析，探讨其应用和发展前景。
一、机械手臂的轨迹规划1.机械手臂轨迹规划的重要性机械手臂的轨迹规划是指确定机械手臂在操作过程中的运动路径，包括位置、速度和加速度等方面的规划。
合理的轨迹规划可以确保机械手臂的稳定性、高效性和安全性，提高工作精度和效率。
2.常用的机械手臂轨迹规划方法目前，常用的机械手臂轨迹规划方法主要包括插补法和优化法。
插补法是将机械手臂的运动轨迹分段线性插补，常见的插补方法有线性插值法、圆弧插值法和样条插值法。
线性插值法简单直观，但对于复杂轨迹有一定的局限性；圆弧插值法适用于弯曲轨迹的规划，但对于非光滑曲线的插补效果较差；样条插值法能够更好地平滑轨迹，但计算复杂度高。
优化法是通过数学建模和优化算法求解最佳轨迹规划问题。
其中，最优控制和遗传算法是常用的优化方法。
最优控制方法通过最小化或最大化性能指标，寻找最佳控制信号，使机械手臂的运动轨迹最优。
遗传算法则通过模拟生物进化的过程，对机械手臂的轨迹进行优化。
3.机械手臂轨迹规划中存在的挑战机械手臂轨迹规划中存在着多样性和复杂性的挑战。
首先，机械手臂所处的工作环境多种多样，规划的轨迹需要适应不同的工作空间和约束条件。
其次，机械手臂的运动是非线性和多自由度的，轨迹规划需要克服非线性和高维度的问题。
此外，机械手臂的轨迹规划需要在保持稳定和安全的前提下，同时满足高效和灵活的要求。
二、机械手臂的控制策略1.机械手臂控制的基本概念机械手臂的控制策略是指通过对机械手臂的控制信号进行调节和优化，实现对机械手臂运动的准确控制。
机械手臂控制策略主要包括位置控制、速度控制和力控制等。
位置控制是指通过控制机械手臂的位置信号，使机械手臂在指定的目标位置与期望轨迹上运动。
机械臂控制器 机械臂运动控制与轨迹规划方法介绍
机械臂控制器机械臂运动控制与轨迹规划方法介绍机械臂控制器机械臂运动控制与轨迹规划方法介绍机械臂作为一种重要的自动化设备，广泛应用于工业生产线、仓储物流等领域。
机械臂的运动控制和轨迹规划是保证机械臂正常工作和高效运行的关键。
在本文中，我将介绍机械臂控制器的基本原理和常用的机械臂运动控制与轨迹规划方法。
一、机械臂控制器的基本原理机械臂控制器是实现机械臂运动控制的关键设备，其基本原理如下：1. 传感器数据采集：机械臂控制器通过内置传感器或外接传感器获取机械臂的位置、速度和力等数据。
2. 数据处理与分析：控制器对传感器采集到的数据进行处理和分析，得出机械臂当前位置及状态。
3. 控制命令生成：基于机械臂的当前状态，控制器生成相应的控制指令，包括力/位置/速度等。
4. 控制信号输出：控制器将生成的控制指令转化为电信号输出给机械臂执行机构。
5. 反馈控制：机械臂执行机构通过传感器反馈实际执行情况给控制器，以实现闭环控制和误差校正。
二、机械臂运动控制方法机械臂运动控制方法常见的有以下几种：1. 位置控制：通过控制机械臂的关节位置，实现精确的运动控制。
位置控制适用于需要机械臂准确到达目标位置的场景，如精密装配、焊接等。
2. 力控制：通过控制机械臂的力传感器，实现对执行器施加的力的控制。
力控制适用于需要机械臂对外界力做出动态响应的场景，如物料搬运、协作操作等。
3. 轨迹控制：通过控制机械臂的关节位置或末端执行器的位姿，实现沿预定轨迹运动。
轨迹控制适用于需要机械臂按照特定轨迹完成任务的场景，如拾取放置、喷涂等。
三、机械臂轨迹规划方法机械臂的轨迹规划方法决定了机械臂在特定任务中的运动轨迹。
1. 离散点插补：将机械臂的预定轨迹划分为多个点，通过插值计算相邻点之间的中间点，实现机械臂的平滑运动。
2. 连续路径规划：基于数学模型和运动学计算，实现对机械臂路径的连续规划和优化。
常用的连续路径规划方法包括样条曲线插值、最优化算法等。
机械臂轨迹规划及避障算法研究
机械臂轨迹规划及避障算法研究近年来，机械臂技术得到了长足的发展和应用。
机械臂的运动轨迹规划和避障算法是实现其灵活性和自主性的关键。
本文将探讨机械臂轨迹规划及避障算法的研究进展。
一、机械臂轨迹规划的重要性机械臂的轨迹规划是为了使机械臂能够按照既定的路径进行精确的运动。
这对许多领域的应用都非常关键，比如工业制造、医疗手术等。
良好的轨迹规划可以提高机械臂的工作效率和精度，减少能源消耗和损耗，提高生产速度和质量。
目前，机械臂轨迹规划主要有两种方法：基于几何和基于搜索。
二、基于几何的机械臂轨迹规划算法基于几何的机械臂轨迹规划算法是根据机械臂的几何结构和关节运动空间进行规划的。
常用的算法有反向运动学和运动插值等。
反向运动学是一种常用的机械臂轨迹规划算法，通过将目标位置和姿态转换为各个关节的角度，实现机械臂的精确定位。
运动插值则是通过定义一系列路径点，然后插值计算机械臂在这些点之间的运动轨迹，达到平滑移动的效果。
然而，基于几何的机械臂轨迹规划算法在面对复杂环境时存在困难，比如存在多个障碍物或者局部特殊约束。
因此，基于搜索的机械臂轨迹规划算法也逐渐引起了人们的注意。
