【机器人学】5-3.六自由度机器人轨迹规划-笛卡尔空间- 直线与圆弧规划【附MATLAB代码】

        空间机器人笛卡尔空间路径规划按照路径的性质可以分为笛卡尔点到点的路径规划以及笛卡尔连续路径规划。即通过事先给定空间机器人的目标点或者目标路径,通过运动学的计算得到空间机器人关节层轨迹,进而实现期望路径的跟踪。

        笛卡尔空间的路径规划与其说是一个运动学问题,倒不如说是一个几何问题。比如笛卡尔空间的直线规划,给定起点A和终点B,连接AB两点的向量,然后将这个向量离散化为N个点,对每个点求解逆运动学,即可实现机器人末端TCP完成一段直线轨迹。

               MATLAB代码

                直线规划

function point = my_Linetraj(points, step)
%直线规划
q = zeros(step, 5); %角度
point = zeros(step, 3);
% 角度变化
point(:, 1) = reshape(linspace(points(1, 1), points(2, 1), step), step, 1); %px
point(:, 2) = reshape(linspace(points(1, 2), points(2, 2), step), step, 1); %py
point(:, 3) = reshape(linspace(points(1, 3), points(2, 3), step), step, 1); %pz

                圆弧规划

function pointT = my_Arctraj(points, step)
%圆弧规划
q = zeros(2 * step, 5); %角度
t = zeros(2 * step, 1); %时间
% 求圆心和半径
syms x0 y0 z0
p1 = points(1, :);
p2 = points(2, :);
p3 = points(3, :);
x1 = p1(1); y1 = p1(2); z1 = p1(3);
x2 = p2(1); y2 = p2(2); z2 = p2(3);
x3 = p3(1); y3 = p3(2); z3 = p3(3);
a = (y2 - y1) * (z3 - z1) - (y3 - y1) * (z2 - z1);
b = (x3 - x1) * (z2 - z1) - (x2 - x1) * (z3 - z1);
c = (x2 - x1) * (y3 - y1) - (x3 - x1) * (y2 - y1);
d = a * x1 + b * y1 + c * z1;
eq(1) = a * x0 + b * y0 + c * z0 == d;
eq(2) = (x0 - 0.5 * (x1 + x2)) * (x2 - x1) + (y0 - 0.5 * (y1 + y2)) * (y2 - y1) + (z0 - 0.5 * (z1 + z2)) * (z2 - z1) == 0;
eq(3) = (x0 - 0.5 * (x2 + x3)) * (x3 - x2) + (y0 - 0.5 * (y2 + y3)) * (y3 - y2) + (z0 - 0.5 * (z2 + z3)) * (z3 - z2) == 0;
[x0, y0, z0] = solve(eq, x0, y0, z0);
p0 = double([x0, y0, z0]);
R = double(sqrt((x1 - x0).^2 + (y1 - y0).^2 + (z1 - z0).^2));
%求齐次变换矩阵
W = [a, b, c] / sqrt(a^2 + b^2 + c^2);
U = (p1 - p0) / R;
V = cross(W, U);
transT = [U', V', W', p0'; 0, 0, 0, 1];
%计算轨迹并转换
point1 = inv(transT) * [p1, 1]';
point2 = inv(transT) * [p2, 1]';
point3 = inv(transT) * [p3, 1]';
%求圆心角
if point3(2) < 0
    theta13 = atan2(point3(2), point3(1)) + 2 * pi;
else
    theta13 = atan2(point3(2), point3(1));
end
%转换到空间圆弧
j = 1;
for i = 0:theta13 / (2 * step - 1):theta13
    pointT(j, :) = transT * [R * cos(i), R * sin(i), 0, 1]';
    j = j + 1;
end

                测试代码

clc;
clear;
p_start = [200, 60,320];      %圆弧轨迹起始点
p_mid   = [0, 0,0];      %圆弧轨迹中间点
p_final = [230,200,510];      %圆弧轨迹终止点
step = 50;                    %步数
pointC = my_Arctraj([p_start;p_mid;p_final],step);
pointL=my_Linetraj([p_start;p_mid],step);
figure(1);
plot3(pointC(:,1),pointC(:,2),pointC(:,3));
%plot3(pointL(:,1),pointL(:,2),pointL(:,3));

        仿真验证

                        

                ​​​​​​​        

下一章:【机器人学】6-1.六自由度机器人-运动学参数辨识-辨识数学模型的建立​​​​​​​

### 笛卡尔空间坐标系在机器人技术中的应用 #### 应用场景概述 在机器人技术领域,笛卡尔空间坐标系用于精确控制和规划机器人的动作。该坐标系使得操作者能够定义期望的末端执行器位置以及姿态,在三维环境中完成特定的任务[^1]。 #### 基于笛卡尔坐标的路径规划 对于工业自动化来说,利用笛卡尔空间进行轨迹规划具有重要意义。这不仅简化了编程过程,而且提高了工作效率。例如,在焊接、装配等应用场景里,工程师可以直接指定工具中心点(TCP)所需到达的目标地点及其方位角度,从而让机械臂按照预定路线平稳运行并准确无误地抵达目的地。 #### 大地坐标系的作用 大地坐标系作为绝对参照体系,提供了全局定位的基础。当涉及到多个协作工作的机器人或是非水平安装的情况时,它帮助建立了统一的空间框架,确保各个单元之间相对关系的一致性和准确性[^2]。 #### 实现方法简介 以MATLAB为例,可以通过编写脚本来模拟简单的直线插补算法来展示如何在软件层面实现这样的功能: ```matlab function pos = linear_interpolation(startPos, endPos, steps) % startPos 起始位置向量 [x y z] % endPos 终止位置向量 [x y z] % steps 插值步数 delta = (endPos - startPos) / (steps - 1); pos = repmat(startPos&#39;, steps, 1) + ... bsxfun(@times, delta&#39;, 0:steps-1)&#39;; end ``` 此函数接受起始结束两个端点的位置参数,并计算其间均匀分布的新点序列,进而形成一条平滑过渡的线段。实际项目中可能会更加复杂,涉及更多维度的数据处理及优化策略。
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