工业机器人的运动轨迹
机器人轨迹规划
优点是能够充分利用各种方法 的优势，提高轨迹规划的性能
。
缺点是需要考虑不同方法之间 的协调和融合问题，增加了实
现的难度。
03
机器人轨迹规划的应用场景
工业制造
自动化生产线
在工业制造中，机器人轨迹规划 可用于自动化生产线上，执行物 料搬运、装配、检测等任务，提 高生产效率和质量。
智能仓储管理
通过机器人轨迹规划，可以实现 智能仓储管理，包括货物的自动 分拣、搬运和堆垛，优化仓储空 间利用。
控制精度
提高轨迹控制的精度，减小执行 误差，提高作业质量。
鲁棒性
在不确定性和干扰下，保证轨迹 规划与控制的稳定性和可靠性。
05
机器人轨迹规划的案例分析
案例一：工业机器人的轨迹规划
总结词
精确、高效、安全
详细描述
工业机器人轨迹规划的目标是在保证精确度的前提下，实现高效、安全的生产。通过对机器人的运动 轨迹进行优化，可以提高生产效率，降低能耗，并确保机器人在工作过程中不会发生碰撞或超出预定 范围。
机器人轨迹规划
汇报人： 202X-12-23
目 录
• 机器人轨迹规划概述 • 机器人轨迹规划算法 • 机器人轨迹规划的应用场景 • 机器人轨迹规划的未来发展 • 机器人轨迹规划的案例分析
01
机器人轨迹规划概述
定义与目标
定义
机器人轨迹规划是指根据给定的起点 和终点，通过计算机器人关节角度的 变化，使其能够以最优的方式从起点 移动到终点的过程。
避免碰撞
通过对机器人运动路径的精确规划， 可以确保机器人在工作环境中安全地 避开障碍物，避免与周围物体发生碰 撞。
机器人轨迹规划的挑战
01
环境不确定性
工业机器人的运动规划与轨迹跟踪技术研究
工业机器人的运动规划与轨迹跟踪技术研究工业机器人是现代制造业的重要生产工具。
它可以替代人工完成众多重复性、危险性和耗时的工作任务。
然而，要使工业机器人发挥最佳效果，需要精准的运动规划和轨迹跟踪技术。
一、工业机器人的运动规划技术运动规划是指在给定的任务约束条件下，计算出机器人的运动轨迹和移动速度。
运动轨迹是指机器人的运动轨迹，移动速度是指机器人的移动速度。
运动规划的问题，一般可以分解为两个部分：基于机器人的工作环境，求解机器人末端执行器位置和姿态；基于该位置和姿态信息，求解机器人的运动轨迹和速度。
通常，机器人末端执行器位置和姿态可由一组关节变量描述。
工业机器人的运动规划算法分为两类：离线规划和在线规划。
离线规划是指先在计算机中计算每个机器人的关节变量以完成指定任务，然后上传给机器人执行。
在线规划是指将规划由计算机在机器人执行任务的同时实时计算，然后即时将指令上传给机器人。
二、工业机器人的轨迹跟踪技术轨迹跟踪是指机器人遵循预先规划的运动轨迹。
要精确轨迹跟踪，机器人必须能够感知周围环境的变化，及时地调整姿态和位置，以确保机器人的末端执行器遵循预定的运动轨迹。
工业机器人的轨迹跟踪技术可以分为两类：开环控制和闭环控制。
开环控制是指根据预设的姿态和位置让机器人执行规划好的轨迹，无法感知周围环境的变化，适用于稳定环境下的任务。
闭环控制是指机器人可以感知环境变化和自身状态信息，及时调整姿态和位置，以确保精确跟踪运动轨迹。
在工业机器人应用中，闭环控制得到广泛应用。
三、工业机器人的运动规划与轨迹跟踪技术发展趋势随着人工智能、机器学习和计算机视觉等技术的发展，工业机器人的运动规划和轨迹跟踪技术也在不断进步。
目前，发展趋势主要包括以下方面：1. 基于深度学习的运动规划算法的应用。
深度学习可以自主地学习机器人末端执行器的位置和姿态等信息，从而实现更加高效、准确的运动规划。
2. 基于先进传感器和计算机视觉技术的轨迹跟踪技术的应用。
《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。
工业机器人运动轨迹规划与优化
工业机器人运动轨迹规划与优化随着科技的不断发展和工业化水平的提高，工业机器人在各个领域扮演着越来越重要的角色。
工业机器人的运动轨迹规划与优化是一个关键的问题，它直接影响到机器人的运行效率和工作质量。
本文将探讨工业机器人运动轨迹规划与优化的相关概念、方法和技术。
第一部分：概述工业机器人运动轨迹规划与优化是指在给定任务和环境条件下，确定机器人的最佳运动路径，并对路径进行优化，以达到最佳的运行效果和工作品质。
这个问题的复杂性主要体现在以下几个方面：首先，机器人必须在各种不同的工作环境和条件下进行运动，包括狭窄的空间、复杂的障碍物等；其次，机器人需要遵循约束条件，如机器人的自身结构、工作物体的形状等；最后，机器人需要充分考虑运动速度、加速度等因素，以确保运动的平稳性和稳定性。
第二部分：运动轨迹规划的方法在工业机器人运动轨迹规划中，常用的方法包括离线方法和在线方法。
离线方法是指在机器人开始工作之前，提前计算并存储好机器人的运动路径。
这种方法适用于固定的环境和任务，但不能适应环境和任务的变化。
在线方法是指机器人在实际工作过程中根据实时的环境和任务信息进行路径规划和优化。
这种方法具有较好的适应性和灵活性，但计算复杂度较高。
离线方法中常用的算法有A*算法、Dijkstra算法和遗传算法等。
A*算法是一种基于搜索的算法，可以在给定环境和任务条件下计算出最佳路径。
Dijkstra算法是一种基于图的算法，通过计算节点之间的最短路径来确定机器人的运动轨迹。
遗传算法是一种模仿自然选择的优化算法，通过遗传和突变的过程来搜索最优解。
在线方法中常用的算法有RRT算法、PRM算法和优化控制算法等。
RRT算法是一种快速概率采样算法，通过采样机器人运动空间中的随机点并进行树搜索来生成路径。
PRM算法是一种基于图的算法，通过预先构建一个机器人运动空间的图来寻找最佳路径。
优化控制算法是一种基于优化理论的方法，通过对机器人的运动进行优化，以达到最佳效果。
工业机器人的轨迹规划与运动控制技术
工业机器人的轨迹规划与运动控制技术工业机器人的轨迹规划与运动控制技术是现代制造业中不可或缺的关键技术之一。