三、基于搜索的机械臂轨迹规划算法基于搜索的机械臂轨迹规划算法常用的有遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等。
这些算法通过搜索问题的解空间来寻找最优的运动轨迹。
遗传算法是一种模拟生物进化的方法，通过对候选解进行评估和选择交叉、变异等操作，不断进化出更好的解。
粒子群算法则是模拟鸟群寻找食物的行为，通过个体之间的合作和信息共享来寻找最优解。
蚁群算法则是模拟蚂蚁找食物的行为，通过信息素的释放和感知来寻找路径。
这些基于搜索的机械臂轨迹规划算法可以在复杂环境中较好地解决运动规划问题，但是计算复杂度较高，需要更多的计算资源和时间。
四、机械臂避障算法研究机械臂避障算法主要是解决机械臂在运动过程中如何避开障碍物、规避碰撞的问题。
常用的机械臂避障算法有基于传感器的方法和基于视觉的方法。
机械臂轨迹规划
位姿1分析（由最初始状态到折叠状态，图中粉色线表示）一、位姿1分析1、运动学正解，求齐次变换矩阵（Matlab 编程）syms a1a2a3b1b2b3%各关节变量变化量a1=—28*pi/180; a2=28*pi/180; a3=0*pi/180;%各z轴间夹角b1=0;b2=0;b3=-pi/2;%求齐次变换矩阵由公式1iiT-= [ cos(a) -sin(a) 0 c ;sin(a)*cos(b) cos(a)*cos(b) -sin(b) -d*sin(b);sin(a)*sin(b) cos(a)*sin(b) cos(b) d*cos(b);0 0 0 1 ] 03T=01T*12T*23T3=2*3由此可求出各其次变换矩阵T=[ 0.8829 0.4695 0 01-0.4695 0.8829 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000]1T= [ 0.8829 -0.4695 0 245.000020.4695 0.8829 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000]2T=[ 1.0000 0 0 030 0.0000 1.0000 204.00000 -1.0000 0.0000 0.00000 0 0 1.0000] 0T=[ 1.0000 0 0 216.3222 30 0.0000 1.0000 88.97950 -1.0000 0.0000 0.00000 0 0 1.0000] 0T= [ 1.0000 0 0 216.3222; 20 1.0000 0 -115.0205;0 0 1.0000 0;0 0 0 1.0000] 1T=[ 0.8829 -0.0000 -0.4695 149.2278;30.4695 0.0000 0.8829 180.1213;0 -1.0000 0.0000 0.0000;0 0 0 1.0000]2、求雅克比矩阵由公式：z1 =[T10(1,3);T10(2,3);T10(3,3)];z2 =[T20(1,3);T20(2,3);T20(3,3)];z3 =[T30(1,3);T30(2,3);T30(3,3)];p1=[T31(1,4);T31(2,4);T31(3,4)];p2=[T32(1,4);T32(2,4);T32(3,4)];r1=[T10(1,1) T10(1,2) T10(1,3);T10(2,1) T10(2,2) T10(2,3);T10(3,1) T10(3,2) T10(3,3)];p22=cross(z2,r2*p2);j=[p11(1,1) p22(1,1)p11(2,1) p22(2,1)p11(3,1) p22(3,1)z1(1,1) z2(1,1)z1(2,1) z2(2,1)z1(3,1) z2(3,1) ]J=[ -88.9795 -204.0000216.3222 00 00 00 01.0000 1.0000]3、运动学反解由程序：x=216.3222;y=88.9795;f1=x-T30(1,4);f2=y-T30(2,4);[a1,a2]=solve(f1,f2,a1,a2);a11=vpa(a1/pi*180,6);a22=vpa(a2/pi*180,6);可得出：a11= -28.000172.7177a22= 27.9999152.0004、操作速度分析syms q1q2v1v2v=[v1;v2;0;0;0;0];q=[q1;q2];je=j*q;f3=v(1,1)-je(1,1);f4=v(2,1)-je(2,1);[q1,q2]=solve(f3,f4,q1,q2)q11=vpa(q1,3)；q22=vpa(q2,3)；可得结果为：q11=0.462e-2*v2q22=-0.490e-2*v1-.202e-2*v2 5、各关节轨迹规划Matlab程序：%利用三次多项式对关节角1进行轨迹规划% a(t)=diff(f(t),t,2)=2*a2+6*a3*t 轨迹上的关节加速度% 由在起始点和终止点的关节速度要求，规定% v(0)=0 v(tf)=0,分别得出a1=a0=0%运动时间tf设为3s,关节角1终值为bf,初值为0syms a2a3tf t;bf=-28*pi/180;a1=0;a0=0;tf=3;f(tf)=a0+a1*tf+a2*tf^2+a3*tf^3-bf ;v(tf)=a1+2*a2*tf+3*a3*tf^2 ;[a2,a3]=solve(f(tf),v(tf),a2,a3)%绘制关节角随时间的变化的三次曲线t=0:0.01:tf;f3=a0+a1*t+a2*t.