规划轨迹用于自动化机器和机器人。

简介：
《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》是一本深入研究数控系统与工业机器人轨迹规划的权威指南，对于理解和运用该领域的核心知识，其价值十分显著。轨迹规划是自动化设备和机器人操作的关键环节，它集中于确定机器人在规定时间内，从一个位置到另一个位置的移动方式，同时确保避免碰撞并满足运动的限制条件。轨迹规划主要涵盖以下几个关键知识点：1. **基础理论**：学习者需要掌握运动学和动力学的基本概念，例如在笛卡尔坐标系和关节坐标系下对运动进行描述，以及牛顿-欧拉方程在描述机器人动力学中的应用。此外，了解速度、加速度和角速度等动态参数对规划结果的影响至关重要。2. **路径规划**：在轨迹规划过程中，路径规划指的是确定机器人关节变量或笛卡尔空间中位置点的序列。通常，这会通过搜索算法（例如A*算法）或优化方法（如遗传算法、粒子群优化）来实现，旨在找到一条无碰撞且效率高的路径。3. **轨迹生成**：路径规划所获得的是离散点集合，而轨迹生成则将这些点连接成平滑曲线。常用的技术包括样条曲线（如Bézier曲线、Hermite样条）、多项式插值以及非均匀快速傅里叶变换（NUFFT）。这些方法能够保证轨迹的连续性和可微性，从而有效减少机械系统的冲击和振动现象。4. **实时控制**：考虑到实时性的重要性，轨迹规划必须充分考虑控制器的性能以及计算能力。为了适应环境变化和不确定性因素的影响，需要实现快速的轨迹更新和精确的控制反馈机制。5. **约束处理**：在规划过程中必须严格遵守物理约束条件，例如关节限位、最大速度和加速度、动态平衡等限制。同时，工作空间内的障碍物规避也是一项重要的任务，可能需要运用专门的避障算法来解决。6. **优化目标**：轨迹规划的目标通常包括最小化时间、能耗、加速度峰值以及最大化平滑度和安全性等指标。这些目标可以通过多目标优化方法来进行综合平衡与考量。7. **应用实例**：本书可能包含各种实际应用场景的案例分析, 例如数控机床、工业机器人在装配、焊接、搬运等任务中的轨迹规划, 以及服务机器人在复杂环境中的自主导航问题 。通过学习《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》，读者能够全面掌握轨迹规划的理论基础与实际应用技巧, 这对于从事自动化设备设计、机器人控制以及智能制造等相关领域的人士来说无疑是一份宝贵的资源 。本书中详尽的分析与实例讲解将帮助读者解决实际工程问题并提升系统性能水平。