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;
}
```