随着自动化程度的不断提高和人工智能技术的快速发展，工业机器人的应用范围越来越广泛，能够有效提高生产效率、降低劳动强度，并提高产品质量的稳定性。
本文将重点介绍工业机器人的轨迹规划和运动控制技术，并探讨其在制造业中的应用前景。
轨迹规划是工业机器人操作的重要步骤之一。
它涉及到确定机器人执行任务时的最佳运动路径，在保证安全性的前提下提高机器人的运动效率。
在轨迹规划中，主要考虑以下几个方面的问题：避障、路径平滑性、运动速度和加速度控制等。
首先，避障是轨迹规划中的重要问题。
工业机器人常常需要在有限的空间中执行任务，避免与周围环境中的障碍物发生碰撞是至关重要的。
为了实现避障，可以利用传感器技术来感知机器人周围的环境，如使用激光雷达、视觉传感器等。
通过实时获取周围环境的信息，机器人可以通过合理的规划路径来避免障碍物，以确保安全和顺利的任务执行。
其次，路径平滑性也是轨迹规划中需要考虑的因素之一。
机器人在执行任务时需要保持平稳的运动，以避免机械振动和冲击。
通过使用插补方法，可以将机器人的运动轨迹优化为平滑的曲线，从而提高机器人的运动质量。
常见的插补方法包括线性插补、圆弧插补和样条插补等，可以根据具体的任务需求选择合适的插补方法来实现路径平滑。
此外，运动速度和加速度控制也是轨迹规划中不可忽视的方面。
机器人的运动速度和加速度需要根据具体的任务需求来进行合理的控制。
过高的速度和加速度会导致机器人在执行任务时发生失控，而过低的速度和加速度则会影响机器人的生产效率。
因此，需要通过合理的控制方法，将机器人的运动速度和加速度控制在合适的范围内。
与轨迹规划相关的是运动控制技术。
运动控制技术包括位置控制、力控制和视觉控制等。
其中，位置控制是最常见的一种控制方式，通过对机器人关节进行控制，使其能够精确地达到给定的目标位置。
另一方面，力控制技术可以实现对机器人施加力的控制。
机器人运动轨迹的说明书
机器人运动轨迹的说明书【注意：以下为机器人运动轨迹的说明书范例，请根据实际情况进行修改和补充】一、引言机器人运动轨迹是指机器人在空间中运动时所经过的路径。
本说明书旨在提供对于机器人运动轨迹的详细说明和使用指南，以便用户能够了解并正确操作机器人。
二、机器人运动轨迹的定义机器人运动轨迹是机器人在运动过程中，从初始位置到达目标位置所形成的路径。
机器人运动轨迹可以通过传感器和算法进行实时监测和计算，以保证机器人在运动过程中的准确性和稳定性。
三、机器人运动轨迹的表示方式机器人运动轨迹可以用多种方式进行表示，以下为常用的两种方式：1. 二维平面表示：在平面坐标系中，将机器人运动轨迹以直线或曲线的方式进行标记和表示，其中包括起点、终点和经过的关键点。
用户可以通过二维平面图来直观地观察机器人的运动轨迹。
2. 三维空间表示：在三维坐标系中，将机器人运动轨迹以线条或者点云的形式进行表示。
通过三维空间图，用户可以全方位地观察机器人运动轨迹，从而更好地理解机器人在运动中的路径和动作。
四、机器人运动轨迹的生成方法机器人运动轨迹的生成是一个复杂的过程，通常涉及以下几个关键步骤：1. 路径规划：通过算法和规划方法确定机器人从初始位置到目标位置的最佳路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等，用户可以根据实际情况选择适合的算法进行路径规划。
2. 运动规划：在路径规划的基础上，确定机器人在运动过程中的具体动作和运动方式。
运动规划可以包括轨迹相关参数的计算和轨迹优化算法的设计，以实现机器人的高效、平滑和安全运动。
3. 控制指令生成：根据运动规划的结果，生成机器人的控制指令，包括机器人的速度、加速度和转向等参数。
控制指令的生成通常需要考虑机器人的物理限制和运动特性，以保证机器人的运动轨迹符合用户需求。
五、机器人运动轨迹的应用领域机器人运动轨迹的应用领域广泛，主要涵盖以下几个方面：1. 工业自动化：在工业生产过程中，机器人运动轨迹的规划和控制非常关键。
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
工业机器人的运动规划与轨迹控制研究
工业机器人的运动规划与轨迹控制研究随着科技的发展和工业自动化的推进，工业机器人在制造业中的应用越来越广泛。
工业机器人的运动规划与轨迹控制是实现机器人高效、精确操作的关键技术。
本文将对工业机器人的运动规划与轨迹控制进行深入研究与分析。
首先，工业机器人的运动规划是指在完成特定任务时，机器人需要根据给定的工作空间、运动要求和约束条件，确定机器人的运动路径和轨迹。
运动规划的目标是实现机器人各关节的角度和位置的规划，使机器人可以精确地到达所需位置，并完成所需动作。
运动规划的主要内容包括运动学分析、驱动器选择、轴向和关节参数规划等。
运动规划的第一步是进行运动学分析，即确定机器人各个关节之间的运动学关系。
这一步需要根据机器人的结构和运动范围，利用逆运动学或前向运动学方法计算机器人各关节的位置和角度。
运动学分析提供了机器人运动的基础数据，为后续的运动规划和轨迹控制提供了必要的信息。
运动规划的第二步是进行驱动器选择，即选取适合机器人运动的驱动器。
驱动器的选择需要考虑到机器人的负载、速度、精度等因素。
常见的驱动器包括伺服电机、步进电机等。
根据机器人的需求，选择合适的驱动器可以提高机器人的运动效率和精度。
运动规划的第三步是进行轴向和关节参数规划，即根据机器人的结构和运动要求，确定各个关节的参数。
这些参数包括关节的初始位置、极限位置、速度限制等。
通过合理规划关节的参数，可以保证机器人在运动过程中的稳定性和安全性。
与运动规划相对应的是机器人的轨迹控制，即控制机器人按照确定的路径和轨迹进行运动。
轨迹控制的目标是实现机器人在不同工作阶段的平滑过渡和准确控制。
轨迹控制的主要内容包括速度规划、加速度规划、路径跟踪等。
速度规划是指根据机器人的位置、速度和加速度等参数，确定机器人在运动过程中的速度曲线。
