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关于超精密点对点运动的三阶轨迹规划算法的研究（2008年）

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简介：
本研究聚焦于开发一种针对超精密机械系统的三阶轨迹规划算法，旨在优化点对点移动过程中的性能和精度。通过理论分析与实验验证相结合的方法，探索了不同参数设置下运动控制的最优解，为实现高速、高精定位提供了新路径。 本段落研究了一种优化的超精密点对点运动3阶轨迹规划算法及其精度补偿方法。首先阐述了实现可实用性的超精密轨迹规划所必需具备的特点以及时间优化的基本要求。然后，基于系统动力学限制，并考虑整个运动过程，提出一种通过预处理以获得时间最优解的直接三阶轨迹规划算法。此外，还提出了一种适当放宽系统动力学约束的时间圆整方法，有效补偿了计算机离散实现时产生的精度损失。实例证明了该算法的有效性和可靠性，并成功应用于纳米级半导体加工设备的研发中。

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  • 关于超精密点对点运动的三阶轨迹规划算法的研究（2008年）
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    本研究聚焦于开发一种针对超精密机械系统的三阶轨迹规划算法，旨在优化点对点移动过程中的性能和精度。通过理论分析与实验验证相结合的方法，探索了不同参数设置下运动控制的最优解，为实现高速、高精定位提供了新路径。 本段落研究了一种优化的超精密点对点运动3阶轨迹规划算法及其精度补偿方法。首先阐述了实现可实用性的超精密轨迹规划所必需具备的特点以及时间优化的基本要求。然后，基于系统动力学限制，并考虑整个运动过程，提出一种通过预处理以获得时间最优解的直接三阶轨迹规划算法。此外，还提出了一种适当放宽系统动力学约束的时间圆整方法，有效补偿了计算机离散实现时产生的精度损失。实例证明了该算法的有效性和可靠性，并成功应用于纳米级半导体加工设备的研发中。
     
  • 关于4阶轨迹规划算法的简介1
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    本简介探讨了一种用于精确控制机器人运动的四阶轨迹规划算法。该算法通过优化多项式函数确保路径平滑及安全性，适用于复杂环境中的精准操控任务。 引入最大速度限制。当达到某个时刻的最大值时，由确定的最大速度值应为：比较给定的最大速度与计算出的速度，如果符合要求，则满足最大速度限制；否则，需要按照规定的最大速度重新进行计算。
     
  • 运动控制中的轨迹规划算法
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    简介：本文探讨了在运动控制系统中应用的不同类型的轨迹规划算法。通过分析各种方法的优点和缺点，提出了适用于特定场景下的优化策略，以提高系统的效率与精度。 运动控制算法中的轨迹规划是一项关键技术。它涉及如何精确地计算出机器人的路径，以实现高效、准确的运动操作。在这一领域内，研究人员不断探索新的方法来优化路径规划算法，提高机器人系统的性能和适应性。
     
  • 关于3自由度并联机器人的运动学与轨迹规划的研究（2005年）
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    本研究聚焦于分析三自由度并联机器人的运动学特性及设计其高效能的轨迹规划算法，以优化机器人性能。发表于2005年。 本段落探讨了3自由度平面并联机器人的六种基本结构类型：RRR、PRR、RPR-Ⅰ、RPR-Ⅱ、RRP和PRP，并分析了这些结构在运动学求解中的共性和个性问题。以RPR-Ⅱ型并联机器人为例，利用MATLAB 6.1完成了其轨迹规划器的设计。该设计实现了系统中任何构件在运动过程中的位移、速度、加速度到关节力和驱动力的图线输出，并提出了一种采用直线加抛物线过渡的方法来满足给定起始点与目标点的速度要求的轨迹规划方法。
     
  • 运动控制算法中的轨迹规划.ppt
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    本PPT探讨了在运动控制系统中轨迹规划的重要性及其应用。通过分析不同的轨迹规划方法和算法，旨在优化机械系统的运动性能、效率及精确度。 运动控制算法中的轨迹规划主要涉及两个基本问题：一是运动规划；二是控制算法。运动规划是指在给定的路径端点之间插入一系列中间点序列，以实现平稳的运动过程。而运动控制则主要是解决如何使目标系统准确跟踪指令轨迹的问题。具体来说，就是根据给定的指令轨迹选择合适的控制算法和参数，并产生相应的输出信号，确保目标系统能够实时且精确地遵循预定路径。
     
  • 六自由度机械臂的轨迹规划及运动学仿真研究- 关节轨迹分析
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    本研究聚焦于六自由度机械臂的关节轨迹规划与运动学仿真，通过深入分析其运动特性，优化路径规划算法，提升机械臂操作精度和效率。 针对安川弧焊工业机器人手臂MOTOMAN－MA1400的构型特点，采用D－H法建立了机械臂的连杆坐标系，并得到了以关节角度为变量的正运动学方程。利用Matlab进行了正逆运动学计算以及机械臂末端点的轨迹规划。
     
  • 关于改进蚁群算法在移动机器人全局轨迹规划中的应用研究（2015年）
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    本研究针对移动机器人的全局轨迹规划问题，提出了一种改进的蚁群算法，以提高路径规划的有效性和适应性。 本段落分析了机器人的轨迹规划问题及蚁群算法原理，并建立了用于轨迹规划的网格环境模型。在此基础上，对机器人在该环境中的路径规划进行了深入研究与探讨，提出了一种基于改进蚁群算法的自适应蚁群算法，并对该新方法的相关参数进行修正和优化。通过仿真实验验证了这种改进后的蚁群算法的有效性和优越性。
     
  • 自适应S曲线的点到点轨迹规划
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    简介：本文提出了一种基于自适应S曲线的点到点轨迹规划方法，能够有效减少路径跟踪误差，提高运动平滑性和安全性，在机器人控制领域具有广泛应用前景。 点到点轨迹规划的S曲线需要根据起始位置、终止位置、最大速度、最大加速度以及总的运动时间这五个参数来自动计算出运动规划曲线。如果输入的参数不合适，代码将自行调整为合适的参数值。
     
  • 基于ADAMS的机器人轨迹规划研究
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    本研究聚焦于利用ADAMS软件进行机器人轨迹规划的研究与应用，旨在优化机器人的运动路径和性能。通过计算机模拟和仿真技术，探索提高机器人操作效率的新方法。 利用ADAMS进行机器人的轨迹规划对于adams软件的初学者具有一定的指导意义。