^2+a3*t.^3plot(t,f3)gridxlabel('时间t/s')ylabel('关节变量值/°')title('位姿1时关节角1轨迹规划曲线')subplot(1,3,2)v=a1+2*a2*t+3*a3*t.^2plot(t,v)gridxlabel('时间t/s')ylabel('关节角1的关节速度°/s ')title('位姿1时关节角1速度轨迹曲线')subplot(1,3,3)a=2*a2+6*a3*tplot(t,a)gridxlabel('时间t/s')ylabel('关节角1的加速度°/s^2 ')title('位姿1时关节角1加速度轨迹曲线')关节角1三次多项式差值曲线：关节角初值为0°，终值为-28°。
机械手臂运动轨迹规划与控制算法优化
机械手臂运动轨迹规划与控制算法优化一、引言机械手臂是一种非常重要的自动化装置，广泛应用于工业生产线、医疗机器人、军事领域等众多领域。
机械手臂的运动轨迹规划与控制算法是机械手臂能否高效运行的关键，也是对机械手臂性能评估的重要指标。
本文将探讨机械手臂运动轨迹规划与控制算法的优化方法。
二、机械手臂的运动轨迹规划方法机械手臂的运动轨迹规划可以分为离线规划和在线规划两种。
离线规划是在运动前预先确定机械手臂的轨迹，在实际运动中按照预设的轨迹进行操作。
在线规划则是在实际运动中根据实时的环境变化和目标要求进行规划，实时调整机械手臂的轨迹。
1. 离线规划方法离线规划方法常用的有插补法、优化法和搜索相位法。
插补法是利用数学插值方法，根据起点和终点的位置以及限制条件，通过逐点插值计算出机械手臂的轨迹。
这种方法简单直观，但是不能应对复杂环境和多关节机械手臂的规划问题。
优化法是通过优化目标函数来确定机械手臂的轨迹。
常见的优化方法有遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法。
这些方法能够综合考虑多种因素，得到较为优化的轨迹，但是计算量大，计算时间长。
搜索相位法是将规划问题转化为搜索问题，根据启发式搜索算法进行轨迹规划。
例如A*算法、D*算法等。
这些算法根据启发式函数找到机械手臂的最佳路径，但是对搜索算法的选择和启发函数的设计有一定要求。
2. 在线规划方法在线规划方法主要包括反馈控制法和避障规划法。
反馈控制法是根据机械手臂当前的状态和目标位置，通过控制算法实时调整机械手臂的轨迹。
这种方法适用于环境变化较小的情况，但是对控制算法的设计要求较高。
避障规划法是在机械手臂移动过程中，通过传感器检测障碍物，并根据避障算法调整机械手臂的轨迹，避开障碍物。
这种方法能够应对复杂环境和突发事件，但是对传感器的选择和算法的设计有一定要求。
三、机械手臂控制算法的优化方法1. 优化目标函数机械手臂的控制算法的核心是目标函数，通过优化目标函数可以得到更好的控制效果。
机械臂运动轨迹规划与优化研究
机械臂运动轨迹规划与优化研究引言：机械臂已广泛应用于工业生产、医疗手术、服务机器人等领域。
机械臂的运动轨迹规划与优化是提高机械臂运动效率、精确度和安全性的关键研究领域。
本文将围绕机械臂运动轨迹规划与优化展开讨论。
一、机械臂运动轨迹规划的重要性机械臂运动轨迹规划是机械臂运动控制的核心环节，合理的轨迹规划可以使机械臂在复杂环境下实现高效、安全的运动。
通过规划合理的运动轨迹，机械臂可以避开障碍物，减少能耗，提高运动速度和精确度。
二、机械臂运动轨迹规划的方法1. 笛卡尔空间规划笛卡尔空间规划是最简单直观的机械臂轨迹规划方法，通过规定机械臂末端的位置和姿态来确定机械臂的运动轨迹。
然而，笛卡尔空间规划无法保证机械臂避开障碍物，且运动路径不够灵活。
2. 关节空间规划关节空间规划是通过控制机械臂关节的转动角度来确定运动轨迹。
该方法具有较高的灵活性，但需要对机械臂关节的运动范围和约束条件进行精确建模。
3. 混合空间规划混合空间规划结合了笛卡尔空间和关节空间规划的优点，既考虑了机械臂末端的位置和姿态，又考虑了关节的运动约束。
该方法能够更好地规划机械臂的运动轨迹，提高运动效率和精确度。
三、机械臂运动轨迹优化的方法1. 最短路径规划最短路径规划是优化机械臂运动轨迹的常用方法之一。
该方法通过寻找距离最短的路径，使机械臂在有限时间内快速到达目标位置。
