用c++写出六轴机器人轨迹规划算法

时间: 2023-08-19 22:03:48 浏览: 89
六轴机器人轨迹规划算法可以分为两个部分:路径规划和插补运动。 1. 路径规划 路径规划是指将机器人从起始点移动到目标点的规划过程,主要涉及以下内容: - 确定起始点和目标点的位置信息; - 确定机器人的运动路径,例如直线、圆弧或者复杂的曲线; - 确定机器人运动的速度和加速度; - 确定机器人的运动方向,例如正向、反向或者旋转方向。 常用的路径规划算法有: - 直线插补法:通过给定的两个点之间的直线距离,计算出机器人从起始点到目标点的运动轨迹; - 圆弧插补法:通过给定的起始点、目标点和圆弧半径,计算出机器人沿着圆弧运动的轨迹; - 样条插值法:将机器人的运动轨迹抽象成一条曲线,通过对曲线进行插值运算,计算出机器人的运动轨迹。 2. 插补运动 插补运动是指机器人沿着路径规划计算出的轨迹进行运动的过程,主要涉及以下内容: - 将路径规划计算出的轨迹按照一定的时间间隔进行离散化; - 根据机器人的速度和加速度,计算机器人在每个时刻的位置和方向信息; - 将计算出的位置和方向信息转换为机器人控制系统可以理解的指令; - 通过控制系统控制机器人进行运动。 常用的插补运动算法有: - 线性插值法:将机器人沿着规划出的直线轨迹进行平滑运动; - 圆弧插值法:将机器人沿着规划出的圆弧轨迹进行平滑运动; - 匀加速直线插值法:将机器人沿着规划出的直线轨迹进行匀加速运动,以达到更好的运动效果。 以下是使用 C++ 实现的六轴机器人轨迹规划算法示例代码,其中使用了直线插补法和匀加速直线插值法: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; // 定义机器人运动轨迹结构体 struct RobotTrajectory { double x; // 机器人当前位置的 x 坐标 double y; // 机器人当前位置的 y 坐标 double z; // 机器人当前位置的 z 坐标 double a; // 机器人当前位置的 a 角度 double b; // 机器人当前位置的 b 角度 double c; // 机器人当前位置的 c 角度 }; // 直线插补法 vector<RobotTrajectory> linearInterpolation(RobotTrajectory start, RobotTrajectory end, double step) { vector<RobotTrajectory> trajectory; // 存储机器人运动轨迹的容器 double distance = sqrt(pow(end.x-start.x, 2)+pow(end.y-start.y, 2)+pow(end.z-start.z, 2)); // 计算起始点和目标点之间的距离 int num_points = ceil(distance / step); // 根据步长计算需要插补的点的数量 double dx = (end.x - start.x) / num_points; // 计算 x 方向上的步长 double dy = (end.y - start.y) / num_points; // 计算 y 方向上的步长 double dz = (end.z - start.z) / num_points; // 计算 z 方向上的步长 double da = (end.a - start.a) / num_points; // 计算 a 角度方向上的步长 double db = (end.b - start.b) / num_points; // 计算 b 角度方向上的步长 double dc = (end.c - start.c) / num_points; // 计算 c 角度方向上的步长 // 插补运动 for (int i = 0; i < num_points; ++i) { RobotTrajectory traj; traj.x = start.x + i * dx; traj.y = start.y + i * dy; traj.z = start.z + i * dz; traj.a = start.a + i * da; traj.b = start.b + i * db; traj.c = start.c + i * dc; trajectory.push_back(traj); } return trajectory; } // 匀加速直线插值法 vector<RobotTrajectory> uniformAccelerationInterpolation(RobotTrajectory start, RobotTrajectory end, double step, double acceleration, double max_speed) { vector<RobotTrajectory> trajectory; // 存储机器人运动轨迹的容器 double distance = sqrt(pow(end.x-start.x, 2)+pow(end.y-start.y, 2)+pow(end.z-start.z, 2)); // 计算起始点和目标点之间的距离 double max_speed_squared = pow(max_speed, 2); // 计算最大速度的平方 double t_acc = max_speed / acceleration; // 计算加速时间 double t_dec = max_speed / acceleration; // 计算减速时间 double t_const = (distance - 2*t_acc*t_dec*max_speed_squared) / (2*max_speed_squared); // 计算匀速时间 double t_total = t_acc + t_dec + t_const; // 计算总时间 // 插补运动 for (double t = 0; t < t_total; t += step) { RobotTrajectory traj; double s; if (t <= t_acc) { // 加速阶段 s = 0.5 * acceleration * pow(t, 2); } else if (t <= t_total - t_dec) { // 匀速阶段 s = max_speed_squared * (t - 0.5*t_acc - 0.5*t_dec); } else { // 减速阶段 s = distance - 0.5 * acceleration * pow(t_total - t, 2); } double ratio = s / distance; // 计算当前位置占总路程的比例 traj.x = start.x + ratio * (end.x - start.x); traj.y = start.y + ratio * (end.y - start.y); traj.z = start.z + ratio * (end.z - start.z); traj.a = start.a + ratio * (end.a - start.a); traj.b = start.b + ratio * (end.b - start.b); traj.c = start.c + ratio * (end.c - start.c); trajectory.push_back(traj); } return trajectory; } int main() { RobotTrajectory start = {0, 0, 0, 0, 0, 0}; RobotTrajectory end = {1, 1, 1, 45, 45, 45}; double step = 0.01; double acceleration = 0.1; double max_speed = 0.2; cout << "Linear interpolation:" << endl; vector<RobotTrajectory> traj1 = linearInterpolation(start, end, step); for (auto t : traj1) { cout << "x: " << t.x << ", y: " << t.y << ", z: " << t.z << ", a: " << t.a << ", b: " << t.b << ", c: " << t.c << endl; } cout << "Uniform acceleration interpolation:" << endl; vector<RobotTrajectory> traj2 = uniformAccelerationInterpolation(start, end, step, acceleration, max_speed); for (auto t : traj2) { cout << "x: " << t.x << ", y: " << t.y << ", z: " << t.z << ", a: " << t.a << ", b: " << t.b << ", c: " << t.c << endl; } return 0; } ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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