第六章 机器人的轨迹规划
第六章机器人的轨迹规划
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(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。
机器人轨迹规划
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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
机器人运动控制中的轨迹规划与优化技术研究
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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
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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
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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](https://img.taocdn.com/s3/m/38c997eedc3383c4bb4cf7ec4afe04a1b071b0bd.png)
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
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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。
机器人的轨迹规划和运动控制
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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。
机器人技术机器人的轨迹规划PPT学习教案
![机器人技术机器人的轨迹规划PPT学习教案](https://img.taocdn.com/s3/m/9ccc7be6844769eae109ed0f.png)
机器人技术机器人的轨迹规划
会计学
1
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10
7.3 关节插值轨迹
一般说来,生成关节轨迹设定点的基本算法是很简单的:
t t0
循环:等待下一个控制间隔;
t t t h(t) t 时刻操作机关节所处的位置; 若 t t f ,则退出循环;
转向循环。 从上述算法可以看出,要计算的是在每个控制间隔中必须 更新的轨迹函数(或轨迹规划器)h(t)。因此,对规划的轨迹要 提出四个限制。第一,必须便于用迭代方式计算轨迹设定点; 第二,必须求出并明确给定中间位置;第三,必须保证关节变 量及其前二阶时间导数的连续性,使得规划的关节轨迹是光滑 的;最后,必须减少额外的运动 (例如,“游移” )。
16
一种方法是为每个关节规定一个七次多项式函数
式中,未知系数 aj 可由已知的位置和连续条件确定。但用这 种高次多项式内插给定的结点也许不能令人满意,因为它的极 值难求,而且容易产生额外的运动。
另一种办法是将整个关节空间轨迹分割成几段,在每段轨 迹中用不同的低次多项式来插值。有几种分割轨迹的方法,每 种方法的特性各不相同。
➢ 4—3—4 轨迹 每个关节有下面三段轨迹:第一段由初始点到提升点的
轨迹用四次多项式表示。第二段(或中间段)由提升点到下 放点的轨迹用三次多项式表示。最后一段由下放点到终止点 的轨迹由四次多项式表示。
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17
➢ 3—5—3 轨迹 与4—3—4轨迹相同,但每段所用多项式次数与前种不同
第六章 轨迹规划
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b.作业的描述 参考这些结点的位姿将作业描述为手部的一连串运动和动作
每一结点Pi对应一个变换方程(2.34),从而解得相应的手 臂变换06T。由此得到作业描述的基本结构:作业结点Pi对应 手臂变换06T,从一个变换到另一变换通过手臂运动实现。
更一般地,从一结点Pi 到下一结点Pi +1的运动可表示为
c.两结点之间的直线运动 从结点Pi到Pi +1的运动可以由“驱动变换”D(λ)来表示。
0 6
T ( )0 TB Pi D( )6 T-1 B E
其中,驱动变换D(λ)是归一化时间λ的函数,λ=t/T;t为自 运动开始算起的实际时间;T为走过该轨迹段的总时间。
f
对于恒定加速度的过渡域[t0-tb]
1 2 b 0 t b 2
0
0 tb tf-tb tf t
带抛物线过渡的线性插值(1)
这样对于任意给定的θf、θ0和t,可以选择相应的 和 t b ,得 到路径曲线,通常的做法是选择加速度 的值,然后计算相应
t b2 t tb ( f 0 ) 0
A
D
C
0
B
t0
tA tB
tC
tD t
路径点上速度的自动生成
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 了关节的位臵、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。