最短路径规划可以利用图论算法如Dijkstra算法和A*算法来求解。
2. 平滑轨迹生成平滑轨迹生成可以使机械臂运动过程更加连续平滑，避免不必要的抖动和震荡。
常用的平滑轨迹生成方法有三次样条插值和贝塞尔曲线拟合等。
3. 动力学优化动力学优化是针对机械臂运动中的力耗、振动等问题进行优化的方法。
通过建立动力学模型，可以优化机械臂的控制策略，减小能量消耗，提高运动稳定性。
四、机械臂运动轨迹规划与优化的挑战1. 复杂环境机械臂运动轨迹规划与优化在复杂环境下会面临更多的挑战，例如多个障碍物、不确定的环境变化等。
机械臂轨迹规划
机械臂轨迹规划
机械臂轨迹规划是一种复杂的工程，是机械臂控制系统的关键技术之一。
它能帮助机械臂按照规划路径实现高度精确的操作。
机械臂轨迹规划通常分为在空间中规划轨迹和在时间上规划轨迹。
在空间中，轨迹规划主要考虑机械臂执行任务时的位置和姿态，包括它转动的轴的角度、末端的偏移量等，它的路径经过的坐标必须要满足要求，到达整个任务的终点。
在时间上，轨迹规划主要考虑机械臂在不同时间加速度或减速度，从而实现动态运动，使机械臂有足够时间完成轨迹规划和路径优化。
机械臂轨迹规划常常伴随着复杂的数学算法，例如样条曲线的基本方法，Bezier曲线的方法，自适应基线算法等等，它们都可用来解决路径方面的复杂问题。
实际上，可以使用基于计算机的规划和优化方法来解决机械臂控制的轨迹规划问题，例如遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法。
这些算法可以更容易地抵抗复杂度，且可以更快地，更准确地找到机械臂所需的最优解。
最后，机械臂轨迹规划的一个重要因素就是可以给机械臂实现一定程度的自适应性，它也可以针对不同场景和工作内容作出针对性的优化。
总而言之，机械臂轨迹规划是一项十分重要的技术，能够帮助我们取得更高的生产效率。
工业机器人机械臂轨迹规划与控制方法
工业机器人机械臂轨迹规划与控制方法工业机器人机械臂是现代制造业中的重要设备，其精确的轨迹控制对于生产线的自动化起着至关重要的作用。
本文将从轨迹规划和控制方法两个方面对工业机器人机械臂进行详细讨论。
一、轨迹规划机器人机械臂的轨迹规划旨在确定机械臂末端执行器的运动路径，使其能够准确、快速地完成指定任务。
常用的轨迹规划方法有基于正运动学的方法和基于逆运动学的方法。
1. 基于正运动学的轨迹规划基于正运动学的轨迹规划方法是通过已知机械臂关节角度和臂长，计算机械臂末端执行器的位置和姿态，并根据给定的目标位置和姿态，计算出机械臂关节的运动路径。
这种方法简单直观，计算速度较快，适用于简单的运动任务。
2. 基于逆运动学的轨迹规划基于逆运动学的轨迹规划方法则是根据给定的目标位置和姿态，计算机械臂关节角度的解，使得机械臂末端执行器能够准确到达目标位置。
这种方法较为复杂，计算量较大，但适用于需要精确控制的复杂轨迹任务。
二、控制方法机器人机械臂的控制方法包括位置控制、速度控制和力控制等。
1. 位置控制位置控制是指控制机械臂末端执行器的位置达到指定的目标位置。
常见的位置控制方法有PID控制和模型预测控制。
PID控制通过比较目标位置和当前位置的偏差，调节控制量来使偏差最小化。
模型预测控制则是通过建立数学模型来预测机械臂的轨迹，并根据预测结果来调节控制量。
2. 速度控制速度控制是指控制机械臂末端执行器的速度达到指定的目标速度。
常见的速度控制方法有开环控制和闭环控制。
开环控制是根据预先设定的速度信号直接驱动机械臂运动，但无法对实际运动状态进行实时调整。
闭环控制则是通过与位置或力传感器相结合，对机械臂的运动状态进行实时监测和调整，以保证速度的稳定性和精确性。
3. 力控制力控制是指控制机械臂末端执行器的力度达到指定的目标力度。
常见的力控制方法有压力控制和力矩控制。
压力控制是根据力传感器的反馈信息，实时调整执行器的力度，以满足特定的工艺要求。
机械手臂运动轨迹规划算法研究
机械手臂运动轨迹规划算法研究一、引言机械手臂是目前工业生产中不可或缺的重要设备之一，其具有可编程、自适应等特点，已经广泛应用于汽车、电子、医疗、物流等行业。
机械手臂的运动轨迹规划算法是机械手臂控制中的关键技术之一，其优劣对机械手臂在工业生产中的效率、稳定性、精度等方面产生重要影响。
二、机械手臂运动轨迹规划算法概述机械手臂运动轨迹规划算法是机械手臂控制的关键之一，其目的是为了让机械手臂运动到预定的位置，并满足一定的运动要求，如最短路径、最大速度、最小加速度等。
常见的机械手臂运动轨迹规划算法包括：1、插值算法插值算法是目前最常见的机械手臂运动轨迹规划算法之一，其采用插值技术来逐步地生成机械手臂的运动轨迹。
可以通过线性插值，三次样条插值等方式生成平滑运动轨迹，其速度、加速度、轨迹弧度等因素均可通过调节参数来实现。
2、最优化算法最优化算法是通过寻找最优化策略来生成机械手臂的运动轨迹。
