为提高工作效率机器人如何进行运动规划

2021-05-21 08:56:10来源：OFweek机器人网关键词：工业机器人机器臂阅读量：24431

导读：为了提高工作效率，且使机器人能用尽可能短的时间完成特定的任务，必须有合理的运动规划。离线运动规划分为路径规划和轨迹规划。

　　为了提高工作效率，且使机器人能用尽可能短的时间完成特定的任务，必须有合理的运动规划。离线运动规划分为路径规划和轨迹规划。

　　路径规划的目标是使路径与障碍物的距离尽量远同时路径的长度尽量短；轨迹规划的目的主要是机器人关节空间移动中使得机器人的运行时间尽可能短，或者能量尽可能小。轨迹规划在路径规划的基础上加入时间序列信息，对机器人执行任务时的速度与加速度进行规划，以满足光滑性和速度可控性等要求。

　　示教再现是实现路径规划的方法之一，通过操作空间进行示教并记录示教结果，在工作过程中加以复现，现场示教直接与机器人需要完成的动作对应，路径直观且明确。缺点是需要经验丰富的操作工人，并消耗大量的时间，路径不一定最优化。为解决上述问题，可以建立机器人虚拟模型，通过虚拟的可视化操作完成对作业任务的路径规划。

　　路径规划可在关节空间中进行。可以以五次B样条为关节轨迹的插值函数，并将加加速度的平方相对于运动时间的积分作为目标函数进行优化，以确保各个关节运动足够光滑。或者通过采用五次B样条对机器人的关节轨迹进行插补计算，机器人各个关节的速度、加速度端点值，可根据平滑性要求进行任意配置。另外，在关节空间的轨迹规划可避免操作空间的奇异性问题。也有团队设计了一种关节空间中避免奇异性的关节轨迹优化算法，利用6自由度弧焊机器人在任务过程中某个关节功能上的冗余，将机器人奇异性和关节限制作为约束条件，采用TWA方法进行优化计算。

　　关节空间路径规划与操作空间路径规划对比，具有以下优点：

　　1.避免了机器人在操作空间中的奇异性问题；

　　2.由于机器人的运动是通过控制关节电机的运动，因此在关节空间中，避免了大量的正运动学和逆运动学计算；

　　3.关节空间中各个关节轨迹便于控制的优化。

　　(原标题：机器人如何进行运动规划)

上一篇：规模超过2000亿，传感器三大发展趋势已现

下一篇：报告显示：物联网是帮助数字化转型的关键

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

戴盟与全球工业智能运维机器人领军品牌天创智能达成战略合作
近日，戴盟机器人与南京天创智能科技有限公司正式建立战略合作。双方将围绕「4R」场景矩阵，融合戴盟「感知—数据—模型」物理 AI 全栈能力与天创智能机器人整机平台及终端场景能力，共同构建面向百亿级特种作业市场的新一代具身智能落地新范式。

工业机器人具身智能
2026-09-03 10:58:53
比亚迪认购600万美元！国内工业机器人3D视觉龙头成功上市
国内首批为工业机器人提供通用3D视觉解决方案的企业之一的梅卡曼德机器人，正式登陆香港联交所，成功挂牌上市。此次IPO，梅卡曼德迎来阵容豪华、结构多元的基石投资者阵营，累计认购金额达1.86亿美元。
机器人具身智能工业机器人
2026-09-02 10:56:20
工业4.0市场：人工智能、机器人技术、物联网与数字孪生如何重塑工业
本文将探讨人工智能、机器人技术、物联网与数字孪生技术的融合如何重塑工业生产的本质，并展望工业4.0的未来图景。
工业4.0工业机器人工业物联网
2026-09-02 10:24:08
比亚迪与帕西尼签署战略合作协议，共拓工业制造机器人新场景
比亚迪与触觉感知与人形机器人企业帕西尼感知科技(PaXini Tech)在比亚迪全球总部正式签署战略合作协议。双方将依托各自优势，在数据采集与机器人领域深度协同，推动机器人业务在工业制造场景实现实质性突破。
工业机器人比亚迪
2026-09-01 09:29:42
美的集团库卡瑞仕格智能制造中心在昆开工
8月27日，美的集团库卡瑞仕格智能制造中心项目奠基仪式在昆山举行。美的集团库卡瑞仕格智能制造中心项目拟增资3000万美元，在扩大库卡现有工业机器人产能的同时，引入瑞仕格在智慧仓储、智慧物流领域的核心技术。
工业机器人智能制造
2026-08-31 11:03:53
2027年值得关注的机器人技术趋势
进入2027年，机器人产业的发展重点可能进一步从“追求复杂能力”转向“提高实际应用价值”。从协作机器人到自主移动机器人(AMR)，再到人形机器人和教育机器人，多个细分方向正在形成各自的应用路径。
机器人技术人形机器人工业机器人
2026-08-31 10:29:09

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。