多项式轨迹--五次多项式轨迹

五次多项式轨迹规划
本文探讨了五次多项式轨迹规划在机器人运动控制中的应用,通过实例详细解析了如何根据给定的位置、速度和加速度边界条件确定轨迹,展示了五次多项式相较于三次多项式的优越性。

#多项式轨迹–五次多项式

1.5 Polynomial of degree five

利用三次多项式,根据过 q 0 , q 1 , … , q n q_0,q_1,\ldots,q_n q0,q1,,qn确定的轨迹的特征是位置和速度连续,但是加速度不连续(参见上一篇博客轨迹规划–三次多项式轨迹)。尽管三次多项式轨迹确定的轨迹有一定“平滑”,但是对于一些应用的动力学和惯性载荷会产生一些不期待的影响。为了获得一个加速度连续的轨迹,位置和速度需要合适的初始和终止条件,也需要合适的初始和终止加速度值。这样共有六个边界条件,因此需要采用五次多项式:
q ( t ) = q 0 + a 1 ( t − t 0 ) + a 2 ( t − t 0 ) 2 + a 3 ( t − t 0 ) 3 + a 4 ( t − t 0 ) 4 + a 5 ( t − t 0 ) 5 (1-24) q(t)=q_0+a_1(t-t_0)+a_2(t-t_0)^2+a_3(t-t_0)^3+a_4(t-t_0)^4+a_5(t-t_0)^5 \tag{1-24} q(t)=q0+a1(tt0)+a2(tt0)2+a3(tt0)3+a4(tt0)4+a5(tt0)5(1-24)
根据条件
q ( t 0 ) = q 0 , q ( t 1 ) = q 1 q ˙ ( t 0 ) = v 0 , q ˙ ( t 1 ) = v 1 q ¨ ( t 0 ) = a 0 , q ¨ ( t 1 ) = a 1 . \begin{matrix} q(t_0)=q_0, &q(t_1)=q_1 \\ \dot{q}(t_0)=v_0, & \dot{q}(t_1)=v_1 \\ \ddot{q}(t_0)=\text a_0, & \ddot{q}(t_1)=\text a_1. \end{matrix} q(t0)=q0,q˙(t

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