速度规划需要考虑到机器人的动力学特性、工作空间和任务需求等因素，以实现机器人的高效运动。
加速度规划是指根据机器人的运动要求，确定机器人在运动过程中的加速度变化规律。
工业机器人的运动规划与控制
工业机器人的运动规划与控制近年来，随着科技的不断发展和智能制造的兴起，工业机器人在生产和制造领域中扮演着越来越重要的角色。
工业机器人的运动规划与控制是保证机器人高效运行和实现精确操作的关键技术。
本文将探讨工业机器人的运动规划与控制的基本理论和方法。
一、工业机器人的运动规划工业机器人的运动规划是指通过合理的路径和轨迹规划，使机器人能够以最短的时间、最小的能耗和最高的精度完成指定的任务。
运动规划的关键问题是如何确定机器人的轨迹和路径，以提高运动的效率和精度。
1. 轨迹规划轨迹规划是指在给定的工作空间中确定机器人的末端执行器的路径。
常用的轨迹规划方法包括插补法、优化算法和仿真算法等。
插补法是最常用的轨迹规划方法之一，通过对给定的起始点和目标点进行插补计算，确定机器人末端执行器的轨迹。
常用的插补方法有线性插补、圆弧插补和样条插补等。
优化算法是通过建立数学模型，通过求解最优化问题来确定机器人的轨迹。
常用的优化算法有遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
仿真算法是利用计算机模拟机器人在特定环境下的运动过程，通过不断调整参数来寻找最优的轨迹。
2. 路径规划路径规划是指确定机器人从起始点到目标点的最佳路径。
常用的路径规划方法包括基于图搜索的方法、基于规划器的方法和最优控制方法等。
基于图搜索的方法是将工作空间划分为网格，通过搜索算法（如A*算法和Dijkstra算法）确定起始点到目标点的最佳路径。
基于规划器的方法是通过构建规划器，对工作空间进行可行性分析，并通过规划器的引导确定机器人的路径。
最优控制方法是通过数学模型和控制理论，通过求解最优控制问题来确定机器人的路径。
二、工业机器人的运动控制工业机器人的运动控制是指在给定的运动规划基础上，通过控制算法和控制器，实现机器人的运动控制和动作执行。
1. 运动控制算法运动控制算法是实现机器人运动控制的核心技术。
常用的运动控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法等。
工业机器人常用的运动类型
工业机器人常用的运动类型工业机器人是现代制造业中非常重要的自动化设备，它们通过各种运动类型来实现自动化生产过程中的各种任务。
以下是工业机器人常用的几种运动类型：1.线性运动线性运动是指工业机器人在三维空间中沿直线运动的运动方式。
这种运动类型通常用于机器人在工作台、传送带、装配线等直线轨迹上的操作，如装配、搬运、喷涂、焊接等。
线性运动可以通过伺服电机和传动装置来实现精确控制。
1.旋转运动旋转运动是指工业机器人在三维空间中绕某一轴线旋转的运动方式。
这种运动类型通常用于机器人在圆周轨迹上的操作，如加工、打磨、检测等。
旋转运动可以通过伺服电机和传动装置来实现精确控制。
1.复合运动复合运动是指工业机器人在三维空间中同时进行直线和旋转运动的运动方式。
这种运动类型通常用于机器人在复杂轨迹上的操作，如切割、焊接、喷涂等。
复合运动可以通过多个伺服电机和传动装置来实现精确控制。
1.关节运动关节运动是指工业机器人通过关节结构实现绕关节轴线旋转和摆动的运动方式。
这种运动类型通常用于机器人在空间中自由度较高的操作，如搬运、装配、检测等。
关节运动可以通过多个伺服电机和传动装置来实现精确控制。
1.滑台运动滑台运动是指工业机器人通过滑台结构实现在水平面上直线运动的运动方式。
这种运动类型通常用于机器人在水平面上沿直线轨迹的操作，如搬运、装配、喷涂等。
滑台运动可以通过伺服电机和传动装置来实现精确控制。
1.定位运动定位运动是指工业机器人通过移动机构实现在三维空间中特定位置的定位运动。
这种运动类型通常用于机器人在空间中的定位操作，如搬运、装配、焊接等。
定位运动可以通过多个伺服电机和传动装置来实现精确控制。
1.轨迹运动轨迹运动是指工业机器人通过预设的轨迹实现一系列连续的点位移动。
这种运动类型通常用于机器人在工作台、传送带、装配线等轨迹上的操作，如搬运、装配、焊接等。
轨迹运动可以通过编程或示教方式来实现精确控制。
1.插补运动插补运动是指工业机器人在两个点位之间进行平滑过渡的运动方式。
工业机器人的轨迹规划与控制
工业机器人的轨迹规划与控制工业机器人在现代制造业中扮演着重要角色，其轨迹规划与控制是实现高效生产的关键。
本文将介绍工业机器人轨迹规划与控制的基本原理和方法。
一、工业机器人轨迹规划的基本原理轨迹规划是指确定机器人在三维空间内运动的路径，使其能够准确到达目标位置，并避免碰撞障碍物。
轨迹规划的基本原理主要包括以下几个方面：1. 任务规划：确定工业机器人要完成的任务，包括目标位置、姿态和速度等参数。
根据任务的性质和要求，选择合适的轨迹规划方法。
2. 机器人建模：将工业机器人抽象成数学模型，包括机器人的几何结构、运动学和动力学模型。
通过建模可以精确描述机器人的运动特性。
3. 环境感知：通过传感器获取机器人周围环境的信息，包括障碍物的位置、形状和大小等。
环境感知是轨迹规划中重要的一步，可以避免机器人碰撞障碍物。
4. 路径生成：根据机器人的起始位置、目标位置和环境信息，生成机器人的运动路径。
常用的路径生成方法包括直线插补、圆弧插补和样条插补等。
5. 避障算法：根据环境感知的结果，结合路径生成的路径，进行避障算法的计算。
常用的避障算法包括最近邻规划法、虚拟力法和人工势场法等。
二、工业机器人轨迹控制的基本方法轨迹控制是指根据轨迹规划生成的运动路径，使机器人能够按照期望的轨迹进行运动。
工业机器人轨迹控制的基本方法主要包括以下几个方面：1. 运动控制器：根据机器人的动力学模型和期望的轨迹，设计适当的运动控制器。
常用的运动控制器包括PID控制器、模糊控制器和自适应控制器等。