最优化算法可以采用数学优化、遗传算法等方式来寻找最优化策略，其可以通过减少机械手臂的运动时间、最大加速度、最小冲击等因素来实现最优化目标。
3、基于学习的算法基于学习的算法是通过机器学习的方法来生成机械手臂的运动轨迹。
其可以通过大量的样本来训练神经网络，生成机械手臂的运动轨迹。
基于学习的算法可以学习机械手臂的运动特征，通过不断地迭代来实现更加精确的运动轨迹。
三、机械手臂运动轨迹规划算法应用机械手臂运动轨迹规划算法是机械手臂控制中的核心技术之一，其应用广泛，可以为企业提高生产效率、减少劳动力、降低工业事故等方面提供有效支持。
1、汽车制造业汽车制造业是机械手臂应用的一个重要领域。
在汽车生产线上，机械手臂可以完成喷漆、机加工、搬运等工作，通过运动轨迹规划算法，其可以快速、精准地完成这些工作，并减少人力成本。
2、电子制造业在电子制造业中，机械手臂应用非常广泛，其可以完成元器件的贴装、细节零件的组装等任务。
运动轨迹规划算法可以帮助机械手臂更加精准地完成这些任务，减少因误差产生的电子产品不良率。
机械臂轨迹规划
位姿1分析（由最初始状态到折叠状态，图中粉色线表示）1、运动学正解，求齐次变换矩阵（Matlab 编程）syms a1a2a3b1b2b3%各关节变量变化量a1=—28*pi/180; a2=28*pi/180; a3=0*pi/180;%各z轴间夹角b1=0;b2=0;b3=-pi/2;%求齐次变换矩阵由公式1iiT-= [ cos(a) -sin(a) 0 c ;sin(a)*cos(b) cos(a)*cos(b) -sin(b) -d*sin(b);sin(a)*sin(b) cos(a)*sin(b) cos(b) d*cos(b);0 0 0 1 ] 03T=01T*12T*23T=2*33由此可求出各其次变换矩阵T=[ 0.8829 0.4695 0 01-0.4695 0.8829 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000]1T= [ 0.8829 -0.4695 0 245.000020.4695 0.8829 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000]2T=[ 1.0000 0 0 030 0.0000 1.0000 204.00000 -1.0000 0.0000 0.00000 0 0 1.0000]T=[ 1.0000 0 0 216.3222 30 0.0000 1.0000 88.97950 -1.0000 0.0000 0.00000 0 0 1.0000]T= [ 1.0000 0 0 216.3222; 20 1.0000 0 -115.0205;0 0 1.0000 0;0 0 0 1.0000]1T=[ 0.8829 -0.0000 -0.4695 149.2278;30.4695 0.0000 0.8829 180.1213;0 -1.0000 0.0000 0.0000;0 0 0 1.0000]2、求雅克比矩阵由公式：z1 =[T10(1,3);T10(2,3);T10(3,3)];z2 =[T20(1,3);T20(2,3);T20(3,3)];z3 =[T30(1,3);T30(2,3);T30(3,3)];p1=[T31(1,4);T31(2,4);T31(3,4)];p2=[T32(1,4);T32(2,4);T32(3,4)];r1=[T10(1,1) T10(1,2) T10(1,3);T10(2,1) T10(2,2) T10(2,3);T10(3,1) T10(3,2) T10(3,3)];p11=cross(z1,r1*p1);p22=cross(z2,r2*p2);j=[p11(1,1) p22(1,1)p11(2,1) p22(2,1)p11(3,1) p22(3,1)z1(1,1) z2(1,1)z1(2,1) z2(2,1)z1(3,1) z2(3,1) ]J=[ -88.9795 -204.0000216.3222 00 00 00 01.0000 1.0000]3、运动学反解由程序：x=216.3222;y=88.9795;f1=x-T30(1,4);f2=y-T30(2,4);[a1,a2]=solve(f1,f2,a1,a2);a11=vpa(a1/pi*180,6);a22=vpa(a2/pi*180,6);可得出：a11= -28.000172.7177a22= 27.9999152.0004、操作速度分析syms q1q2v1v2v=[v1;v2;0;0;0;0];q=[q1;q2];je=j*q;f3=v(1,1)-je(1,1);f4=v(2,1)-je(2,1);[q1,q2]=solve(f3,f4,q1,q2)q11=vpa(q1,3)；q22=vpa(q2,3)；可得结果为：q11=0.462e-2*v2q22=-0.490e-2*v1-.202e-2*v2 