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第五章 机器人的轨迹规划 5.1 工业机器人的轨迹规划 .轨迹规划的一般性问题 常见的机器人作业有两种: 这里所谓的轨迹是指操作臂在运动过程中的位移、速度和加这里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。速度。 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: qq轨迹规划既可以在关节空间也可以在直角空间中进行。轨迹规划既可以在关节空间也可以在直角空间中进行。 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 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。 轨迹规划方法一般是在机器人的初始位置和目标位置之间用 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 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。 2.关节轨迹的插值 只给定机器人起始点和终 止点的关节角度。 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) 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: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: =750,并且在终 止点的速度为零。 解:解: 将上式的已知条件代入以下四个方程得四个系数: 因此得: 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。 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: 此时的 速度约 束条件 变为: 同理可以求得此时的三次多项式系数: (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。 (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 也要连续。 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。 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。 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。 对于多解情况,如右图所示。加 速度的值越大,过渡长度越短。 解决办法:在使用线性插值时, 把每个结点的邻域内增加一段抛 物线的“缓冲区段”,从而使整个 轨迹上的位移和速度都连续。 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) 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。 5.2 移动机器人的轨迹规划 1. 1. 机器人的路径规划(一般指位置规划)机器人的路径规划(一般指位置规划) 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。 图中A区域的位置码 (Location Code:LC)为3031。 B C D 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) 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 ; c.离线路径规划和在线路径规划 离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。 完整的先验信息只能适用于静态环境,这种情况下,路径是离 线规划的;在线路径规划是基于传感器信息的不确定环境的路 径规划。在这种情况下,路径必须是在线规划的。 2. 机器人的动作规划 一般来讲,移动机器人有三个自由度(X,Y,),机械手 有6个自由度(3个位置自由度和3个姿态自由度)。因此,移动机 器人的动作规划不是在2个位置自由度(X,Y)构成的2维空间, 而是要搜索位置和姿态构成的3维空间。如图所示。 Class is ov

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