并联机器人门型轨迹编程

并联机器人门型轨迹编程需要考虑以下几个步骤：

1. 确定门型轨迹的运动规律和路径，通常可以使用轨迹规划算法来实现，比如三次样条插值、贝塞尔曲线等。

2. 确定机器人各关节的角度变化规律，可以使用逆向运动学算法来实现。

3. 将机器人关节角度与门型轨迹的运动规律相结合，生成机器人的运动轨迹。

4. 将生成的运动轨迹转化为机器人控制指令，以实现机器人的自动化控制。

下面是一个简单的示例代码，用于实现一个四自由度的并联机器人的门型轨迹编程：

#-*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 机器人参数
L1 = 300.0
L2 = 150.0
L3 = 100.0
L4 = 80.0

# 门型轨迹参数
delta = 100.0 # 门型轨迹高度
T = 10.0      # 门型轨迹周期

# 逆向运动学求解函数
def inv_kinematics(x, y, z):
    theta1 = np.arctan2(y, x)
    d = np.sqrt(x*x + y*y)
    alpha = np.arctan2(z - L1, d)
    beta = np.arccos((L2*L2 + d*d + (z-L1)*(z-L1) - L3*L3) / (2*L2*np.sqrt(d*d + (z-L1)*(z-L1))))
    theta2 = alpha - beta
    gamma = np.arccos((L2*L2 + L3*L3 - d*d - (z-L1)*(z-L1)) / (2*L2*L3))
    theta3 = np.pi - gamma
    theta4 = np.arctan2(0, -1)

    return [theta1, theta2, theta3, theta4]

# 生成门型轨迹
def generate_trajectory():
    t = np.linspace(0, T, 1000)
    x = 0.5 * delta * np.sin(2*np.pi/T*t)
    y = 0.5 * delta * np.sin(4*np.pi/T*t)
    z = L1 + 0.5 * delta * np.cos(2*np.pi/T*t)

    return x, y, z

# 运动规划
def motion_planning():
    x, y, z = generate_trajectory()
    thetas = []
    for i in range(len(x)):
        theta = inv_kinematics(x[i], y[i], z[i])
        thetas.append(theta)
    return np.array(thetas)

# 绘制机器人运动轨迹
def plot_trajectory(thetas):
    T = len(thetas)
    x = np.zeros(T)
    y = np.zeros(T)
    z = np.zeros(T)
    for i in range(T):
        theta = thetas[i]
        x[i] = L2*np.sin(theta[1]) + L3*np.sin(theta[1]+theta[2]) + L4*np.sin(theta[1]+theta[2]+theta[3])
        y[i] = L2*np.cos(theta[1]) + L3*np.cos(theta[1]+theta[2]) + L4*np.cos(theta[1]+theta[2]+theta[3])
        z[i] = L1 + L2*np.sin(theta[0]) + L3*np.sin(theta[0]) + L4*np.sin(theta[0])

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    ax.plot(x, y, z, 'b-')
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_zlabel('z')
    ax.set_xlim([-500, 500])
    ax.set_ylim([-500, 500])
    ax.set_zlim([0, 500])
    plt.show()

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    thetas = motion_planning()
    plot_trajectory(thetas)

运行以上代码后，会生成一个机器人的门型轨迹运动动画。其中，`inv_kinematics()` 函数用于求解逆向运动学，`generate_trajectory()` 函数用于生成门型轨迹，`motion_planning()` 函数用于运动规划，`plot_trajectory()` 函数用于绘制机器人的运动轨迹。