轨迹规划器从一类函数例如n次多项式

合集下载

基于时间最优的PTP轨迹规划问题

基于时间最优的PTP轨迹规划问题

基于时间最优的PTP轨迹规划问题梁延德;李瑞峰;张红哲;张晓蕾【摘要】When dealing with a minimum-time traj ectory planning for a point to point (PTP)task,parametric interpolation func-tions are usually used to join the target points.But whether the interpolation function itself can describe the fastest path is a problem.To solve this problem,a proposition that cubic spline function can describe a path which can be the fastest one among all the possible paths when the number of segments between each two points is 7 was proved.When the number of segments between each two points is 11,the jerks of the path can be constant with the same ing this kind of cubic spline,a penalty function was built.With conjugate gradient method,the result obtained is satisfactory.%针对PTP(point to point)问题中,插值函数可能无法描述时间最短的轨迹的问题,通过形式逻辑,证明在使用三次样条函数作为插值函数连接目标点时,在每两个相邻的目标点之间构造分段数为7的三次样条函数,可以使插值函数有能力描述时间最短的轨迹;在不丢失这种描述能力的前提下,当每两个相邻的目标点之间构造的三次样条函数的分段数为11时,各段三次样条函数的三次项系数可以为定值.在此基础上构造优化模型,用BFGS方法进行优化计算,优化结果表明,上述三次样条函数能有效满足轨迹规划的要求.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)001【总页数】7页(P231-237)【关键词】样条曲线;轨迹规划;点到点;插值;优化;对称秩二算法【作者】梁延德;李瑞峰;张红哲;张晓蕾【作者单位】大连理工大学工程训练中心,辽宁大连 116024;大连理工大学工程训练中心,辽宁大连 116024;大连理工大学工程训练中心,辽宁大连 116024;大连理工大学工程训练中心,辽宁大连 116024【正文语种】中文【中图分类】TP391.7;TP242.2时间最优下的点到点(point to point,PTP)轨迹规划问题旨在保证平稳性的前提下尽量缩短机器人的运行时间[1-3]。

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。

三维轨迹数据平滑处理

三维轨迹数据平滑处理

三维轨迹数据平滑处理一、概述三维轨迹数据平滑处理是数据预处理中的一个重要步骤,旨在消除数据中的噪声和异常值,提高数据的准确性和可靠性。

在机器人定位、自动驾驶、无人机航迹规划等领域,三维轨迹数据平滑处理技术发挥着至关重要的作用。

本文将介绍三维轨迹数据平滑处理的基本概念、常用算法及应用场景。

二、三维轨迹数据平滑处理的基本概念三维轨迹数据平滑处理主要包括两个方面的内容:滤波和平滑。

滤波的主要目的是去除噪声和异常值,而平滑的主要目的是减小数据点的波动,使数据更加平滑。

常用的滤波和平滑方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波、多项式拟合、样条插值等。

三、三维轨迹数据平滑处理的常用算法1. 中值滤波:中值滤波是一种非线性信号处理技术,适用于去除脉冲噪声和异常值。

中值滤波器将数据点按照大小排序,并将中值作为输出,能够有效地去除异常值,保留原始信号的特征。

2. 均值滤波:均值滤波是一种简单的线性滤波方法,通过对数据点的平均值进行计算,得到平滑的输出。

均值滤波适用于去除高斯噪声,但在去除脉冲噪声和异常值方面效果较差。

3. 高斯滤波:高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法,通过高斯函数对数据进行加权平均,得到平滑的输出。

高斯滤波适用于去除高斯噪声,具有较好的边缘保留性能。

4. 多项式拟合:多项式拟合是一种数学方法,通过最小二乘法拟合一组数据点,得到一个多项式函数。

多项式拟合能够较好地保留原始数据的特征,适用于复杂轨迹曲线的拟合和平滑处理。

5. 样条插值:样条插值是一种数学方法,通过构建样条函数对一组数据点进行插值和拟合。

样条插值能够得到连续且光滑的轨迹曲线,适用于复杂轨迹曲线的平滑处理。

四、三维轨迹数据平滑处理的应用场景1. 机器人定位:在机器人定位中,三维轨迹数据平滑处理技术能够去除传感器采集到的轨迹数据中的噪声和异常值,提高定位的准确性和稳定性。