5、各关节轨迹规划Matlab程序：% v(t)=diff(f(t),t)=a1+2*a2*t+3*a3*t^2 轨迹上的关节速度% a(t)=diff(f(t),t,2)=2*a2+6*a3*t 轨迹上的关节加速度% 由在起始点和终止点的关节速度要求，规定% v(0)=0 v(tf)=0,分别得出a1=a0=0%运动时间tf设为3s,关节角1终值为bf,初值为0syms a2a3tf t;bf=-28*pi/180;a1=0;a0=0;tf=3;f(tf)=a0+a1*tf+a2*tf^2+a3*tf^3-bf ;v(tf)=a1+2*a2*tf+3*a3*tf^2 ;[a2,a3]=solve(f(tf),v(tf),a2,a3)%绘制关节角随时间的变化的三次曲线t=0:0.01:tf;f3=a0+a1*t+a2*t.^2+a3*t.^3plot(t,f3)gridxlabel('时间t/s')ylabel('关节变量值/°')title('位姿1时关节角1轨迹规划曲线')subplot(1,3,2)v=a1+2*a2*t+3*a3*t.^2plot(t,v)gridxlabel('时间t/s')ylabel('关节角1的关节速度°/s ')title('位姿1时关节角1速度轨迹曲线')subplot(1,3,3)a=2*a2+6*a3*tplot(t,a)gridxlabel('时间t/s')ylabel('关节角1的加速度°/s^2 ')title('位姿1时关节角1加速度轨迹曲线')关节角1三次多项式差值曲线：关节角初值为0°，终值为-28°。
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机械臂运动的轨迹规划摘要空间机械臂是一个机、电、热、控一体化的高集成的空间机械系统。
随着科技的发展，特别是航空飞机、机器人等的诞生得到了广泛的应用，空间机械臂作为在轨迹的支持、服务等以备受人们的关注。
本文将以空间机械臂为研究对象，针对空间机械臂的直线运动、关节的规划、空间直线以及弧线的轨迹规划几个方面进行研究，对机械臂运动和工作空间进行了分析，同时对机械臂的轨迹规划进行了验证，利用MATLAB软件对机械臂的轨迹进行仿真，验证算法的正确性和可行性，同时此路径规划方法可以提高机械臂的作业效率，为机械臂操作提高理论指导，为机器人更复杂的运动仿真与路径规划打下基础。
本文一共分为四章：第一章，首先总结了机械臂运动控制与轨迹规划问题的研究现状及研究方法，归纳了各种轨迹规划的算法及其优化方法，阐述了机械臂的研究背景和主要内容。
第二章，对机械臂的空间运动进行分析研究，采用抽样求解数值法—蒙特卡洛方法，进行机械臂工作空间求解，同时在MATLAB中进行仿真，直观展示机械臂工作范围，为下一章的轨迹规划提供理论基础；同时通过D-H参数法对机械臂的正、逆运动分析求解，分析两者的区别和联系。
第三章，主要针对轨迹规划的一般性问题进行分析，利用笛卡尔空间的轨迹规划方法对机械臂进行轨迹规划，同时利用MATLAB对空间直线和空间圆弧进行轨迹规划，通过仿真验证算法的正确性和可行性。
第四章，总结全文，分析本文应用到机械臂中的控制算法，通过MATLAB 结果可以得出本文所建立的算法正确性，能够对机械臂运动提供有效的路径，而且改进了其他应用于空间机械臂的路径规划问题。
【关键词】运动分析工作空间算法研究轨迹规划ABSTRACTSpace manipulator is a machine, electricity, heat, charged with high integration of space mechanical system integration. With the development of science and technology, especially the birth of aviation aircraft, a robot has been widely used, the trajectory of space manipulator as the support and services to people's attention. This article will space manipulator as the research object, according to the linear motion of the space manipulator, joint planning, space of the straight line and curve, the trajectory planning of several aspects of mechanical arm movement and working space are analyzed, and the