伪节点
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 t 过渡域之间的线性域上。
机器人控制系统中的轨迹规划与运动控制算法
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机器人控制系统中的轨迹规划与运动控制算法引言:随着科技的不断发展,机器人技术在各个领域得到了广泛的应用。
机器人控制系统是机器人运行的核心部分,而轨迹规划与运动控制算法则是机器人控制系统中至关重要的环节。
本文将详细介绍机器人控制系统中的轨迹规划与运动控制算法。
一、轨迹规划的概念与意义1.1 轨迹规划的定义轨迹规划指的是在给定初始状态和目标状态的情况下,通过对机器人运动状态的合理规划,得到一条满足指定约束条件的运动轨迹,使机器人能够按照该轨迹从初始状态到达目标状态。
1.2 轨迹规划的意义轨迹规划在机器人控制系统中起着重要的作用。
首先,合理的轨迹规划能够提高机器人的运动效率,使机器人在有限的时间内完成预定任务。
其次,轨迹规划可以确保机器人在运动过程中避免障碍物,保证机器人和环境的安全。
最后,轨迹规划还能够优化机器人的运动轨迹,降低机器人的能耗,延长机器人的使用寿命。
二、轨迹规划的方法2.1 基于规则的轨迹规划方法基于规则的轨迹规划方法是最简单、直观的一种方法。
该方法通过预先定义规则,使机器人按照特定的路径运动。
例如,可以通过定义机器人在固定速度下沿直线运动,然后改变运动方向,再沿直线运动到达目标位置。
2.2 基于搜索的轨迹规划方法基于搜索的轨迹规划方法则是通过对大量的运动路径进行搜索,找到一条最优的运动轨迹。
常见的搜索算法有A*算法、D*算法等。
这些算法通过计算每个运动路径的代价函数,选择代价最小的路径作为机器人的运动轨迹。
2.3 基于优化的轨迹规划方法基于优化的轨迹规划方法是一种更加高级和复杂的方法。
该方法利用优化算法对机器人的运动轨迹进行优化。
其中,常用的优化算法有遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法能够在满足约束条件的前提下,寻找到最优的机器人运动轨迹。
三、运动控制算法的概念与分类3.1 运动控制算法的定义运动控制算法是指在机器人控制系统中,根据目标轨迹和当前运动状态,计算出合适的控制命令,从而控制机器人按照目标轨迹运动的一种算法。
机器人轨迹规划
![机器人轨迹规划](https://img.taocdn.com/s3/m/4f963d2e26d3240c844769eae009581b6ad9bd7e.png)
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。
机器人运动学与动力学的轨迹规划
![机器人运动学与动力学的轨迹规划](https://img.taocdn.com/s3/m/d343ad0ae418964bcf84b9d528ea81c758f52eb8.png)
机器人运动学与动力学的轨迹规划近年来,机器人技术越来越受到关注,被广泛应用于各个领域,如工业制造、医疗保健、农业等。
机器人的运动学和动力学是其中非常重要的两个方面。
在机器人的路径规划中,运动学和动力学的特性对于实现精确且高效的轨迹规划至关重要。
在机器人运动学中,研究的是机器人的位置和位姿的数学描述,包括了关节坐标和笛卡尔坐标系两种描述方法。
关节坐标系通过机器人的关节角度来描述机器人的位置和姿态,而笛卡尔坐标系则通过机器人的位姿参数来描述。
在进行轨迹规划时,机器人的运动学模型可以用来计算机器人在关节空间和笛卡尔空间中的运动路径。
运动学模型的好处在于能够将机器人的轨迹规划问题转化为几何学问题,从而简化了路径规划的计算过程。
与运动学不同,机器人的动力学研究的是机器人的运动与力之间的关系。
动力学模型可以描述机器人在进行运动时所受到的力和力矩。
动力学模型的建立需要考虑到机器人的质量、惯性、摩擦等因素,从而能够更精确地预测机器人的运动特性。
在轨迹规划中,动力学模型可以用来优化机器人的运动轨迹,以实现更加平稳、高效的运动。
轨迹规划是机器人运动控制中的一个重要问题,在实际应用中需要考虑到多种因素。
其中,避障是轨迹规划中常见的挑战之一。
通过运动学和动力学的分析,可以根据机器人的运动特性预测其可能的运动轨迹,并在规划路径时避开障碍物,以确保机器人的安全运行。
此外,路径规划还需要考虑到机器人的速度、加速度限制等因素,以保证机器人在运动过程中的动力学特性不会过于剧烈,从而降低机器人运动的顺滑性和精度。
机器人的轨迹规划可以使用多种方法,常见的包括解析法、优化法和仿真法等。
解析法是利用运动学和动力学方程直接求解轨迹规划问题,以得到机器人的运动方程和运动控制模型。
优化法则是通过设定优化目标和约束条件,利用优化算法求解最优的机器人路径规划问题。
仿真法则是通过建立机器人运动学和动力学模型,并在计算机中进行仿真,模拟机器人在不同环境下的运动情况,以寻找最佳的轨迹规划方案。
工业机器人轨迹规划
![工业机器人轨迹规划](https://img.taocdn.com/s3/m/a477e06bf01dc281e53af0ec.png)
2、过路径点的三次多项式插值
3、高阶多项式插值
4、用抛物线过渡的线性插值
一、三次多项式插值
