根据距离规划平滑加减速速度代码

根据距离规划平滑加减速速度是一种常用的机器人运动控制策略，可以使机器人在运动过程中平滑地加速和减速，以达到更加稳定和精确的运动控制效果。以下是一个简单的 Python 代码示例：

import math

def plan_velocity(distance, max_speed, max_acc):
    time_to_max_speed = max_speed / max_acc
    distance_to_max_speed = 0.5 * max_acc * time_to_max_speed ** 2
    if distance > 2 * distance_to_max_speed:
        t1 = time_to_max_speed
        t2 = (distance - 2 * distance_to_max_speed) / max_speed
        t3 = time_to_max_speed
        v1 = max_acc * t1
        v2 = max_speed
        v3 = max_acc * t3
    else:
        v1 = math.sqrt(distance * max_acc / 2)
        t1 = v1 / max_acc
        t2 = t1
        v2 = v1
        v3 = 0
    return [v1, v2, v3, t1, t2, t1]

在上面的代码中，`plan_velocity` 函数接受三个参数：

- `distance`：机器人当前位置与目标点之间的距离；
- `max_speed`：机器人可以达到的最大速度；
- `max_acc`：机器人可以施加的最大加速度。

函数首先计算机器人加速到最大速度所需的时间 `time_to_max_speed`，然后计算机器人在这段时间内可以行驶的距离 `distance_to_max_speed`。如果目标点与当前位置之间的距离大于两倍的 `distance_to_max_speed`，说明机器人需要进行三段平滑加减速运动：

- 第一段：机器人加速到最大速度；
- 第二段：机器人以最大速度匀速行驶；
- 第三段：机器人减速到目标点。

在每一段运动中，函数计算机器人的速度 `v1`、`v2` 和 `v3`，以及加速和减速的时间 `t1` 和 `t3`。在第二段运动中，机器人的速度始终等于最大速度 `max_speed`。最后，函数返回一个包含所有运动参数的列表。如果目标点与当前位置之间的距离小于等于两倍的 `distance_to_max_speed`，则表示机器人只需要进行一次平滑加减速运动。

你可以根据实际情况调整 `max_speed` 和 `max_acc` 的值，以达到最佳的控制效果。同时，你还需要将 `plan_velocity` 函数集成到机器人的控制逻辑中，以实现根据距离规划平滑加减速速度的策略。