trajectory planning of manipulator is verified, the trajectory of manipulator is to make use of MATLAB software simulation, verify the correctness and feasibility of the algorithm, at the same time this path planning method can improve the efficiency of mechanical arm, improve the theoretical guidance for mechanical arm operation, simulation and path planning for robot more complicated movement.This article is divided into four chapters altogether:The first chapter, first summarizes the mechanical arm motion control and path planning problem research status and research methods, summarizes the variety of trajectory planning algorithm and the method of optimization, and expounds the research background and main content of mechanical arm.The second chapter, the paper studied the space motion of mechanical arm, the numerical method, monte carlo method are deduced with the method of sampling, the workspace for mechanical arm is, at the same time the simulation in MATLAB, intuitive display mechanical arm work scope, providing theoretical basis for the next chapter of trajectory planning. At the same time through d-h method of positive and inverse kinematic analysis of the mechanical arm, analyze the difference and contact. The third chapter, mainly aims at the general problem of trajectory planning is analyzed, using cartesian space trajectory planning method for trajectory planning, mechanical arm at the same time, MATLAB is used to analyse the spatial straight line and arc trajectory planning, through the simulation verify the correctness andfeasibility of the algorithm.The fourth chapter, summarizes the full text, analysis of the control algorithm is applied to the mechanical arm in this paper, through the MATLAB results can be concluded that the correctness of algorithm, can provide effective path of mechanical arm movement, and improved the other used in space manipulator path planning problem.