工业机器人路径规划及仿真
工业机器人作业路径规划与优化研究
工业机器人作业路径规划与优化研究引言工业机器人在现代制造业中扮演着重要角色，它们能够高效地完成各种生产、组装和搬运任务。
其中，作业路径规划与优化是工业机器人领域中一个关键的研究方向。
该任务旨在解决工业机器人在执行任务时需要找到最佳路径的问题，以实现高效的生产和资源利用。
本文将介绍工业机器人作业路径规划与优化的研究现状，并探讨其在实际应用中的挑战和前景。
1. 工业机器人作业路径规划概述工业机器人作业路径规划是指在给定任务和约束条件下，确定机器人移动路径的过程。
该过程通常需要考虑到多个因素，如机器人的动力学特性、工作环境的约束以及任务的要求等。
在现实应用中，往往需要在保证机器人安全性和任务完成性的前提下，找到一条最短路径或最优路径，以实现高效的生产。
2. 工业机器人作业路径规划方法在工业机器人作业路径规划中，存在许多不同的方法和算法。
以下是其中几种常见的方法：2.1 离线路径规划离线路径规划是指在任务执行前，通过计算机仿真和优化算法确定机器人的路径。
这种方法的优点是能够预先进行路径规划和优化，从而提高机器人作业的效率。
常用的离线路径规划算法包括A*算法、遗传算法和模拟退火算法等。
2.2 在线路径规划在线路径规划是指机器人在执行任务时实时计算最佳路径。
这种方法的优点是可以根据工作环境的变化和机器人的实时反馈进行路径调整，以适应实际情况。
常用的在线路径规划算法包括RRT（Rapidly-exploring Random Trees）和PRM （Probabilistic Roadmap）等。
3. 工业机器人作业路径优化除了路径规划，路径优化也是工业机器人作业中的关键问题之一。
在路径优化中，目标是通过调整机器人的路径，使其在执行任务时减少能源消耗、提高生产效率或降低成本。
以下是几种常见的路径优化方法：3.1 机器人姿态优化机器人姿态优化是指通过调整机器人的朝向和位置来改变其路径。
这种优化方法可以减少机器人在移动过程中的能源消耗和时间开销，从而提高其作业效率。
工业机器人的智能控制与路径规划
工业机器人的智能控制与路径规划工业机器人在现代制造业中扮演着越来越重要的角色。
为了提高生产效率和质量，智能控制与路径规划成为了工业机器人领域的关键问题。
本文将就工业机器人的智能控制与路径规划进行探讨，并介绍目前的研究进展与应用场景。
一、智能控制技术智能控制技术是工业机器人发展的重要驱动力之一。
随着人工智能和机器学习领域的快速发展，工业机器人也逐渐被赋予了更强的智能化能力。
智能控制技术主要包括以下几个方面：1. 感知技术：工业机器人需要通过传感器获取周围环境的信息，以便做出正确的决策。
例如，视觉传感器可以帮助机器人进行目标识别和位置定位，力传感器可以用于进行物体抓取和力控制等。
2. 决策与规划技术：基于感知到的信息，工业机器人需要做出适当的决策和规划。
例如，通过机器学习算法，机器人可以学习并改进自己的动作策略，以实现更高效的任务完成。
3. 控制技术：智能控制技术需要结合运动控制和力控制。
通过控制机器人的关节运动和末端执行器的力矩，可以实现精确的运动和力控制，从而适应不同的任务需求。
二、路径规划技术路径规划技术是指为工业机器人确定一条合适的路径，以达到特定任务的目标。
路径规划的目标通常是最小化总运动时间、最小化路径长度、避免障碍物等。
目前主流的路径规划算法有以下几种：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，可以用于解决离散空间的路径规划问题。
该算法通过评估当前节点与目标节点之间的代价函数，选择代价最小的节点进行搜索，以找到最优的路径。
2. RRT算法：Rapidly-exploring Random Tree（RRT）算法是一种概率采样算法，广泛应用于连续空间中的路径规划。