2. 自动驾驶:在自动驾驶中,三维轨迹数据平滑处理技术能够减小车辆行驶轨迹的波动,提高车辆行驶的平稳性和安全性。

机器人运动轨迹五次多项式代码c++语言

机器人运动轨迹五次多项式代码c++语言

机器人运动轨迹五次多项式代码c++语言1. 引言在现代科技的发展中,机器人技术一直是一个备受关注的领域。

而机器人的运动轨迹控制是其中一个重要的研究方向。

在本文中,我将就机器人运动轨迹五次多项式代码在c++语言中的实现进行探讨,为了更好地展示主题,我将从什么是五次多项式开始讨论。

2. 五次多项式的介绍五次多项式是一个形式为f(x) = ax^5 + bx^4 + cx^3 + dx^2 + ex + f的函数。

其中,a、b、c、d、e、f为多项式的系数,x为自变量。

利用五次多项式,可以描述机器人在运动过程中的轨迹,使得运动更加平滑、自然。

3. 机器人运动轨迹五次多项式代码实现在c++语言中实现机器人运动轨迹五次多项式代码需要考虑多个方面,包括多项式的系数计算、坐标变换、路径规划等。

为了更清晰地展示代码的实现,我将逐步介绍代码的核心部分。

3.1 多项式系数计算在c++中,可以通过计算机器人运动轨迹的起始点、终点以及速度要求来计算多项式的系数。

这个过程涉及数学知识和c++语言的编程技巧,需要综合考虑数值计算的精度和代码的效率。

3.2 坐标变换机器人运动轨迹通常是在机器人坐标系下进行描述的,而实际控制机器人需要在世界坐标系下进行。

在c++代码中需要考虑坐标变换的问题,将机器人坐标系下的轨迹转换到世界坐标系中。

3.3 路径规划路径规划是机器人控制中的重要环节,它决定了机器人在运动过程中的轨迹。

在c++代码中,需要考虑机器人的动力学模型、环境障碍物等因素,综合考虑机器人的运动约束和安全性。

4. 个人观点和理解在我看来,机器人运动轨迹五次多项式代码在c++语言中的实现是一个结合数学、物理和计算机科学的综合性问题。

通过对这个问题的深入研究和实践,不仅可以提高自己在这些领域的知识水平,还可以对机器人技术有更全面、深刻的理解。

5. 结论本文对机器人运动轨迹五次多项式代码在c++语言中的实现进行了探讨。

通过对多项式的介绍、代码实现的讲解以及个人观点和理解的共享,希望能够帮助读者更全面、深刻地理解这一主题。

第4章 工业机器人运动轨迹规划

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

第5章-轨迹规划

第5章-轨迹规划
(t 0 ) i c0 c0 i (t 0 ) 0 c1 c1 0 c (t ) c 2 2 1 (t ) i c 2 t 2 2 (t ) c 2 t (t ) c 2
将初始和末端条件代入 (t ) c0 c1t c2t 2 c3t 3 c4 t 4 c5t 5 (t ) c 2c t 3c t 2 4c t 3 5c t 4
1 2 3 4 5
(t ) 2c2 6c3t 12 c4t 2 20 c5t 3
§5.3 轨迹规划的基本原理
一 关节空间的轨迹规划
1. 非归一化运动 计算起点和终点的关节变量,各关节都以最大角 速度运动
A
B 特点:轨迹不规则,末端走过的距离不均匀,且各 关节不是同时到达。
2.归一化运动
在1的基础上对关节速率做归一化处理,使各关 节同时到达终点。 A
B
特点:各关节同时到达终点,轨迹各部分比较均 衡,但所得路径仍然是不规则的。
(t ) 5 9 .6t 6 .96 t 2 0 .928 t 3
关节位置、速度和加速度图形
三、抛物线过渡的线性运动轨迹
如果机器人关节以恒定速度运动,那么轨迹方程就相当于 一次多项式,其速度是常数,加速度为0,这说明在起点和终 点,加速度为无穷大,只有这样才可以瞬间达到匀速状态。但 很显然这是不可能的,因此在起点和终点处,可以用抛物线来 进行过渡。如图所示
§第5章 轨迹规划(4学时)
学习目的: 1 理解轨迹规划原理 2 学会用轨迹规划处理实际问题 学习内容: 1 轨迹规划原理 2 关节空间的轨迹规划 3 直角坐标空间的轨迹规划
重点:轨迹规划的基本原理 难点:关节空间的轨迹规划

