MATLAB中的B样条轨迹规划，采用7次非均匀B样条及NSGAII遗传算法优化时间、能量与冲击，自定义关节参数和时间设置

简介：
本研究利用MATLAB开发了基于7次非均匀B样条的路径规划方法，并结合NSGAII遗传算法优化轨迹的时间、能耗及动态冲击，支持用户自定义关节参数与时序配置。 在机器人路径规划领域，B样条（B-Spline）技术因其灵活的曲线形状控制以及良好的局部修改特性而被广泛应用。本项目专注于使用7次非均匀有理B样条(NURBS)进行轨迹规划，并结合NSGA-II(非支配排序遗传算法第二代)优化方法来实现时间、能量和冲击的最佳平衡，这对于确保机器人动作高效且平滑至关重要。 深入探讨7次非均匀B样条：这种曲线通过一系列控制点定义而成，能够生成连续光滑的路径。非均匀意味着这些控制点之间的间隔可以不相等，允许在需要精确度的地方增加细节，在其他地方则保持简洁性。这意味着该方法支持高阶导数（最多6次），从而提供了极大的灵活性和对速度及加速度的高度可控性。 NSGA-II是一种多目标优化算法，能够同时处理多个相互冲突的目标函数。在这个项目中，时间、能量消耗以及运动中的冲击是主要的考虑因素：时间最短化意味着路径尽可能简捷；减少能耗则关注于降低机器人的动力需求；而最小化瞬间变化力或速度峰值则是为了保护机械结构不受损害。 该项目提供了一套基于MATLAB和Python实现复杂优化过程的代码，其中包含详细的中文注释来帮助初学者理解算法原理以及如何调整参数以适应特定关节值与时间要求。用户只需输入自身的关节值及期望的时间即可获得定制化的最优轨迹方案。 通过这个项目，无论是学术研究还是工业应用都能从中受益，它不仅利用了先进的数学模型和优化技术，还充分考虑到了实际工程需求。学习并使用这些代码将有助于开发者深入了解B样条曲线的构造以及NSGA-II算法的工作机制，在机器人路径规划领域提升自身技能水平。