词条 | 轨迹规划 |
释义 | 概述轨迹规划方法分为两个方面:对于移动机器人偏向于意指移动的路径轨迹规划,如机器人是在有地图条件或是没有地图的条件下,移动机器人按什么样的路径轨迹来行走;对于工业机器人则意指两个方向,机械臂末端行走的曲线轨迹,或是操作臂在运动过程中的位移、速度和加速度的曲线轮廓。 工业机器人的轨迹规划常见的工业机器人作业有两种: ·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: 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。 轨迹规划既可以在关节空间也可以在直角空间中进行。 移动机器人的轨迹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。 b.全局路径规划(GlobalPath Planning)和局部路径规划(LocalPath 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。 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,θ),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。 |
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