2. 传感器反馈：通过传感器获取机器人当前的位置信息，并将其反馈给控制器进行实时调节。
传感器反馈可以提高轨迹控制的准确性和稳定性。
3. 动态补偿：考虑工业机器人在运动过程中的惯性和摩擦等因素，进行动态补偿，使轨迹控制更加精确和稳定。
4. 跟踪控制：根据实际轨迹和期望轨迹之间的差异，设计相应的跟踪控制策略，使机器人能够按照期望轨迹进行运动。
5. 跟随误差修正：根据传感器反馈的实际位置信息，对跟随误差进行修正和调整，使机器人能够更精确地按照期望轨迹进行运动。
工业机器人动态运动轨迹规划优化
工业机器人动态运动轨迹规划优化工业机器人动态运动轨迹规划优化是指在工业机器人的运动过程中，通过合理的规划和优化，使得机器人能够更加高效、精准地完成任务。
这对于提高生产效率、降低成本以及保证产品质量具有重要意义。
本文将从动态运动轨迹规划、优化算法以及应用案例三个方面对工业机器人动态运动轨迹规划优化进行探讨。
一、动态运动轨迹规划动态运动轨迹规划是指在机器人运动过程中，根据实时传感器数据和环境信息，对机器人的运动轨迹进行规划和调整，以适应实际工作环境和任务需求。
常用的动态运动轨迹规划方法有RRT算法、遗传算法以及最优控制算法等。
1. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种基于树结构的路径规划算法。
它通过在搜索树中随机采样节点，并将新采样点与搜索树中的最近邻节点连接，逐步生成可行路径。
RRT算法的特点在于探索速度快、适用于复杂动态环境下的规划问题。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过使用遗传操作（选择、交叉、变异）对候选解进行迭代演化，从而找到最优解。
在动态运动轨迹规划中，遗传算法可以用于在一定时间窗口内搜索到合适的轨迹。
3. 最优控制算法最优控制算法是一种通过优化目标函数来计算最优控制信号的方法。
在动态运动轨迹规划中，可以将机器人的控制信号作为优化变量，并以最小化运动误差或能耗为目标函数，通过求解最优化问题来得到最佳的运动轨迹。
二、优化算法工业机器人动态运动轨迹规划的优化算法目的是通过改进和优化规划方法，提高机器人的运动效率和精度。
常用的优化算法有粒子群优化算法、模拟退火算法以及遗传算法等。
1. 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
它通过模拟群体中个体间的经验交流和信息共享，逐步寻找最优解。
在机器人动态运动轨迹规划中，粒子群优化算法可以用于搜索最优的轨迹以及优化路径参数。
2. 模拟退火算法模拟退火算法是一种随机搜索算法，通过模拟金属冶炼过程中的退火过程，以概率性的方式逃离局部最优解并寻找全局最优解。
《工业机器人轨迹规划算法的研究与实现》
《工业机器人轨迹规划算法的研究与实现》一、引言随着工业自动化技术的快速发展，工业机器人已成为现代制造业不可或缺的一部分。
轨迹规划作为机器人运动控制的核心技术之一，对于提高机器人的工作效率、精度和稳定性具有重要意义。
本文将针对工业机器人轨迹规划算法进行研究与实现，旨在为工业机器人的应用提供理论支持和实用方法。
二、工业机器人轨迹规划概述工业机器人轨迹规划是指根据机器人的工作任务和要求，制定出一条从起始位置到目标位置的合理路径。
该路径应满足机器人的运动学和动力学约束，同时尽可能提高工作效率和精度。
轨迹规划算法是机器人运动控制的核心，其优劣直接影响到机器人的性能表现。
三、常见的工业机器人轨迹规划算法1. 直线插补法：该方法将目标位置与起始位置之间的路径近似为直线，通过计算直线上的离散点来规划机器人的运动轨迹。
该方法简单易行，但精度较低。
2. 圆弧插补法：该方法利用圆弧来逼近目标位置与起始位置之间的路径，提高了轨迹的平滑性和精度。
但该方法对机器人的运动学约束考虑不足，可能导致实际运动中产生较大的误差。
3. 优化算法：包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，通过寻找最优解来规划机器人的运动轨迹。
这些算法可以充分考虑机器人的运动学和动力学约束，得到较为理想的轨迹。
但计算量大，实现难度较高。
四、本研究采用的轨迹规划算法本研究采用一种基于遗传算法的轨迹规划方法。
该方法首先建立机器人的运动学模型和动力学模型，然后根据工作任务和要求，设定合理的评价函数。
通过遗传算法在解空间中搜索最优解，得到机器人的最佳运动轨迹。
该方法可以充分考虑机器人的运动学和动力学约束，提高轨迹的精度和平滑性。
五、算法实现1. 建立机器人运动学模型和动力学模型：根据机器人的结构和工作环境，建立精确的运动学模型和动力学模型。
2. 设定评价函数：根据工作任务和要求，设定合理的评价函数，包括路径长度、运动时间、能量消耗等指标。
3. 遗传算法搜索最优解：采用遗传算法在解空间中搜索最优解，得到机器人的最佳运动轨迹。
工业机器人轨迹规划与编程
a2
3 ( f 0 ) 2 tf
2 a3 3 ( f 0 ) tf
3 2 2 (t ) 0 2 ( f 0 )t 3 ( f 0 )t 3 tf tf
【例7-1】 要求一个六轴机器人的第一关节在5秒钟内从初始角300运 动到终端角750，且起始点和终止点速度均为零。用三次多项式规划该 关节的运动，并计算在第1、2、3秒和第4秒时关节的角度。
骤
(t )
多个关节的运动轨迹 每个关节在相应路径段运行的时间相同，这样就保证 了所有关节都将同时到达路径点和目标点，从而也保证了 工具坐标系在各路径点具有预期的位姿。
拟合成光滑函数的方法？
拟合成光 滑函数的 方法
三次多项式插值 过路径点的三次多项式插值 五次多项式插值 用抛物线过渡的线性插值 。。。。等
本章主要内容
