工业机器人前瞻位姿插补算法：多路径平滑过渡

"本文提出了一种多路径段平滑过渡的自适应前瞻位姿插补算法，旨在提高工业机器人的运动速度和轨迹平滑性。该算法基于非对称S曲线加减速控制，并考虑路径长度约束，以路径衔接点的速度不为零和半径调节参数为基础，动态规划出最优衔接速度。同时，通过圆弧过渡实现相邻路径段间的平滑连接，全程应用非对称S曲线控制。为了增强算法的通用性，作者优化了加速和减速区段的S曲线函数。实验验证显示，与传统方法相比，该前瞻算法能提升22.03%以上的执行效率，确保多路径段速度过渡的平滑性和轨迹形状的优化。" 本文主要探讨了工业机器人路径规划中的一个重要问题——多路径段平滑过渡，这对于提高机器人运动速度和作业效率至关重要。作者提出了一种自适应前瞻位姿插补算法，它在非对称S曲线加减速控制策略下工作，能够有效处理路径长度变化的情况。算法的核心在于，它以非零速度的路径连接点和半径调节参数为参考，根据路径段长度动态规划最优的衔接速度，以减少速度突变带来的冲击。此外，通过在相邻路径段间插入圆弧，实现平滑过渡，减少机器人运动中的不连续性。 非对称S曲线加减速控制是该算法的关键技术，它允许机器人在加速和减速过程中具有不同的曲线形状，以更好地适应实际运动需求。为了增强算法的适用性，作者对加速和减速区段的S曲线函数进行了优化，这使得算法能更灵活地适应不同工况。 实验部分，该算法在6自由度工业机器人的实时控制系统上进行了验证。对比传统加减速控制算法，前瞻性算法表现出更高的执行效率，超过22.03%的提升证明了其优越性。同时，它成功实现了多路径段间的速度平滑过渡，对轨迹进行了优化修形，提高了整体运动的平稳性和精度。 关键词涉及工业机器人、路径平滑过渡、自适应前瞻、非对称S曲线、位姿插补和轨迹规划，这些概念涵盖了机器人运动控制领域的关键技术和挑战。这项研究为工业机器人路径规划提供了新的思路和解决方案，对于提升机器人系统的性能具有重要意义。