轨迹生成概述

       在2024年6月时,写了一些关于6轴机械臂相关的学习笔记。如今已是2026年初,时间过得嗖嗖滴~由于是机械臂相关的从业者,所学习的知识大抵都与机械臂相关。继续学习《机器人学导论》的其他部分,开始第七章——轨迹的生成。

1、概述

       轨迹描述了机械臂在多维空间中期望的运动。轨迹:指的是每个自由度的位置、速度和加速度的时间历程。用户只需给定末端执行器的期望的目标位姿,而由系统来确定到达目标的准确路径、时间历程、速度曲线等。

       此外,规划好的轨迹如何在计算机中描述也是一个值得关注的问题。最后,要研究通过内部表达式计算轨迹的问题——即轨迹生成问题。大多数情况下,在轨迹生成的运行时间内需要计算位置、速度和加速度。这些轨迹由计算机计算,因此要以某种速率来计算轨迹点,此速率叫路径更新率。在典型的机械臂系统中,路径更新率在60Hz到2000Hz之间。

2、关于路径描述和轨迹生成的综述

       在大多数情况下,将操作臂的运动看作是工具坐标系{T}相对于工作台坐标系{S}的运动。这两种运动的方式是相同的,因为用户会感到按照这种方式描述路径和生成路径是非常有利的。

当按照工具坐标系相对于工作台坐标系的运动来指定路径时,其实是将运动的描述与任何具体的机器人、末端执行器或工件相分离。由此得到的模型,可将相同的路径描述应用于不同的操作臂或者用于具有不同工具尺寸的相同操作臂上。进而,总是可以通过相对于工作台坐标系的运动规划来确定和规划运动着的工作台(可能是一个传送带)的运动,而且在轨迹生成的运行时间内使得{S}的定义随时间变化。

如图7-1所示,一个基本问题是将操作臂从初始位置移动到某个最终期望位置——也就是将工具坐标系从当前值{Tinit}移动到最终期望值{Tfinal}。要注意,一般而言,运动包括工具相对于工作台的姿态变化和位置变化。

有时需要指定运动的更多细节而不只是简单地指定最终的期望位形。一种方法是在路径描述中给出一系列的期望中间点(位于初始位置和最终期望位置之间的过渡点)。因此,为了完成这个运动,工具坐标系必须经过中间点所描述的一系列过渡位置与姿态。每个中间点实际上都是确定工具相对于工作台的位置与姿态的坐标系。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。除了运动中的这些空间约束之外,用户可能还希望指定运动的瞬时属性。例如,在路径描述中可能还需要指定各中间点之间的时间间隔。

       通常,期望机械臂的运动是平滑的。为此,要定义一个连续的且具有连续一阶导数的光滑函数。有时还希望二阶导数也是连续的。一般而言,急速的运动会加剧机构的磨损,激起机械臂共振。因此,为了保证路径平滑,必须在各中间点之间,对路径的空间和时间特性给出一些限制条件。

       这样看存在着多种选择,因此可以使用很多方法来制定和规划路径。任何通过中间点的光滑函数都可以用来制定精确的路径。本章将从中选取一些简单的函数进行讨论。

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内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
### 轨迹生成算法概述 轨迹生成技术是一种用于预测或模拟物体运动路径的方法,在机器人学、自动驾驶、地理信息系统等领域具有广泛应用。根据应用背景和技术特点,可以将其划分为多种类别。 #### 笛卡尔空间轨迹规划算法 在笛卡尔空间中,轨迹规划主要关注的是末端执行器的空间位置和姿态变化。这类方法通常涉及插值技术和动力学约束条件的满足。例如,B样条曲线和多项式插值常被用来平滑地连接目标点之间的路径[^1]。通过这种方式,不仅可以确保路径连续性,还能控制加速度和 jerk(即加速度的变化率),从而减少机械系统的振动。 #### 关节空间轨迹规划算法 对于关节型机器人而言,其动作范围受限于各个自由度的角度限制以及物理特性。因此,关节空间内的轨迹规划更注重如何协调各关节角度随时间的变化规律来完成指定的任务。逆向运动学求解是这一过程中不可或缺的一部分[^1]。 #### 基于机器学习的序列到序列模型 除了传统的几何建模外,近年来基于深度学习框架下的Seq2Seq(seqence-to-sequence)架构也被应用于复杂的动态环境中的轨迹预测问题上。这种方法能够捕捉长时间依赖关系并自动生成合理的未来轨迹分布。正如某研究展示的结果那样,当给定初始状态作为输入时,训练好的神经网络能有效复制人类行为模式,并且输出高质量的时间步长级位移矢量集合[^2]。 ```python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense def build_lstm_model(input_shape=(None, 2)): model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(2)) # 输出维度对应坐标(x,y) return model model = build_lstm_model() ``` 以上代码片段展示了构建LSTM(long short-term memory)层的基本流程,这是一种特别适合处理序列数据类型的循环神经元结构单元之一。它有助于记忆过去的信息并对当前时刻做出反应,非常适合解决像车辆导航或者人群疏散这样的场景下可能出现的各种不确定性因素影响下的最优路线寻找过程。 ### 结论 综上所述,无论是采用经典优化策略还是现代人工智能手段来进行轨迹设计工作都各有优劣之处;前者计算效率高但可能缺乏灵活性面对突发状况调整能力不足,后者虽然具备强大的泛化性能却往往伴随着较高的资源消耗成本。实际项目开发当中应综合考虑具体需求选取最合适的解决方案。
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