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](https://img.taocdn.com/s3/m/5ace956e657d27284b73f242336c1eb91a3733dd.png)
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
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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
![机器人的轨迹规划和运动控制](https://img.taocdn.com/s3/m/a5744397d0f34693daef5ef7ba0d4a7302766c89.png)
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。
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](https://img.taocdn.com/s3/m/77a449fa2dc58bd63186bceb19e8b8f67d1cef5c.png)
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。
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。
机器人学基础机器人轨迹规划蔡自兴课件
![机器人学基础机器人轨迹规划蔡自兴课件](https://img.taocdn.com/s3/m/01260c05777f5acfa1c7aa00b52acfc789eb9f2a.png)
Part
02
机器人轨迹规划概述
轨迹规划的定义
轨迹规划是指根据机器人作业任务的 要求,通过一系列算法和计算,为机 器人确定从起始位置到目标位置的路 径和姿态变化过程。
轨迹规划的主要目标是确保机器人在 运动过程中安全、平稳、高效地完成 作业任务,同时避免与环境和其他物 体发生碰撞。
轨迹规划的分类
01
03
总结词:权威性强
THANKS
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机器人轨迹规划的挑战与展望
面临的挑战
环境不确定性
机器人所处的环境常常具有不确 定性,如障碍物突然出现、动态 变化等,需要机器人具备快速适 应和调整的能力。
实时性要求
许多应用场景要求机器人的运动 轨迹规划具有实时性,能够快速 响应外界变化。
高精度要求
在某些应用场景中,如工业制造 、医疗手术等,机器人需要实现 高精度的轨迹跟踪和定位。
第三阶段
20世纪90年代,随着人工智能技 术的进步,机器人开始具备自主 学习和决策能力。
机器人的应用领域
工业领域
机器人广泛应用于汽车制造、电子制造、金 属加工等工业生产线上,提高生产效率和产 品质量。
服务领域
机器人可以提供各种服务,如家庭服务、餐饮服务 、医疗服务等,提高服务质量和效率。
军事领域
机器人可以用于军事侦察、排雷、攻击等任 务,提高军事行动的安全性和效率。
机器人学基础机器人 轨迹规划蔡自兴课件
• 机器人学基础概念 • 机器人轨迹规划概述 • 机器人轨迹规划技术 • 机器人轨迹规划的应用实例 • 机器人轨迹规划的挑战与展望 • 参考文献
目录
Part
01
机器人学基础概念
机器人的定义与分类
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。
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
![6机器人轨迹规划](https://img.taocdn.com/s3/m/e87868392af90242a895e58e.png)
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。
机器人轨迹规划
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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 。
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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。
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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。 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。
t 15 20t 2 4.44t 3
t 40t 13.33t 2 t 40 26.66t
对上式求导,可以得到角速度和角加速度
(4-6) (4-7)
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。
3
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: q (t ) qf
多段带有抛物线过渡的线性插值轨迹
t
17
18
•
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,并位于两过渡域之间的线性域上。
伪节点
原节点
0
用伪节点的插值曲线
t
19
6.3笛卡儿空间规划法
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。
1
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。
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。
2
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。
q t ai1 2ai 2t 3ai 3t 2 q t 2ai 2 6ai 3t
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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。
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。
22
THANK YOU
23
10
(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。
(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;
11
•
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
3
0
0 t0 t1 t2 t
9
• 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:
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:
t a0 a1t a2t 2 a3t 3
(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:
5
6.2 关节空间法
a0 q0 a1 0 3 a 2 2 q f q0 tf 2 a3 3 q f q0 tf
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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
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:
A
D
C
0
B
t0
tA tB
tC
tD t
路径点上速度的自动生成
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• 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。
q0
0
tf
单个关节的不同轨迹曲线
t
4
பைடு நூலகம்
6.2 关节空间法
显然,这些光滑函数必须满足以下条件:
tf f
0 0
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:
tf 0
0 0
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。
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。
g
v
0
0
t0
tv
tg t
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•
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。
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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
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• 过路径点的路径与抛物线拟合的线性函数
如图所示,某个关节在运动中设有n个路径点,其中三个相邻的 路径点表示为j,k和l,每两个相邻的路径点之间都以线性函数相连, 而所有的路径点附近则用抛物线过渡。(同样存在多解)
j l k 0