1、工业机器人在关节空间的轨迹规划原理，快速平稳运行的插 补函数的设计； 2、对应于点位（PTP）作业的MOVJ运动指令的动作原理、动作 速度的给定； 3、工业机器人在作业空间的轨迹规划原理，连续轨迹动作插补 原理与过程； 4、对应于连续路径（CP）作业的MOVL等运动指令的动作原理、 动作速度的给定； 5、点位（PTP）作业和连续路径（CP）作业两种类型运动指令 作业效率的分析及适当选用； 6、机器人语言、示教再现编程原理、优缺点、编程再现过程步 骤； 7、工业机器人示教再现编程举例----以安川、ABB机器人为例； 8、机器人离线编程仿真系统的构成、特点-----安川、ABB机器 人离线编程仿真系统介绍；
谢谢观看
式中的i=0，l，2，…N
对应的编程语句：如 MoveL p1 p2 v
7.3.2圆弧插补算法 机器人末端操作器从起始位臵p1经过之间点p2到达终点p3， 如果这3点不共线，就一定存在过3点的圆弧。 圆弧轨迹规划算法（略） 对应的编程语句：如 MoveC p1 p2 p3 v
工业机器人的精确轨迹跟踪控制策略
工业机器人的精确轨迹跟踪控制策略在现代工业生产中，工业机器人的应用越来越广泛，从汽车制造到电子设备组装，从物流搬运到食品加工，几乎无处不在。
而要确保工业机器人能够高效、准确地完成各种任务，精确的轨迹跟踪控制策略就显得至关重要。
工业机器人的轨迹跟踪控制，简单来说，就是让机器人的实际运动轨迹尽可能地接近预设的理想轨迹。
这听起来似乎很简单，但实际上涉及到众多复杂的因素和技术难题。
首先，我们来了解一下影响工业机器人轨迹跟踪精度的因素。
机械结构的误差是其中之一。
机器人的各个关节、连杆等部件在制造和装配过程中难免会存在尺寸偏差和安装误差，这些都会影响机器人的运动精度。
此外，驱动系统的性能也会对轨迹跟踪产生影响。
例如，电机的扭矩波动、传动系统的间隙和摩擦等，都可能导致机器人的运动不稳定。
同时，外界环境的干扰也是不可忽视的因素。
比如，温度变化可能会引起机器人部件的热膨胀或收缩，从而改变其几何结构和运动特性；工作现场的振动也可能影响机器人的运动精度。
为了实现工业机器人的精确轨迹跟踪，控制策略主要可以分为两大类：基于模型的控制和无模型控制。
基于模型的控制方法中，最常见的是 PID 控制。
PID 控制器通过比例、积分和微分三个环节的作用，对误差进行调节。
其优点是简单易懂、易于实现，在很多工业应用中都取得了不错的效果。
但是，PID控制对于复杂的非线性系统，如工业机器人，往往难以达到很高的控制精度。
为了提高控制精度，人们又提出了基于模型预测控制（MPC）的方法。
这种方法通过建立机器人的精确数学模型，预测未来一段时间内的系统状态，并根据优化目标计算出最优的控制输入。
然而，模型预测控制需要较高的计算资源，并且对于模型的准确性要求很高。
除了上述方法，自适应控制也是一种基于模型的控制策略。
自适应控制能够根据系统的运行情况自动调整控制器的参数，以适应系统的变化。
例如，当机器人的负载发生变化时，自适应控制器可以实时调整控制参数，保证控制精度。
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。
工业机器人运动轨迹规划技术
工业机器人运动轨迹规划技术随着工业生产的快速发展和机器人技术的逐渐成熟，工业机器人已经成为了现代工厂中不可缺少的一部分。
然而，随着机器人数量的增加和任务复杂度的提高，工业机器人运动轨迹规划技术也日益发展。
本文将介绍工业机器人运动轨迹规划技术及其发展趋势。
一、运动轨迹规划的意义在工业生产中，机器人的运动轨迹规划是非常重要的，其主要目的是为了保证机器人能够高效、准确地完成任务。
而规划运动轨迹能够直接影响工业机器人的运动性能，包括速度、加速度、精度、稳定性等。
所以，一个好的运动轨迹规划方案不仅能够使机器人完成任务，而且能够保证机器人的安全和可靠性。
二、基本运动轨迹规划方法1.位姿规划方法位姿规划方法是运动轨迹规划的最基本方法，其主要是为机器人规划出一串位置坐标点，然后机器人按照这些位置点依次移动，从而完成任务。
一般情况下，位姿规划是采用数学模型计算得出的，主要是采用正运动学和逆运动学方法。
2.时间规划方法时间规划方法主要是为机器人规划出一段时间内应该完成的运动，一般是确定机器人在每一个时间点的位置、方向和速度等信息。
时间规划方法是在位姿规划的基础上进一步计算的，它可以有效地控制机器人的运动速度和加速度，同时也能够保证机器人的精度和稳定性。
3.优化规划方法优化规划方法是一种基于最优化算法的运动轨迹规划方法，主要是为了解决复杂任务中的多目标、多约束优化问题。
尽管优化规划方法计算量大，但在大规模复杂任务中具有非常重要的作用。
三、轨迹规划技术的发展趋势1.深度学习技术的应用人工智能和深度学习技术的快速发展将为运动轨迹规划技术带来非常大的变化。
深度学习带来的主要优势是可以处理非常大的数据量，从而可以识别出更加复杂的模式，进而提高机器人的运动性能。
2.仿真技术的发展随着工业基础设施的升级和运算能力的提高，仿真技术日趋成熟，其在工业机器人的运动轨迹规划中发挥着越来越重要的作用。
仿真技术可以模拟现实环境中的场景，并为机器人规划出最佳的运动轨迹，从而降低机器人的开发成本和风险。
工业机器人常用的运动指令
工业机器人常用的运动指令工业机器人是一类能够完成各种任务的自动化机器人。
它们能够在工业生产线上执行各种动作和任务，提高生产效率和产品质量。
为了控制工业机器人的动作，我们需要使用运动指令。
在这篇文章中，我们将介绍工业机器人常用的运动指令。
1. 直线运动指令直线运动是工业机器人中最常见的一种运动。
直线运动指令告诉机器人以直线路径移动到特定的位置。
这种运动指令可以使用关节坐标或笛卡尔坐标系统来定义。
在关节坐标系统中，我们使用关节角度来定义机器人的位置。
在笛卡尔坐标系统中，我们使用位置和姿态来定义机器人的位置。
不管使用哪种坐标系统，直线运动指令都可以通过设置目标位置和速度来实现。
2. 圆弧运动指令除了直线运动，工业机器人也可以执行圆弧运动。