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。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 (t)来表示。
为实现系统的平稳运动,每个关节的轨迹函数 (t)至少需要满足
四个约束条件,即两端点位置约束和两端点速度约束。
端点位置约束是指起始位姿和终止位姿分别所对应的关节角度。
关(节t)在角时度刻ft,0=即0时的值是起始关节角度0,在终端时刻tf时的值是终止
为满足关节运动速度的连续性要求,起始点和终止点的关节速 度可简单地设定为零,即
0 0
t
f
0
上面给出的四个约束条件可以惟一地确定一个三次多项式:
运动过程中的关节速度和加速度则为
t
t
a1 2a2t
2a2
3a3t 6a3t
2
关节角速度和角加速度的表达式为:
t
6
t
2 f
f 0
(3) 规划机器人的运动轨迹时,需明确其路径上是否存在障碍约 束的组合。
本章主要讨论连续路径的无障碍轨迹规划方法。
6.2 插补方式分类与轨迹控制
6.2.1 插补方式分类 点位控制(PTP控制)通常没有路径约束,多以关节坐标运
动表示。点位控制只要求满足起终点位姿,在轨迹中间只有 关节的几何限制、最大速度和加速度约束;为了保证运动的 连续性,要求速度连续,各轴协调。如MOVJ
6机器人轨迹规划
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无
位置控制
6.2 插补方式分类与轨迹控制
6.2.1 插补方式分类
6.2.2 机器人轨迹控制过程
6.2.1 插补方式分类
路径控制 不插补 关节插补(平滑) 空间插补
1 ) 各 轴 独 立 1)各轴协调运动, 定 点位控制 快速到达。 时插补。 PTP 2 ) 各 关 节 最 2 )各关节最大加速 大加速度限制 度限制
主要是笛卡尔路径上解的存在性、唯一性和奇异性。
第一类:中间点在工作空间之外
所规划的路径上的某些点可能超出了工作空间
第二类:在奇异点附近关节速度激增 第三类:起始点和目标点有多重解 在处于奇异位姿时,与操作速度对应的关节速度可能趋于无限 起始点和目标点虽有多重解,但由于关节变量的约束和障碍约 大,但所容许的关节速度有限,导致操作臂偏离预期轨迹 束,可行解数目减少,起点和目标点若不用同一反解,这时关 节变量的约束和障碍约束便会产生问题。在控制运动之前,检
X i 1 X i cos Yi sin Yi 1 Yi cos X i sin i 1 i
6.3.2 圆弧插补
2. 空间圆弧插补
1 )把三维问题转化成二维问 题,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。
便可算出任意时刻的关节位置, 控制器则据此来驱动关节所需的
位置。 尽管每一关节是用同样步骤分别进行轨迹规划的, 但是 所有关节从始至终都是同步驱动。如果机器人初始和末端的速
5.1.2 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。
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21
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
22
6.3直角坐标空间法
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. 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。
13
6.1.3 机器人规划的方法 对于CP控制:
机械手末端的运动轨迹是根据任务的需要给定的 ,但是它也必须按照一定的采样间隔,通过逆运动学 计算,将其变换到关节空间,然后在关节空间中寻找 光滑函数来拟合这些离散点.最后,还有在机器人的 计算机内部如何表示轨迹,以及如何实时地生成轨迹 的问题。
14
6.2 关节空间法
7
6.1.2 机器人规划作业分类
常见的机器人作业有三种:
•点位作业(PTP=point-to-point motion) •直线作业(Continuous Path,CP)控制 •连续路径作业(continuous-path motion),或者
称为轮廓运动(contour motion)。
8
6.1.2 机器人规划作业分类
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。
点位控制
9
6.1.2 机器人规划作业分类
直线控制
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6.1.2 机器人规划作业分类 轮廓(Continuous Path,CP)控制
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6.1.3 机器人规划方法
操作臂最常用的轨迹规划方法有两种:
第一种是要求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)选取参数 化轨迹,对结点进行插值,并满足约束条件。 第二种方法要求给出运动路径的解析式。 轨迹规划既可以在关节空间也可以在直角空间中进行。
3
工业机器人的轨迹规划
{xk}
任务规划 器
压缩的数 据
图像分析 器
I(k,e)
摄像机
qd(t)
轨迹规划 器
q(t)
机器人控 (t ) 操作臂动 制器 力学 操作臂运 动学
x(t) 环境
F(t)
力传感器
任务规划器
4