机器人技术 第五章 轨迹规划

机器人技术 第五章   轨迹规划

轨迹规划的基本概念 Nhomakorabea路径与轨迹
路径定义为机器人位形的一个特定序列,而不考 虑机器人位形的时间因素。 轨迹则强调何时到达路径中每一点,强调时间性。

关节空间与直角坐标空间描述
关节空间描述:已知关节的起始点、中间点、终止点参数,求关节 变量随时间的变化关系。 直角坐标空间描述:已知机器人手坐标系运动路径或轨迹,求各关 节变量随时间的变化关系。 直角坐标空间轨迹规划需要转 化为关节空间轨迹规划后才能 够实施。 转化的具体方法是,取若干中间 点,并依次计算逆运动学方程, 求出各关节对应点关节参数。
关节空间轨迹规划关节空间轨迹规划对关节加速度要求较高直角坐标空间轨迹规划直角坐标空间轨迹规划经过中间点的直角坐标空间轨迹规划关节空间轨迹规划三次多项式轨迹规划初始和终止时刻的位移和速度为已知具有四个已知参数因此可以确定一个三次多项式
第五章 轨迹规划

轨迹规划的基本原理 关节空间轨迹规划 直角坐标空间轨迹规划
高次多项式运动轨迹
对于存在中间点的情况,如果不知道中间点全部运动参数, 则可以采用更高次多项式轨迹规划,把两段独立的轨迹规 划方程合并成一个阶次更高的方程。
(t ) c0 c1t c2t cn1t
2
n1
cn t
n
高次多项式轨迹规划
随着阶次的增高,计算量明显增大; 解决的办法是:还要把高次多项式化为多个低阶次 的多项式。使所有低阶次多项式的未知变量数与所有 给定已知条件相等,并尽量减小不同多项式的阶次差。 相邻的多项式之间满足位置、速度、加速度连续性 约束条件。
特点:
f
1、中间段为恒速运动;
B A i
B A tb tf -tb tf

第7章-轨迹规划

第7章-轨迹规划

基本运动
直线移动
定轴转动
7.3 笛卡尔路径轨迹规划

驱动变换:06T
B0T BPiD
T6 1
E
• D(λ)是归一化时间λ的函数,λ=t/T,λ∈[0,1];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。
• 在节点Pi,实际时间t=0,因此λ=0,D(0)是4×4的单位
0 a0
f
a0 a1t f

a2t
2 f

a3t
3 f
0 a1
0
a1
2a2t f

3a3t
2 f
a0 0 a1 0
a2


3
t
2 f
f 0

a3


2
t
3 f
f 0
7.2 关节轨迹的插值计算
– 【例】已知一台连杆机械手的关节静止位置为θ=5°,该机械手从静止位置开始在4s内平滑转动到 θ=80°停止位置。试计算完成此运动并使机械臂 停在目标点的3次曲线的系数。
c 0