该算法通过随机采样和树结构的建立，快速生成一颗覆盖整个空间的树，并找到最优路径。
3. 动态规划算法：动态规划算法适用于有较大状态空间和连续时间段的路径规划问题。
该算法通过将大问题划分为小问题，并根据当前状态选择最优的决策，从而获得最优路径。
工业机器人路径规划与控制系统设计
工业机器人路径规划与控制系统设计工业机器人是一种广泛应用于制造业中的自动化设备，能够准确、高效地执行各种重复性的操作任务。
在实际应用中，工业机器人的路径规划与控制系统设计是至关重要的一步。
本文将从路径规划和控制系统设计两个方面对工业机器人进行深入探讨。
一、路径规划路径规划是指确定机器人从起始位置到目标位置的最佳路径的过程。
在工业机器人的路径规划中，最常用的方法是基于几何模型的方法和基于规则的方法。
基于几何模型的方法是指根据机器人的运动学模型和环境的几何信息来寻找最佳路径。
这种方法通常包括离散化、逆运动学求解、步进运动和碰撞检测等步骤。
其中，离散化将工作空间分成有限个小块，逆运动学求解求解机器人关节角，步进运动对路径进行逐步优化，碰撞检测避免机器人与障碍物的碰撞。
这种方法的优点是精度高、路径规划效果好，但计算量较大。
基于规则的方法是指利用经验规则和启发式算法来制定路径规划策略。
这种方法通常包括顺序规则、随机规则和遗传算法等。
其中，顺序规则按照特定的优先级顺序选择路径，随机规则根据随机数选择路径，遗传算法通过模拟生物进化的方式搜索最佳路径。
这种方法的优点是计算量小、速度快，但路径规划效果相对较差。
二、控制系统设计控制系统设计是指为工业机器人设计一个合适的控制系统，使其能够按照路径规划的要求精确执行任务。
在工业机器人的控制系统设计中，常见的方法包括关节空间控制、工具空间控制和混合控制。
关节空间控制是指通过控制机器人各个关节的角度来实现运动控制。
这种方法通常包括PID控制、反馈控制和前馈控制等。
其中，PID控制是常用的运动控制方法，通过调整比例、积分和微分参数来实现控制精度和稳定性的平衡。
反馈控制通过测量机器人当前位置和速度进行实时控制，前馈控制通过预测目标位置来提前调整控制信号。
关节空间控制的优点是控制精度高、响应速度快，但需要较为复杂的运动学模型。
工具空间控制是指直接控制机器人末端执行器的位置和姿态来实现运动控制。
工业机器人系统中的路径规划算法设计与优化
工业机器人系统中的路径规划算法设计与优化一、引言工业机器人技术的快速发展使得自动化生产在工业生产中得到了广泛应用。
工业机器人的自主运动能力是其实现自动化生产的核心要素之一。
而路径规划算法作为工业机器人自主运动的重要组成部分，在机器人系统中起着至关重要的作用。
合理的路径规划算法不仅可以提高机器人的运动效率和准确性，还能保证机器人在复杂环境中的安全运动。
本文将针对工业机器人系统中的路径规划算法设计与优化进行深入探讨。
二、路径规划算法的基本原理路径规划算法是指根据机器人的起点和终点，结合环境的约束条件，通过合理的规划方法找到机器人的最优或满足特定要求的路径。
在工业机器人系统中，路径规划算法的基本原理包括以下几个方面：1. 机器人运动模型：机器人运动模型定义了机器人在三维空间中移动的方式和约束条件。
常见的机器人运动模型有点模型、平面模型和体模型三种，分别适用于不同类型的机器人。
2. 动力学约束：动力学约束考虑了机器人在运动过程中的力学特性，包括速度、加速度、力矩等。
基于动力学约束的路径规划算法可以确保机器人在运动过程中的平稳性和稳定性。
3. 障碍物检测与避免：工业生产现场通常存在着各种各样的固定或移动障碍物，这些障碍物会对机器人的运动路径造成影响。
路径规划算法需要考虑到障碍物的存在，并通过避障策略确保机器人能够安全地绕过障碍物。
4. 优化准则：路径规划算法的优化准则主要包括路径长度、运动时间、能耗等方面的指标。