[key words] motion analysis,work space,trajectory planning,algorithm research目录摘要......................................................................................................................... - 1 - ABSTRACT .............................................................................................................. - 2 - 第一章绪论............................................................................................................. - 5 - 第一节研究背景及意义.................................................................................. - 5 - 第二节国内外发展现状.................................................................................. - 6 -一、国内现状............................................................................................. - 6 -二、国外现状............................................................................................. - 6 - 第二章机械臂的运动分析..................................................................................... - 8 - 第一节机械臂的正运动学分析...................................................................... - 8 - 第二节机械臂的逆运动学求解.................................................................... - 10 - 第三章五轴机械臂轨迹规划与仿真................................................................... - 11 - 第一节轨迹规划一般问题............................................................................ - 11 - 第二节关节空间的轨迹规划........................................................................ - 12 -一、三次多项式插值法........................................................................... - 12 -二、五次多项式插值............................................................................... - 15 -第三节笛卡尔空间的轨迹规划.................................................................... - 17 -一、空间直线轨迹规划........................................................................... - 18 -二、空间圆弧的轨迹规划....................................................................... - 21 -三、一般空间轨迹规划........................................................................... - 25 - 第四章总结与展望............................................................................................... - 30 - 参考文献................................................................................................................. - 31 -第一章绪论第一节研究背景及意义随着宇宙空间的开发，70 年代美国提出了在宇宙空间利用机器人系统的概念，并且在航天飞机上实施。