圆弧运动是通过定义圆心，起点和终点来描述的。
机器人将按照指定的圆心和半径在起点和终点之间沿圆弧进行运动。
该运动指令同样可以使用关节坐标或笛卡尔坐标系统来定义，并通过设置目标位置和速度来实现。
3. 轨迹运动指令轨迹运动指令用于描述机器人运动的轨迹。
它们可以通过一系列的位置点或路径来定义机器人的运动。
轨迹运动指令可以是直线轨迹，也可以是曲线轨迹。
这种运动指令通常使用笛卡尔坐标系统来定义，并可以通过设置目标位置和速度来控制。
4. 弧度运动指令在工业机器人中，角度是描述运动的重要参数之一。
弧度运动指令用于旋转机器人的关节或末端执行器。
我们可以使用关节角度或姿态角度来定义旋转角度。
该运动指令可以通过设定目标角度和速度来实现。
除了上述常用的运动指令，工业机器人还可以执行一些特殊的运动，如点对点运动、螺旋运动、搬运运动等。
这些运动指令使得机器人能够灵活地处理不同的工业任务，如装配、焊接、喷涂等。
需要注意的是，在编写机器人运动程序时，我们还需要考虑到安全因素。
安全是工业机器人运动的重要方面，我们需要确保机器人在执行任务时不会对人员或周围环境造成伤害。
因此，在编写运动指令时，我们需要设置安全边界、碰撞检测等功能来保证机器人的安全运行。
工业机器人的轨迹规划和控制
工业机器人的轨迹规划和控制在现代制造业中，工业机器人扮演着至关重要的角色。
它们能够高效、精确地完成各种复杂的任务，大大提高了生产效率和产品质量。
而要实现工业机器人的精准动作和高效作业，轨迹规划和控制则是其中的关键环节。
工业机器人的轨迹规划，简单来说，就是为机器人确定一条从起始点到目标点的最优路径。
这可不是一件简单的事情，需要考虑众多因素。
首先是工作空间的限制，机器人的运动范围是有限的，必须确保规划的轨迹在这个范围内。
其次，要考虑机器人的运动学和动力学特性。
不同类型的机器人，关节结构和运动方式都有所不同，这会影响轨迹的规划。
此外，还需要考虑任务的要求，比如速度、精度、加速度等。
为了实现有效的轨迹规划，工程师们通常采用多种方法。
一种常见的方法是基于关节空间的规划。
在这种方法中，直接对机器人的关节角度进行规划。
通过给定起始和终止的关节角度，以及中间的一些关键点，然后使用插值算法来生成连续的关节角度轨迹。
这样可以保证机器人的运动平稳，避免出现突变。
另一种方法是基于笛卡尔空间的规划。
在这种情况下，直接在三维空间中对机器人的末端执行器的位置、姿态进行规划。
这种方法更直观，更容易与任务需求相结合，但计算量相对较大。
在轨迹规划中，还需要考虑一些约束条件。
比如，速度约束，以防止机器人运动过快导致不稳定；加速度约束，避免过大的冲击；还有关节角度限制、力矩限制等，以确保机器人的运动在安全范围内。
有了规划好的轨迹，接下来就是控制机器人按照这个轨迹运动。
工业机器人的控制主要分为位置控制和力控制两种方式。
位置控制是最常见的控制方式。
通过不断测量机器人的实际位置，并与规划的位置进行比较，然后计算出控制量，驱动机器人向目标位置运动。
这种控制方式适用于大多数对位置精度要求较高的任务，比如装配、焊接等。
力控制则主要用于需要与环境进行交互、施加特定力的任务，比如打磨、抛光等。
在力控制中，通过安装力传感器来测量机器人与环境之间的接触力，然后根据力的大小和方向来调整机器人的运动。
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专题综述课程名称工业自动化专题题目名称工业机器人的运动轨迹学生学院____ _ 自动化________ 专业班级___ _ _学号学生姓名___ _ _指导教师_____ _____2013 年 6月 27日工业机器人的运动轨迹综述【摘要】：随着知识经济时代的到来，高技术已成为世界各国争夺的焦点，机器人技术作为高技术的一个重要分支普遍受到了各国政府的重视。
自此，多种不同的研究方向都在工业机器人实时高精度的路径跟踪来实现预期目的。
而工业机器人的运动轨迹又是重中之重，在得到反馈信息之后，如何作出应答，并且实时检查轨迹与所计算出的轨迹是否吻合，为此也要进行追踪与动作修正。
【关键词】：工业机器人，视觉，路径跟踪，轨迹规划，高精度1.机器人视觉，运动前的准备实际的工业现场环境复杂，多种因素都有可能导致系统在运行过程中产生一定的偏差、测量精度降低，引起误差的原因主要有温度漂移和关节松动变形等，使测量模型的参数值改变从而导致定位误差增大，因此需要定期对工业机器人视觉测量系统进行精确的校准，从而实现精确定位和视觉测量。
更少不得必要的优化。
1.1基于单目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测建立的工业机器人单目视觉系统，整个系统主要由单目视觉单元，监控单元和机器人执行单元三大单元组成。
单目视觉单元为一台固定在机器人上方的CCD摄像机，负责摄取工作环境中的目标并存入图像采集卡缓冲区；监控单元负责监控各工作站的当前状态，并完成对存储图像进行相关处理的工作，达到识别定位目标的目的；执行单元负责驱动机械手实施抓取操作。
1.2基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测以立体视觉理论为基础，研究了基于空间直线的二维投影面方程。
根据投影面的空间解析几何约束关系，建立基于直线特征匹配的双目视觉误差测量的数学模型。
在该模型基础上采用将两台摄像机固定于工业机器人末端的方案．对关节型工业机器人运动轨迹的准确度进行了检测。
结果表明，该检测方法简单实用，基本上可以满足工业机器人CP性能检测的要求。
1.3一种面向工业机器人智能抓取的视觉引导技术研究为实现工业机器人自主识别并抓取指定的目标，提出了一种基于计算机视觉引导的解决方法。
该方法利用指定目标的3D数据模型，以及由两台或者多台CCD摄像机从工作场景中不同角度获；取到的数字图像，经过目标姿态估算、投影计算并生成投影图像，再利用投影图像与目标真实图像进行比较，实现了目标的识别与位姿获取。
实验结果表明该方法可以较复杂的环境下识剐指定目标，并获得目；标的姿态信息，从而为工业机器人抓取目标提供引导。
1.4视觉温度测量系统在线校准改进汽车车身总成、分总成的加工过程中应用工业机器人视觉测量系统对关键尺寸进行在线实时监测。
机械臂及环境温度变化导敛杆件和关节热膨胀变形，造成测量结果产生温度漂移．本文提出了一种在线校准方法．首先根据机器人的D.H正向运动学模型和微分运动学模型建沈末端关节坐标系的定位误差模型，然后结合轴动实验并利用多元线性pJ归方法确定受温度变化影响最为显著的机器人连杆参数，最后建口基于基准球的温度误差补偿模型．现场测量数据表明，该方法能将温度变化引起的测量误差控制在0.05mm左右，并且适应生产线的正常节拍。
2.路径跟踪与轨迹规划手部路径跟踪和关节轨迹规划是机器人应用领域中一个非常重要的课题在以往的研究中往往是通过在设定的路径上增加节点数和路径分段数来提高机器人手部跟踪设定路径的精但这种方法会导致在线计算量大幅度增加。
2.1一种新的实时高精度路径跟踪与关节轨迹规划方法通常，为了减少工业机器人控制系统的在线计算负担，运动控制是在关节坐标空间中进行的。
为此，首先必须在笛卡儿空间中设定的路径上选取足够多的点称为节点，再将它们一一转换成对应的关节坐标，然后在关节空间中将这些坐标用某种方式进行拟合形成光滑的关节轨迹。
在实际控制过程中，只需让各关节沿其对应的轨迹运动，所有关节运动的综合效果就表现为机器人手部近似地沿笛卡儿空间中设定的路径运动。
显然，所取的节点数越多，路径跟踪的精度也就越高。
但这会导致关节轨迹分段数和关节轨迹方程数量大大增加，在线计算时控制系统的运算量大幅度增加。
同时，手部路径跟踪精度在首尾两段路径中的各节点之间有所降低。
新方法对这一缺陷将对其首、尾2段路径上的关节轨迹方程进行改进在这2段路径上除引入1个正弦函数和1余弦函数外再引入1新的函数，函数由1正弦函数和1个1次多项式的乘积构成，并且这2段上原来的4次多项式将降低为3次多项式。
这样，在首、尾2段路径上关节轨迹方程将由1个3次多项式与1个正弦函数1个余弦函数以及新引入的函数相加组成。
来避免运算量增大的问题，同时提高精度。
2.2机器人柔性坐标测量系统现场校准技术机器人柔性坐标测量系统能够实现大型工件尺寸在线快速测量，是自动化生产线的关键质量监控设备。
现场校准技术是柔性坐标测鼍系统的关键技术之一，校准精度直接影响系统测量精度。
现场精确建立机器人末端工具坐标系与视觉传感器坐标系形成的手眼关系、机器人运动学模型参数以及机器人基坐标系是现场校准的主要内容。
通过设计中间靶标，利用激光跟踪仪直接测量的方法建立手眼关系，其转换精度不受机器人运动学误差影响；设立校准球体，实现基于距离不变模型的连杆参数现场快速校准；根据机器人正向运动学模型和激光跟踪仪的测量，利用基于奇异值分解的配准方法求解转换矩阵，高精度地建立机器人基坐标系。
经过激光跟踪仪一次校准后，测量系统可利用基准球体实现机器人快速在线校准，减小模型参数变化对测量系统精度的影响。
柔性在线坐标测量系统由相对独立的2部分组成,多自由度的工业机器人和安装在机器人末端关节的立体视觉传感器，测量过程为：当机器人接收到开始测量信号后，就按预先规划的测量路径带动视觉传感器运动，依次使被测点进入到传感器的测量区域内，由视觉传感器和测量主机完成测量，测量结束后机器人回到初始状态并发送测量完毕信号。
2.3工业机器人位姿误差建模机器人标定一般分4个步骤进行：建模、测量、辨识与补偿。
一般建模时就是把影响机器人精度的因素包含在机器人的运动学模型中，测量出机器人末端操作器的实际位姿，再与理论位姿相比较，得到机器人的位姿误差，通过辨识的方法，获得影响机器人精度的因素的大小，再用软件的形式进行补偿，从而提高机器人的精度．在标定过程中，误差建模与位姿的测量是紧密相关的．用于机器人标定的测量仪器通常有激光动态跟踪仪、经纬仪、三坐标测量机、CCD交互测量仪、随动测量机构等。
上述建模就工作量比较大且繁琐。
而，20世纪90年代，以Zhuang等人为代表，开展了基于机器人手眼系统的机器人标定，并提出了摄像机与机器人同时标定的数学模型MCPC的运动学模型。
该模型虽然克服了平行关节的问题，但由于现行的机器人，主要是基于D—H模型进行运动控制的，因此还存在着参数之间转换的问题大都假设机器人的基坐标系相对于测量系统坐标系是可准确测量的，没有考虑机器人基坐标与测量系统的坐标之间的转换误差，而在实际的测量中，机器人的基坐标是很难准确测量的。
基于D-H运动学模型，采用视觉测量机器人的三维姿态，考虑测量系统坐标与机器人基坐标之间的转换误差。
2.4工业机器人轨迹精度测量与加工规划的研究机器人轨迹规划就是根据作业任务的要求计算预期作业过程中机器人的位移、速度、加速度。
这里的轨迹主要是指每个自由度关节的位置、速度、加速度的时间序列。
2.41基于三次五次插值的轨迹计算所谓三次五次复合插值：就是先取路径上四个连续的点A、曰、C、D进行三次拟合获得中间两点日、C的速度、加速度，然后舍弃第一点，再顺次取曰、C、D、E四个连续点进行三次拟合获得前两点B、C的速度、加速度。
将两次求的B、C点的速度、加速度取平均值作为B、C点的最终速度和加速度，加上B、C两点的位移条件，共有6个已知条件，插值一条五次曲线。
这样，既保证了控制点的位移又保证了控制点导数连续，即在平滑性的基础上获得精确的数据点。
2.42星型路径规划算法星型算法的主要思想是对机器人所在的空间进行分割，使其达到一种理想的分割状态。
该方法中提出了一种结构—星型节后，其定义为在C空间中，取其一子空间，若在子空间中存在一点O，使O点可以看到子空间中的任意一点P，则这个子空间为星型空间。
星型空间有一条很好的性质，即星型空间的任意亮点p,q可以通过点O，实现连通。
这样就将运动规划问题的主体部分简化为空间分割问题了。
如果将C空间简化到欧氏空间，将提高分割效率及结果的优良性。
3.结论目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，对环境的感知与应变能力有待提高，这极大地限制了机器人的应用。
仅仅只有视觉功能的工业机器人并不能满足一些环境特别恶劣的地方。
比如说深海，高热的地方，都能影响到摄像机的图像采集功能从而是机器人变成“瞎子”而无法完成既定的任务。
虽说现在已有很多的算法改进或者其它的。
但工业机器人还是比较笨重，计算量还是比较大。
而且轨迹跟踪还是存在比较大的误差。
【参考文献】：1.王修岩.程婷婷.WANG Xiu-yan.CHENG Ting-ting 基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究[期刊论文]-机械设计与制造2011(5)2.崔彦平.林玉池.黄银国双目视觉飞行目标落地参数测量[期刊论文]-光电工程2007(8)3.李召鑫.李海峰.郑臻荣.刘旭立体视觉测量系统的空间分辨力和结构参数设置[期刊论文]-光电工程2012(1)4.Peter Findlay Intelligent System for Automated Components Recognition and Handling 20025.岁波;都东;陈强;孙振国韩翔宇基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测[期刊论文]-机械工程学报2003(05)6.王一;刘常杰;任永杰通用机器人视觉检测系统的全局校准技术[期刊论文]-光学精密工程2009(12)7.任永杰;邾继贵;杨学友机器人柔性视觉检测系统现场标定技术[期刊论文]-机器人2009(01)8.Tondu B;BAZAZ S A The three-cubic method: an optimal online robot joint trajectorygenerator under9.10.velocity, acceleration, and wandering constraints[外文期刊] 1999(09)11..Galicki M The planning of robotic optimal motions in the presence of obstacles[外文期刊]1998(03)12.Tondu B;BAZAZ A The Three-cubic Method: An Optimal Online Robot Joint TrajectoryGenerator UnderVelocity, Acceleration and Wandering Constraints[外文期刊] 1999(09)13.TAN Guan-zheng;LIANG Feng;WANG Yue-chao Real--time Accurate Hand Path Tracking andJoint Trajectory Planning for Industrial Robots (I)[期刊论文]-Journal of Central South University of Technology(English Edition) 2002(03)14.Mezouar Y;CHAUMETTE F Optimal Camera Trajectory with Image-based Control[外文期刊]2003(10)15.左富勇.胡小平.谢珂.朱秋玲基于MATLAB Robotics工具箱的SCARA机器人轨迹规划与仿真[期刊论文]-湖南科技大学学报（自然科学版）2012(2)16.凌家良.施荣华.王国才工业机器人关节空间的插值轨迹规划[期刊论文]-惠州学院学报2009(3)17.朱世强.刘松国.王宣银.王会方机械手时间最优脉动连续轨迹规划算法[期刊论文]-机械工程学报2010(3)18.刘松国.朱世强.吴文祥具有运动时间约束的机械手最优平滑轨迹规划[期刊论文]-电机与控制学报2009(6)19..管迪.陈乐生.李明林机械手多约束条件下时间最优运动规划[期刊论文]-振动工程学报2004(z2)20.钱东海.马文罗.汪建伟.王伟东.QIAN Dong-hai.MA Wen-luo.WANG Jian-wei.WANG We-dong多约束条件下的机器人时间最优轨迹规划[期刊论文]-制造业自动化2011,33(11)21.王一;刘常杰;任永杰通用机器人视觉检测系统得全局校准技术[期刊论文]-光学精密工程2009(12)22.任永杰;邾继贵;杨学友机器人柔性视觉检测系统现场标定技术[期刊论文]-机器人2009(l)23.任永杰.邾继贵.杨学友.叶声华.REN Yong-jie.ZHU Ji-gui.YANG Xue-you.YE Sheng-hua 白车身柔性测量机器人本体补偿方法[期刊论文]-光电工程2009,36(2)24.黄晨华.张铁.谢存禧工业机器人位姿误差建模与仿真[期刊论文]-华南理工大学学报（自然科学版）2009,37(8)25.谭冠政.徐雄.肖宏峰.TAN Guan-Zheng.XU Xiong.XIAO Hong-feng 工业机器人实时高精度路径跟踪与轨迹规划[期刊论文]-中南大学学报(自然科学版)2005,36(1)26.王一，刘常杰，任永杰，等．通用机器人视觉检测系统的全局校准技术【J】．光学精密工程，2009，17(12)27.任永杰，邾继贵，杨学友，等．利用激光跟踪仪对机器人进行标定的方法【J】．机械工程学报，2007，43(9)28.叶声华;王一;任永杰基于激光跟踪仪的机器人运动学参数标定方法[期刊论文]-天津大学学报2007(02)29.宋伟刚．机器人学一运动学、动力学与控制[M]．北京：科学出版社．2007．30.郭剑鹰.吕恬生.王乐天工业机器人运动学参数误差两步识别法[期刊论文]-上海交通大学学报2003,37(11)31.汪建华，赵晓光，谭民。