在实际应用中，根据不同的需求可以进行权衡和平衡，从而设计出适用于具体工业场景的路径规划算法。
三、工业机器人系统中的路径规划算法设计工业机器人系统中的路径规划算法设计需要充分考虑到机器人的运动特性以及实际应用场景的要求。
以下是几种常用的路径规划算法：1. 经典的启发式搜索算法：启发式搜索算法是一种基于搜索空间的路径规划方法，通过评估不同路径的启发函数值，选择最优的路径。
其中，A*算法和Dijkstra算法是两种常见的启发式搜索算法。
工业机器人的路径规划算法与实践技巧
工业机器人的路径规划算法与实践技巧工业机器人是当今制造业中的重要工具，它们能够自动执行繁重、危险或重复性的任务，提高生产效率和质量。
而在工业机器人的使用过程中，路径规划是一项至关重要的技术。
路径规划是指机器人在给定环境中找到一条有效路径以实现指定任务的过程。
本文将介绍工业机器人的路径规划算法与实践技巧。
一、路径规划算法1.1 A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，广泛应用于路径规划中。
该算法通过估计当前节点到目标节点的代价函数，综合考虑节点距离和启发函数的值，选择最佳路径。
A*算法在工业机器人路径规划中的优势在于快速找到最优路径，并且具有较低的计算复杂度。
1.2 RRT算法RRT(快速随机树)算法是一种无模型、无领域信息的路径规划算法。
RRT树是由一系列节点和连边构成的树状结构。
RRT算法通过随机采样和树的生长来搜索可行路径，根据树的生长方向来生成最佳路径。
RRT算法适用于复杂环境下的路径规划，并且具有较高的计算效率。
1.3 D*算法D*算法是一种增量式最优路径规划算法，它能够在路径规划过程中动态调整路径。
D*算法通过不断更新路径距离和启发函数的值，实现最短路径的搜索。
D*算法适用于有动态环境变化的路径规划，如避让障碍物或更新环境信息。
二、路径规划实践技巧2.1 环境建模在进行路径规划之前，需要对工作环境进行建模。
环境建模可以使用传感器等设备获取工作区域的地图信息，并将其转化为机器人可识别的模型。
准确的环境建模有助于机器人更好地感知环境，提高路径规划的效果。
2.2 碰撞检测碰撞检测是路径规划中的关键步骤，用于检测规划的路径是否与环境中的障碍物发生碰撞。
通过合理选择碰撞检测算法和参数设置，可以提高路径规划的可靠性和安全性。
2.3 优化路径在得到初始路径后，可以通过优化算法对路径进行优化。
优化路径可以减少机器人的移动距离、降低能耗，并提高生产效率。
常见的优化算法包括迭代最优化算法和模拟退火算法等。
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。
工业机器人中的运动规划算法及实际应用案例分析
工业机器人中的运动规划算法及实际应用案例分析工业机器人已经成为现代生产线的主要组成部分，它们能够以高效、准确和精确的方式完成各种任务。
机器人的运动规划是其中一个关键的技术，它决定了机器人如何在给定的环境中移动、定位和执行任务。
本文将介绍工业机器人中常用的运动规划算法，以及几个实际应用案例的分析。
一、运动规划算法概述1. RRT算法：Rapidly-exploring Random Tree（快速探索随机树）算法是一种常用的机器人运动规划算法。
它通过随机扩展树的方式，快速生成一棵树来表示机器人的运动空间。
RRT 算法广泛应用于机器人路径规划、避障和运动控制等领域。
2. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，可用于机器人在环境中的路径规划。
该算法通过评估各个路径的启发式代价函数来选择最佳的路径。
A*算法在机器人导航、地图制图和自动驾驶等领域具有广泛的应用。
3. DWA算法：Dynamic Window Approach（动态窗口法）是一种用于机器人运动规划的实时算法。
DWA算法通过考虑机器人的动力学限制和环境的动态变化来生成高效、安全的轨迹。
该算法常用于机器人的导航、定位和运动控制等领域。
二、实际应用案例分析1. 自动化仓储系统：自动化仓储系统主要由工业机器人和仓库管理系统组成，用于实现货物的自动存储和检索。
在该系统中，机器人需要在仓库中准确地定位货物并执行搬运任务。
运动规划算法可以帮助机器人规划最佳的路径，减少运动时间，并确保机器人与其他设备和人员的安全距离。
通过应用运动规划算法，自动化仓储系统可以提高效率、降低成本，并实现自动化的物流操作。
2. 车辆生产线：在车辆生产线上，工业机器人通常用于自动焊接、喷涂和组装等工艺。
在执行这些任务时，机器人需要准确地控制其运动轨迹，并在与车辆和其他设备的接触中保持安全。
运动规划算法可以帮助机器人规划最佳的运动路径，确保焊接、喷涂和组装等工艺的准确性和一致性。
工业机器人的定位与路径规划
工业机器人的定位与路径规划工业机器人是一种在生产线上进行自动化操作的设备，广泛应用于制造业的各个领域。
而机器人的定位与路径规划则是机器人能够准确并高效地执行任务的基础。
本文将探讨工业机器人的定位与路径规划的原理与方法。
一、定位技术在工业机器人中，定位技术主要有以下几种：1. 视觉定位：通过摄像头或激光扫描仪等设备获取工作环境的图像信息，利用计算机视觉算法实现机器人的定位。
常见的方法有特征点匹配、SLAM（同步定位与地图构建）等。
2. 激光测距：利用激光束测量目标物体与机器人之间的距离，通过激光传感器获取位置信息。
这种方法具有精度高、适用范围广等优点。
3. GPS定位：通过卫星定位系统获取机器人的全球位置信息。
然而，在工业场景中，GPS信号受到建筑物和设备的遮挡，精度通常较低，故很少应用于工业机器人的定位。
二、路径规划算法路径规划算法是指机器人在已知环境中，找到一条能够到达目标位置的最短路径的方法。
以下是几种常见的路径规划算法：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估距离综合代价函数来选择下一步的行动，从而找到最短路径。
2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种广度优先的搜索算法，它通过计算每个节点到起点的代价来选择下一步的行动，直到找到目标。
3. RRT算法：RRT（快速随机树）算法利用树形结构来表示可行路径，并通过随机采样和扩展的方式逐步构建树，最终找到最优路径。
三、定位与路径规划的结合在实际应用中，定位和路径规划通常需要结合起来，以实现机器人的自主导航。
以下是一种典型的定位与路径规划的结合方法：1. 环境建模：通过传感器获取工作环境的三维点云或二维地图信息，并利用算法对其进行处理和分析，建立准确的环境模型。
2. 定位更新：机器人根据实时获取的传感器数据，通过定位算法估计自身的位置，并将其更新到环境模型中。
3. 路径规划：基于准确的环境模型和定位信息，机器人使用路径规划算法选择一条最短路径，并生成路径点序列。
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工业机器人路径规划及仿真
发表时间：2019-09-17T15:53:24.233Z 来源：《城镇建设》2019年第15期作者：鲁严[导读] 本文对鸥工业机器人的实时高精度路径跟踪与轨迹规划进行了简单的研究。
天津日北自动化设备有限公司天津市 300385 摘要：现阶段，人们对工业机器人的性能要求逐渐提高，只有这样才能提高现代化工艺生产质量与效率。
工业机器人系统具有较强的非线性、强耦合性特点，将工业机器人通过高复杂系统的形式进行操作，并将其中的动力学特点体现出来，保证工业机器人可以正常使用。
然而，工业机器人在实际运行期间常常会因为多种原因影响着机器人的控制性能，导致其不能正常运行下去。
要想从根本上解决这一
问题，就应该加强工业机器人高度高精度的控制，只有这样才能保证工业机器人可以正常运行下去。
基于此，本文对鸥工业机器人的实时高精度路径跟踪与轨迹规划进行了简单的研究。
关键词：工业机器人；实时；高精度；路径跟踪引言
现如今，科学、信息技术得到广泛应用，工业机器人也开始得到广泛运用，为工业行业改革以及发展提供了诸多支持。
工业机器人作为现代化工业不可缺少的一部分，有利于提高工业生产效率，对于其实现企业长期发展有极为重要的意义。
工业机器人非常关键的两个部位是手部路径跟踪、关节轨迹规划，在工业领域实现应用，能够在机器人路径中增加节点数量，并且提高节点路径分段处理效率，从而使工业机器人手部跟踪路径以及路径节点更加精准。
1.工业机器人的发展历程
伴随着科学技术的不断进步，工业机器人学科变得越来越有生命力，从上个世纪 50 年代美国发明第一台工业机器人开始，到如今这个时间，机器人的发展已经历经了大半个世纪。
纵观全局，这大半个世纪以来机器人的发展历史，机器人技术在工业需求的带领之下，已经得到了翻天覆地的变化。
众所周知，在国际上，工业机器人现如今已经成为一个成熟的产业，并且工业机器人被广泛地应用在汽车，电器，摩托车以及机械等工业生产领域。
无人不知，工业机器人在发达国家中已经存在了很多年。
在国内，工业机器人经过几代科研工作者坚持不懈的努力现在已经取得了很大进展，而且在某些关键技术上面取得了不少成绩已。
不过，总的来说，国内机器人行业确实还存在着缺乏整体核心技术的突破，并且具有中国知识产权的工业机器人的数量微乎极微，这需要我们科研工作人员在科研工作中要做到沉住心，仔细的钻研，从而为了实现国家科技的发展做出贡献。
现在国内机器人技术仅仅相当于国外发达国家 80 年代初期的水平，尤其是在制造工艺和装备以及机器人控制方面，我国还不能生产出高精密，高速度，高效率的工业机器人。
机器人控制技术是机器人实现一系列功能的核心，同时也是影响机器人性能的关键部分，控制技术在很大程度上一直制约着机器人技术的发展。
伴随着计算机科学，传感器技术，以及图像处理技术和其它相关技术的迅速发展，这时候，需要对机器人性能提出更高的要求，从而让工业机器人朝着快速高精度方向不断的发展，这对于机器人控制技术来说是一个不可攻克的挑战。
总而言之，机器人控制理论的发展过程大致可以分为三个阶段经历传统控制，现代控制理论和智能控制。
2.工业机器人运动学理论知识
所谓运动学通俗的说也就是关于运动的科学学科。
在进行运动学分析研究时，一般情况下不考虑系统的驱动力，同时也会直接忽略零部件的变形，换句话说也就是将零部件看作刚体。
对多刚体系统进行运动学分析时，需要把机构中连接构件和构件的运动副作为起点，并且构件的位置，速度以及加速度都是和运动副对应的约束方程来进行解答的。
工业机器人的本体结构比较繁琐复杂，为了能够更加形象的描述机器人构件在空间的姿态，可以通过在构件上固结坐标系，然后通过描述坐标系的关系来间接的研究机器人构件的运动学。
D-H法是机器人运动学研究的一种重要的方法，D-H法全称Denavit-Hatenberg，是Denavit和Hatenberg这两位科学工作者共同提出的一种研究串联机器人运动学的方法。
3.工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划的规划
手部路径跟踪与关节轨迹是工业机器人中重要组成部分，做好工业机器人的控制工作，减轻工业机器人中计算机控制在线负担，从而保证工业机器人可以正常的运行下去。
首先，工业机器人在实际运行期间，可以通过在线控制的形式将工业机器人坐标空间关节进行合理控制，并在坐标空间设置对应的节点，在节点设置完成之后还要做好节点坐标的定位工作，并通过拟合的形式对其中的节点进行控制，只有这样才能形成一个全新的关节轨迹。
其次，在对节点控制期间，还要沿着指定的关节轨迹进行运动，从而提升关节运动效果，保证其可以正常的运行下去。
当工业机器人中的节点数量逐渐增加时，工业机器人的整个路径跟踪的精准度也会有所提高，从而增加关节轨迹的分段数量，提高关节观点的自身的运动量。
工业机器人在实际运行期间，手部的路径跟踪精准度提升，那么整个机器人的首位两端路径节点就会有所下降，如果节点下降现象控制不及时，那么整路径节点就会出一定的弊端，严重影响了工业机器人的正常运行。
因此，在工业机器人实际运行期间，应该做好机器人首尾节点的控制工作，并在首尾节点中安装对应的正弦函数与余弦函数，并将其中的结构通过一乘积的形式展现出来，只有这样才能保证工业机器人的控制工作可以顺利进行下去。
比如说，O0-X0Y0Z0为工业机器人的基础坐标，那么手部路径是工业机器人的起点位置，并将其设置成P0，那么起点到尾部的条件就会设置成Pn，只有这样才能得出（n+1）节点，其中P0，P1节点就会通过路径分段的形式进行计算，得出工业机器人中的Qj0到终点Qjn的位置会通过整段轨迹的形式进行分段处理，保证工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划工作可以顺利进行下去。
4.工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划的超调性及振荡性 4.1 超调性
对于工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划来说，其在实际进行期间可以将关节坐标中的界值体现出来，并将其控制在整个工业机器人中的中间部位，并根据工业机器人的运行现状做好坐标曲线的控制工作，将其中的拐点体现出来，只有这样才能保证工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划工作可以顺利进行下去。
当工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划中的节点数值较小时，那么整个机器人能的节点轨迹就会通过一个全新的形式展现出来，只有这样才能保证节点轨迹不会发生超调的现象发生。
4.2 振荡性
对于工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划的震荡性来说，其在实际规划期间要做好关节轨迹的控制工作，并通过附加的形式为整个关节轨迹添加节点，只有这样才能提升工业机器人实时高精度。
对于其中的震荡性特点来说，还应该做好节点坐标值的限制工作，减少振荡现象的发生，降低振荡幅度，从而保证工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划工作可以顺利进行下去。
结束语
伴随着工业的快速发展，为了实现工业机器人高速高精度的运动控制，不但涉及到机器人的各个方面，同时也要求机器人本身的技术交叉性很强，例如本体结构优化技术，高速情况下的轨迹规划技术，以及多传感器信息融合技术等方面的科学技术。
在工业机器人仿真过程中，机器人的虚拟样机模型的精确程度直接影响着仿真效果，所以说，更加精确的虚拟样机模型的建立，是今后工业机器人科研工作的一个重要方向。
参考文献：
[1]朱宝林，许四祥，郝奇，江天琦.等离子去板坯毛刺机器人轨迹规划与仿真[J].太原科技大学学报，2019，40（02）：143-149.
[2]黄忠明，陈爱文，黄凤良.基于正弦加减速控制算法的工业机器人位姿轨迹规划研究[J].制造业自动化，2019，41（02）：31-34.
[3]鄢光辉.三菱六轴工业机器人的智能控制与程序编制[J].电子测试，2019（04）：73-75.。