0
0
0
1
v vers 1cos
7.3 笛卡尔路径轨迹规划
• 旋转变换Ra(λ)表示绕矢量k转动θ角得到的,而矢量k
是Pi的y轴绕其z轴转过ψ角得到的,即:
s c s 0 0 0
k

c



s
ai 1x ai 1y ai 1z
pi 1x

pi1y
pi 1z

0 0 0 1
7.3 笛卡尔路径轨迹规划
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

•点位作业(PTP=point-to-point motion) •连续路径作业(continuous-path motion),或者称为轮廓运动
(contour motion)。
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
多项式函数来“内插”或“逼近”给定的路径,并产生一系列的
控制点。 a. 三次多项式插值 只给定机器人起始点和终 止点的关节角度。

f
0
0 tf
单个关节的不同轨迹曲线
t
为了实现平稳运动,轨迹函数至少需要四个约束条件。即 ————满足起点和终点的关节角度约束
————满足起点和终点的关节速度约束(满 足关节速度的连续性要求)

b. 过路径点的三次多项式插值 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。
3
0
0 t0 t1 t2 t

同理可以求得此时的三次多项式系数:
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。
2.关节轨迹的插值
关节空间法计算简单、容易。再者,不会发生机构的奇异性
问题。
轨迹规划方法一般是在机器人的初始位置和目标位置之间用
自主移动机器人的导航问题要解决的是: (1)“我现在何处?”; (2)“我要往何处去?”; (3)“要如何到该处去?”。
局部路径规划主要解决(1)和(3)两个问题,即机器人 定位和路径跟踪问题;方法主要有:人工势场法 、模糊逻辑算 法等 。
全局路径规划主要解决(2),即全局目标分解为局部目 标,再由局部规划实现局部目标。主要有:可视图法 、环境分 割法(自由空间法 、栅格法 )等 ;
也要连续。
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。

A
D
C
0
B
t0
tA tB
(2)为了保证每个路径点上的加速度连续,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
a.基于模型和基于传感器的路径规划 基于模型的方法有:c-空间 法、自由空间法、网格法、四叉 树法、矢量场流的几何表示法等。
相应的搜索算法有A*、遗传算法
等。
B
D C
图中A区域的位置码 (Location Code:LC)为3031。 问:图中B,C,D区域的位置码 LC为?
b.全局路径规划(Global Path Planning)和局部路径规划 (Local Path Planning)
速度的值越大,过渡长度越短。
f
h
0
0 th tf t
带抛物线过渡的线性插值(2)
d、过路径点的用抛物线过渡的线性插值 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有抛物线过渡。(同样存在多 解)
第五章 机器人的轨迹规划
5.1 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) 摄象机
q(t) qd(t)
轨迹规划 器 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
1.轨迹规划的一般性问题 这பைடு நூலகம்所谓的轨迹是指操作臂在运动过程中的位移、速度和 加速度。 常见的机器人作业有两种:

j l k 0
多段带有抛物线过渡的线性插值轨迹
t
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
5.2 移动机器人的轨迹规划
1. 机器人的路径规划(一般指位置规划)
此时的 速度约 束条件 变为:
(0) 0 (t f ) 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。
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 ) a0 a1t a2t 2 a3t 3 a4t 4 a5t 5
解上面四个方程得:
注意:这组解只适用于关节起点、终点速度为零的运动情况。
例:设只有一个自由度的旋转关节机械手处于静止状态时, =150,要在3s内平稳运动到达终止位置: 止点的速度为零。 解: 将上式的已知条件代入以下四个方程得四个系数: =750,并且在终
因此得:
(t ) 15.0 20.0t 2 4.44t 3 (t ) 40.0t 13.32t 2 (t ) 40.0 26.64t
c、用抛物线过渡的线性插值 单纯线性插值将导致在结点处关节运动速度不连续,加速度
无限大。

0
t

解决办法:在使用线性插值时,
f
把每个结点的邻域内增加一段抛
物线的“缓冲区段”,从而使整
0
0 tb tf-tb tf t
带抛物线过渡的线性插值(1)
个轨迹上的位移和速度都连续。

对于多解情况,如右图所示。加
相关文档
最新文档