第六章机器人的轨迹规划

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第六章机器人的轨迹规划

第六章机器人的轨迹规划
注意:这组解只适用于关节起点、终点速度为零的运动情况。
(4-4)
6
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:
30 θ
75
θ
.
40 .. θ 0 t/s 3
15 0
t/s
3
15 0 t
t/s
3
t
-40
利用三次多项式规划出的关节角的运动轨迹
8
• 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 “终点”的关节速度不再是零。
20
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:
q t ai 0 ai1t ai 2t 2 ai 3t 3
对上式求导,可以得到速度和加速度
t a0 a1t a2t 2 a3t 3 a4t 4 a5t 5
14
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。

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

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6章 工业机器人轨迹规划与编程

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

第六章 轨迹规划

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

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

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。

机器人轨迹规划实验ppt课件

机器人轨迹规划实验ppt课件

0 =a0 &0 a1
&&0 2a2
f
a0 a1t f
a2t
2 f
a3t
3 f
a4t
4 f
a5t
5 f
&f a1 2a2t f
3a3t
2 f
4a4t
3 f
5a5t
4 f
&&f
2a2
6a3t f
12a4t
2 f
20a5t
3 f
.
5
2 关节空间轨迹规划
机器人轨迹规划实验
➢ 设计实验
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
?实现方式通常分为关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划两类?实验内容设定任务轨迹实现机器人操作臂末端对轨迹的跟踪?实验目的熟悉机器人正逆运动学求解掌握机器人轨迹规划方法22关节空间轨迹规划4?基本原理对各关节的运动进行规划选取参数化轨迹将关节变量表示为时间的函数使之依次通过所有路径点最终到达目标点
机器人轨迹规划实验
角位移
角加速度
.
角速度 12
4 实验总结
机器人轨迹规划实验
➢ 关节空间轨迹规划
大量工作是针对于关节变量的插值运算,计算简单、容易,几乎能达到实时规划,不会发生 机构的奇异性问题。但难于确定机器人在运动过程中末端的实际位置
➢ 笛卡尔空间轨迹规划
概念上直观,规划的路径准确,涉及到运动学反解导致计算量增大,容易出现多解、奇异问题 ,控制间隔较长。
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:

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。

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机器人的轨迹规划与生成
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 径的描述
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。
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:
• 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。
t a 0 a 1 t a 2 t2 a 3 t3 a 4 t4 a 5 t5
ta 0a 1 ta 2 t2a 3 t3
(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:
6.2 关节空间法
a0 q0
a1 0
a 2
3
t
2 f
q f q0
(4-4)
a 3
2
t
3 f
q f q0
注意:这组解只适用于关节起点、终点速度为零的运动情况。
(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;
• 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
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。
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。
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。
g
v
0
0 t0 tv
tg t
• 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。
D
A
C
0
B
t0 tA tB
tC
tD t
路径点上速度的自动生成
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:
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。
“终点”的关节速度不再是零。
3
0
0
t0 t1
t2 t
• 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:
(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。
30
75
40
.
θ
θ
..
θ
150
t/s
3
t 150
t/s
0
t/s
3
3
t -40
利用三次多项式规划出的关节角的运动轨迹
• 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
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:
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。
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。
a0=15, a1=0, a2=20, a3=-4.44 所求关节角的位置函数为:
t1520t24.44t3
(4-6)
对上式求导,可以得到角速度和角加速度
&t 40t 13.33t2
&&t 4026.66t
(4-7)
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。
q(t) qf
q0
0
tf
t
单个关节的不同轨迹曲线
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
& t f
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:
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