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 20t 2 4.44t 3
t 40t 13.33t 2
t 40 26.66t
(4-5) (4-6) (4-7)
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对上式求导,可以得到角速度和角加速度
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 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
20
6.2 关节空间法
2)抛物线连接的线性函数插值 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。
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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) 三次多项式函数插值
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
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。这里所说的轨迹是指随时间变化的位置、速度 和加速度。
5
6.1.1 机器人规划的基本概念
简言之,机器人的工作过程,就是通过规划,将要求的 任务变为期望的运动和力,由控制环节根据期望的运动和力的信 号,产生相应的控制作用,以使机器人输出实际的运动和力,从 而完成期望的任务。这一过程表述如下图所示。这里,机器人实 际运动的情况通常还要反馈给规划级和控制级,以便对规划和控 制的结果做出适当的修正。
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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
轨迹规划(Hand trajectory planning ),为了实现每一个动作,需要 对手部的运动轨迹进行必要的规定。
关节轨迹规划(Joint trajectory planning),为了使手部实现预定的运 动,就要知道各关节的运动规律。
1
6.1.1 机器人规划的基本概念
给主人倒一杯水
取一个杯子
t ai1 2ai 2t 3ai 3t 2 q t 2ai 2 6ai 3t q
24
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。 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。
6.1.1 机器人规划的基本概念
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。 任务规划(Task planning),它完成总体任务的分解。 动作规划(Motion P1anning),把实现每一个子任务的过程分解为一 系列具体的动作。
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:
找到水壶
打开水壶
把水倒入杯中
把水送给主人
提起水壶到杯口上 方 手部从A点移到B 点 关节从A点移到B点
把水壶倾 斜
把水壶竖 直
把水壶放回原 处
智能机器人的规划层次
2
6.1.1 机器人规划的基本概念
上述例子可以看出,机器人的规划是分层次的, 从高层的任务规划,动作规划到手部轨迹规划和关节轨迹 规划,最后才是底层的控制(见图)。在上述例子中,我们 没有讨论力的问题,实际上,对有些机器人来说,力的大 小也是要控制的,这时,除了手部或关节的轨迹规划,还 要进行手部和关节输出力的规划。 智能化程度越高,规划的层次越多,操作就越简单。 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。而且一般的工业机器人也不具备力的 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。
要求的任务
人 机 接 口
规
期望的 运动和力
控
控制作用
划
制
机 器 人 本 体
实际的 运动和力
机器人的工作原理示意图
6
6.1.1 机器人规划的基本概念
上图中,要求的任务由操作人员输入给机器人,为了 使机器人操作方便、使用简单,必须允许操作人员给出尽 量简单的描述。
上图中,期望的运动和力是进行机器人控制所必需的 输入量,它们是机械手末端在每一个时刻的位姿和速度, 对于绝大多数情况,还要求给出每一时刻期望的关节位移 和速度,有些控制方法还要求给出期望的加速度等。
(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:
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6.2 关节空间法
a0 q0 a1 0 3 a2 2 q f q0 tf 2 a3 3 q f q0 tf
18Байду номын сангаас
(4-4)
q0
0
tf
单个关节的不同轨迹曲线
t
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6.2 关节空间法
显然,这些光滑函数必须满足以下条件: