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1、数智创新数智创新数智创新数智创新 变革未来变革未来变革未来变革未来工业机器人路径规划与控制算法1.工业机器人路径规划基本概念1.工业机器人路径规划分类1.工业机器人路径规划常用算法1.工业机器人路径规划算法比较1.工业机器人路径控制原理1.工业机器人路径控制常见算法1.工业机器人路径控制系统组成1.工业机器人路径规划与控制算法最新进展Contents Page目录页 工业机器人路径规划基本概念工工业业机器人路径机器人路径规规划与控制算法划与控制算法 工业机器人路径规划基本概念工业机器人末端执行器位置和姿态表示1.位置表示：工业机器人末端执行器的位置通常用笛卡尔坐标系来表示，该坐标系以机器人基座
2、为原点，由三个线性坐标$x$、$y$和$z$组成，表示末端执行器在三维空间中的位置。2.姿态表示：末端执行器的姿态通常用欧拉角或四元数来表示。欧拉角由三个角度组成，分别是绕$x$轴的旋转角、绕$y$轴的旋转角和绕$z$轴的旋转角。四元数由四个分量组成，既可以表示末端执行器的旋转，也可以表示末端执行器的平移。3.坐标变换：在工业机器人路径规划中，需要将末端执行器的目标位置和姿态从笛卡尔坐标系变换到机器人关节坐标系，以便机器人控制器能够理解并执行路径规划命令。坐标变换通常通过机器人正逆运动学方程来完成。工业机器人路径规划基本概念工业机器人路径规划算法分类1.轨迹规划算法：轨迹规划算法根据目标位置和
3、姿态生成一条连续的轨迹，该轨迹可以保证机器人末端执行器平滑、安全地从起始位置移动到目标位置。轨迹规划算法通常分为全局规划和局部规划两类，全局规划负责生成一条从起始位置到目标位置的粗略轨迹，局部规划负责生成一条从当前位置到下一个目标位置的精确轨迹。2.运动规划算法：运动规划算法根据轨迹规划算法生成的轨迹，生成一系列关节运动命令，以便机器人控制器能够控制机器人的关节运动，使机器人末端执行器沿轨迹移动。运动规划算法通常分为关节空间运动规划算法和笛卡尔空间运动规划算法两类，关节空间运动规划算法在关节空间中生成关节运动命令，笛卡尔空间运动规划算法在笛卡尔空间中生成关节运动命令。3.避障算法：避障算法用于
4、检测机器人运动路径上的障碍物，并生成避障轨迹，使机器人能够避开障碍物安全地到达目标位置。避障算法通常分为基于传感器信息的避障算法和基于模型的避障算法两类，基于传感器信息的避障算法利用传感器检测机器人运动路径上的障碍物，基于模型的避障算法利用机器人工作环境模型来检测障碍物。工业机器人路径规划分类工工业业机器人路径机器人路径规规划与控制算法划与控制算法 工业机器人路径规划分类点到点路径规划1.点到点路径规划是最简单的路径规划方法，旨在找到机器人从起始点到目标点的最短路径。2.点到点路径规划通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离作为距离度量，并使用贪婪算法或A*算法等搜索算法来找到最短路径。3.点到点路径
5、规划的优点是简单易用，但其缺点是可能产生不平滑或不安全的路径，尤其是在存在障碍物或其他限制的情况下。轨迹规划1.轨迹规划旨在找到机器人从起始点到目标点的平滑、安全的路径，同时考虑机器人运动学和动力学约束。2.轨迹规划通常使用样条曲线或多项式曲线来表示路径，并使用优化算法来找到满足约束条件的最佳路径。3.轨迹规划的优点是能够生成平滑、安全的路径，但其缺点是计算量大，可能需要较长时间来生成路径。工业机器人路径规划分类运动规划1.运动规划旨在找到机器人从起始点到目标点的可行路径，同时考虑机器人运动学和环境约束。2.运动规划通常使用采样方法或优化方法来生成可行路径，并使用碰撞检测算法来检查路径是否与障
6、碍物发生碰撞。3.运动规划的优点是能够生成可行路径，避免与障碍物碰撞，但其缺点是可能产生不平滑或不安全的路径。基于传感器的信息路径规划1.基于传感器的信息路径规划利用机器人传感器收集的环境信息来动态调整路径，以应对环境的变化或意外情况。2.基于传感器的信息路径规划通常使用反馈控制算法或强化学习算法来调整路径，使其能够适应环境的变化。3.基于传感器的信息路径规划的优点是能够动态调整路径，适应环境的变化，但其缺点是可能需要较多的传感器和计算资源。工业机器人路径规划分类协同机器人路径规划1.协同机器人路径规划旨在规划多台机器人同时执行任务的路径，以提高生产效率和灵活性。2.协同机器人路径规划通常使用
7、分布式算法或中央协调算法来协调机器人的运动，避免碰撞并确保任务的完成。3.协同机器人路径规划的优点是能够提高生产效率和灵活性，但其缺点是需要额外的通信和协调机制。基于人工智能的路径规划1.基于人工智能的路径规划利用人工智能技术，如神经网络和深度学习，来规划机器人的路径。2.基于人工智能的路径规划能够学习环境和任务的特点，并生成适应性强、鲁棒性高的路径。3.基于人工智能的路径规划的优点是能够生成适应性强、鲁棒性高的路径，但其缺点是需要大量的训练数据和计算资源。工业机器人路径规划常用算法工工业业机器人路径机器人路径规规划与控制算法划与控制算法 工业机器人路径规划常用算法关节空间插补算法1.将机器人
8、的运动轨迹在关节空间中进行插补，生成一系列中间点。2.常用的关节空间插补算法有线性插补、二次插补、三次插补等。3.线性插补简单易用，但插补精度较低；二次插补精度较高，但计算量较大；三次插补精度最高，但计算量最大。笛卡尔空间插补算法1.将机器人的运动轨迹在笛卡尔空间中进行插补，生成一系列中间点。2.常用的笛卡尔空间插补算法有线性插补、二次插补、三次插补等。3.线性插补简单易用，但插补精度较低；二次插补精度较高，但计算量较大；三次插补精度最高，但计算量最大。工业机器人路径规划常用算法样条曲线插补算法1.使用样条曲线来拟合机器人的运动轨迹，然后对样条曲线进行插补，生成一系列中间点。2.常用的样条曲线
9、插补算法有三次样条插补、五次样条插补等。3.样条曲线插补精度高，计算量适中，是工业机器人路径规划常用的算法之一。轨迹优化算法1.对机器人的运动轨迹进行优化，以减少运动时间、能量消耗或其他性能指标。2.常用的轨迹优化算法有梯度下降法、遗传算法、粒子群算法等。3.轨迹优化算法可以有效提高机器人的运动性能，但计算量较大，通常用于离线规划。工业机器人路径规划常用算法运动学奇异性处理算法1.机器人在运动过程中可能会遇到运动学奇异性，此时机器人的运动无法由关节变量唯一确定。2.常用的运动学奇异性处理算法有奇异性规避算法、奇异性穿越算法、奇异性分解算法等。3.运动学奇异性处理算法可以保证机器人在运动过程中不
10、会出现运动学奇异性，从而提高机器人的运动安全性。在线路径规划算法1.在机器人运动过程中实时规划机器人的运动路径，以适应环境的变化。2.常用的在线路径规划算法有快速随机树算法、快速扩展随机树算法、动态规划算法等。3.在线路径规划算法可以使机器人能够快速适应环境的变化，但计算量较大，通常用于实时控制。工业机器人路径规划算法比较工工业业机器人路径机器人路径规规划与控制算法划与控制算法 工业机器人路径规划算法比较路径规划算法分类1.按照机器人工作空间划分分为关节空间路径规划和笛卡尔空间路径规划。关节空间路径规划基于关节坐标生成关节角运动轨迹，一般适用于运动范围受限、具有关节限制的机器人。笛卡尔空间路径
11、规划直接在工作空间生成笛卡尔坐标运动轨迹，适用于运动范围较大、没有关节限制的机器人。2.按照算法完整性划分分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是基于机器人工作空间的完整模型进行路径规划。局部路径规划仅基于当前环境信息进行路径规划，适用于未知环境或动态环境。3.按照算法本质划分分为确定性路径规划和随机性路径规划。确定性路径规划算法保证生成的路径是确定的、不随时间变化的。随机性路径规划算法是在随机生成的基础上进行寻优，生成的路径是随机的、不确定的。工业机器人路径规划算法比较传统路径规划算法1.点到点路径规划算法点到点路径规划算法是最简单的路径规划算法，只考虑机器人从一个点移动到另一个点的路
12、径。该类方法包括直线路径规划、关节插补运动和笛卡尔插补运动等。2.轨迹规划算法轨迹规划算法是考虑了机器人运动时间和速度的路径规划算法，目的是生成满足机器人动力学和运动学约束的路径。该类方法包括关节空间轨迹规划、笛卡尔空间轨迹规划和混合轨迹规划等。3.运动规划算法运动规划算法是考虑了机器人运动时间、速度和加速度的路径规划算法，目的是生成满足机器人动力学、运动学和控制约束的路径。该类方法包括经典运动规划算法（如A*算法、Dijkstra算法等）和优化算法（如二次规划算法、遗传算法等）。工业机器人路径规划算法比较前沿路径规划算法1.学习型路径规划算法学习型路径规划算法是指能够从环境和任务中学习来改善
13、路径规划性能的算法。该类方法包括强化学习算法、神经网络算法和模糊逻辑算法等。2.多目标路径规划算法多目标路径规划算法是指同时考虑多个路径规划目标的算法，如最短路径、最优速度、最小能量消耗等。该类方法包括多目标优化算法、启发式算法和元启发式算法等。3.并行路径规划算法并行路径规划算法是指在多个处理器或计算单元上同时进行路径规划的算法。该类方法包括分布式算法、多线程算法和GPU并行算法等。工业机器人路径控制原理工工业业机器人路径机器人路径规规划与控制算法划与控制算法 工业机器人路径控制原理工业机器人路径控制器组成，1.运动控制器：又称运动控制卡，是路径控制器的核心部件，负责接收上位机的运动指令，并
14、将其转换成电信号，驱动伺服电机按照指令运动。2.位置传感器：用于检测机器人关节的当前位置，并将其反馈给运动控制器，以便控制器根据实际位置和目标位置之间的偏差进行调整。3.速度传感器：用于检测机器人的关节速度，并将其反馈给运动控制器，以便控制器根据速度偏差调整运动轨迹。4.加速度传感器：用于检测机器人的关节加速度，并将其反馈给运动控制器，以便控制器根据加速度偏差调整运动轨迹。路径规划算法，1.关节空间路径规划：将笛卡尔空间的路径转换为关节空间的路径，以便机器人能够执行运动。2.笛卡尔空间路径规划：直接在笛卡尔空间中规划机器人的运动路径，而无需考虑关节运动。3.混合路径规划：结合关节空间路径规划和
15、笛卡尔空间路径规划的优点，在笛卡尔空间中规划机器人的大致运动路径，然后在关节空间中规划机器人的精细运动路径。工业机器人路径控制原理路径控制算法，1.PD控制：最简单的路径控制算法之一，通过计算位置误差和速度误差，并将其乘以比例增益和微分增益，得到控制信号，驱动机器人向目标位置移动。2.PID控制：在PD控制的基础上增加了积分项，可以消除稳态误差，提高控制精度。3.自适应控制：能够根据机器人的实际运动情况调整控制参数，以提高控制性能。运动学模型，1.正运动学模型：描述了机器人关节位置与笛卡尔空间位置之间的关系。2.逆运动学模型：描述了笛卡尔空间位置与机器人关节位置之间的关系。3.雅可比矩阵：描述
16、了机器人关节速度与笛卡尔空间速度之间的关系。工业机器人路径控制原理动力学模型，1.牛顿-欧拉法：一种计算机器人动力学方程的方法，通过递归地计算每个关节的力和力矩，得到机器人的运动方程。2.拉格朗日法：另一种计算机器人动力学方程的方法，通过计算机器人的拉格朗日函数，得到机器人的运动方程。3.哈密顿法：一种计算机器人动力学方程的方法，通过计算机器人的哈密顿函数，得到机器人的运动方程。控制算法的性能指标，1.稳定性：控制算法应该能够确保机器人能够稳定地跟踪目标轨迹。2.鲁棒性：控制算法应该能够对机器人的参数变化和环境干扰具有鲁棒性，保持良好的控制性能。3.实时性：控制算法应该能够实时计算控制信号，以便机器人能够及时响应目标轨迹的变化。4.效率：控制算法应该能够以较低的计算量实现良好的控制性能。工业机器人路径控制常见算法工工业业机器人路径机器人路径规规划与控制算法划与控制算法 工业机器人路径控制常见算法经典路径控制算法1.点到点控制：此方法将机器人运动视为一系列离散点之间的移动，机器人依次移动到各目标点，简单易实现，但运动轨迹不平滑。2.直线段控制：此方法将机器人运动轨迹视为一系列直线段，机器
