这是《机器人技术基础》个人课程实验之一,按照学号尾数不同分配给每人的取放轨迹规划方式也不同,包括3-4-3、4-3-4等三段轨迹规划方法,而我抽中的是七次多项式实现,不存在优劣之分,特地说明一下。下面是详细内容:
一、开发平台及工具
开发平台:Matlab
开发工具:Robotics ToolBox
二、过程记录
2.1 选定建模对象
选择PUMA560作为建模对象:

2.2 选定转移过程点
主要是确定起始位置(取点)、转移位置(抬起或离开点)、卸下位置(下降点)和目标位置(放置点);选定四个点位置坐标如下:
起始位置:aim0 = [0,-0.5,-0.5];
离开位置:aim1 = [0,-0.5,0.2];
下降位置:aim2 = [-0.5,0.5,0.2];
放置位置:aimx = [-0.5,0.5,-0.5];
2.3 整理边界条件
利用七次多项式进行轨迹规划:
(1)已知本地时间t = 0时,初始位置:
(2)已知本地时间t = 0时,初始速度:
(3)已知本地时间t = 0时,初始加速度:
(4)已知第一中间点位置:
(5)已知第二中间点位置:
(6)已知本地时间t = tm时,目标位置:
(7)已知本地时间t = tm时,目标速度:
(8)已知本地时间t = tm时,目标加速度:![]()
![]()
由(1)~(8)可以写成如下矩阵形式:

或表示为:

和

通过计算 [M]-1 即可求出所有的未知系数,于是就求得了目标运动轨迹的运动方程,从而可以控制机器人使其经过给定的位置,同样的方法可用于其他关节求解。
2.4 求解转移过程点关节角
利用Matlab Robotics Box 对四个位置点求逆解得到关节角度:
theta0 = p560.ikine6s(T0,'rdf');%左臂、手肘朝下、手腕翻转(旋转180度) theta1 = p560.ikine6s(T1,'rdf'); theta2 = p560.ikine6s(T2,'rdf'); thetax = p560.ikine6s(Tx,'rdf');
计算结果:

2.4 求解轨迹未知系数
%初始条件 theta0_ = [0 0 0 0 0 0];%初始位置速度 theta0__ = [0 0 0 0 0 0];%初始位置加速度 thetax_ = [0 0 0 0 0 0];%目标位置速度 thetax__ = [0 0 0 0 0 0];%目标位置加速度 Theta = [theta0' theta0_' theta0__' theta1' theta2' thetax' thetax_' thetax__']'; M = [1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 t1 t1^2 t1^3 t1^4 t1^5 t1^6 t1^7 1 t2 t2^2 t2^3 t2^4 t2^5 t2^6 t2^7 1 tm tm^2 tm^3 tm^4 tm^5 tm^6 tm^7 0 1 2*tm 3*tm^2 4*tm^3 5*tm^4 6*tm^5 7*tm^6 0 0 2 6*tm 12*tm^2 20*tm^3 30*tm^4 42*tm^5]; C = M^-1 * Theta;%第i列对应第i个关节的其次多项式系数
各关节利用七次多项式进行轨迹规划的系数列表如下:

2.5 求解各关节相关运动指标
计算关节的位置、速度及加速度轨迹函数:
%计算关节各函数 tmietick = 0.1; T = 0: tmietick:9; %角度 Q = [ones(int16(9/tmietick)+1,1) T' (T.^2)' (T.^3)' (T.^4)' (T.^5)' (T.^6)' (T.^7)']*C; %速度 Qv =[zeros(int16(9/tmietick)+1,1) ones(int16(9/tmietick)+1,1) 2* T' 3*(T.^2)' 4*(T.^3)' 5*(T.^4)' 6*(T.^5)' 7*(T.^6)']*C; %加速度 Qa =[zeros(int16(9/tmietick)+1,1) zeros(int16(9/tmietick)+1,1) 2*ones(int16(9/tmietick)+1,1) 6*T' 12*(T.^2)' 20*(T.^3)' 30*(T.^4)' 42*(T.^5)']*C;
各关节运动位置、速度及加速度轨迹曲线绘制如下:

2.6 绘制运动轨迹
%正运动学分析 Txy=p560.fkine(Q); %画轨迹 Tjtraj1=transl(Txy); x = Tjtraj1(:,1); y = Tjtraj1(:,2); z = Tjtraj1(:,3); figure waitforbuttonpress; plot3(x,y,z,'b');%轨迹图像 hold on; %画出四个过程点 [x0,y0,z0] = ellipsoid(aim0(1),aim0(2),aim0(3),0.05,0.05,0.05); [x1,y1,z1] = ellipsoid(aim1(1),aim1(2),aim1(3),0.05,0.05,0.05); [x2,y2,z2] = ellipsoid(aim2(1),aim2(2),aim2(3),0.05,0.05,0.05); [xx,yx,zx] = ellipsoid(aimx(1),aimx(2),aimx(3),0.05,0.05,0.05); surf(x0,y0,z0) %画起始点 surf(x1,y1,z1) %画提升点 surf(x2,y2,z2) %画下降点 surf(xx,yx,zx) %画目标点 hold on;
运动轨迹如蓝线曲线所示:

三、思考
由上图可以明显发现7次多项式进行插值得到的轨迹为一空间不规则曲线,原因在于我们是对机械臂6个关节进行独立的7次多项式轨迹规划,已知条件只有初末位置的关节位置、速度及加速度以及两个中间点的关节位置共8个参数,同时由于4个位置点的各关节角度值是由ikine6s进行运动学逆解求解得到,虽然在计算时限制了手臂、手肘以及手腕的状态,但是这样得到逆解并一定能满足我们的实际需求,因此在仅存在这些已知条件的情况下,我们没有办法对整个长距离的机器人的运动状态进行精确控制。因此,要想机器人的运动状态足够精确,我必须引入更多的条件,比如增加中间点的数量或者各时刻的关节速度等等。
完整视频B站传送门:Matlab Robotics ToolBox 实战 -- 七次多项式取放轨迹规划
四、附源程序
close all; clc; mdl_puma560 t0 = 0;%开始时刻 t1 = 2;%提升结束时刻 t2 = t1 + 4;%平移结束时刻 tm = t2 + 3;%下降结束时刻 t0_1 = 0:0.2:2;%上升时间 t1_2 = 0:0.5:4;%平移时间 t2_x = 0:0.3:3;%下降时间 aim0 = [0,-0.5,-0.5];%取货点 aim1 = [0,-0.5,0.2];%提升点 aim2 = [-0.5,0.5,0.2];%下落点 aimx = [-0.5,0.5,-0.5];%存货点 T0 = transl(aim0); T1 = transl(aim1); T2 = transl(aim2); Tx = transl(aimx); theta0 = p560.ikine6s(T0,'rdf');%左臂、手肘朝下、手腕翻转(旋转180度) theta1 = p560.ikine6s(T1,'rdf'); theta2 = p560.ikine6s(T2,'rdf'); thetax = p560.ikine6s(Tx,'rdf'); %初始条件 theta0_ = [0 0 0 0 0 0];%初始位置速度 theta0__ = [0 0 0 0 0 0];%初始位置加速度 thetax_ = [0 0 0 0 0 0];%目标位置速度 thetax__ = [0 0 0 0 0 0];%目标位置加速度 Theta = [theta0' theta0_' theta0__' theta1' theta2' thetax' thetax_' thetax__']'; M = [1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 t1 t1^2 t1^3 t1^4 t1^5 t1^6 t1^7 1 t2 t2^2 t2^3 t2^4 t2^5 t2^6 t2^7 1 tm tm^2 tm^3 tm^4 tm^5 tm^6 tm^7 0 1 2*tm 3*tm^2 4*tm^3 5*tm^4 6*tm^5 7*tm^6 0 0 2 6*tm 12*tm^2 20*tm^3 30*tm^4 42*tm^5]; C = M^-1 * Theta;%第i列对应第i个关节的其次多项式系数 %计算关节各函数 tmietick = 0.1; T = 0: tmietick:9; %角度 Q = [ones(int16(9/tmietick)+1,1) T' (T.^2)' (T.^3)' (T.^4)' (T.^5)' (T.^6)' (T.^7)']*C; %速度 Qv =[zeros(int16(9/tmietick)+1,1) ones(int16(9/tmietick)+1,1) 2* T' 3*(T.^2)' 4*(T.^3)' 5*(T.^4)' 6*(T.^5)' 7*(T.^6)']*C; %加速度 Qa =[zeros(int16(9/tmietick)+1,1) zeros(int16(9/tmietick)+1,1) 2*ones(int16(9/tmietick)+1,1) 6*T' 12*(T.^2)' 20*(T.^3)' 30*(T.^4)' 42*(T.^5)']*C; %正运动学分析 Txy=p560.fkine(Q); %画轨迹 Tjtraj1=transl(Txy); x = Tjtraj1(:,1); y = Tjtraj1(:,2); z = Tjtraj1(:,3); figure waitforbuttonpress; plot3(x,y,z,'b');%轨迹图像 hold on; %画出四个过程点 [x0,y0,z0] = ellipsoid(aim0(1),aim0(2),aim0(3),0.05,0.05,0.05); [x1,y1,z1] = ellipsoid(aim1(1),aim1(2),aim1(3),0.05,0.05,0.05); [x2,y2,z2] = ellipsoid(aim2(1),aim2(2),aim2(3),0.05,0.05,0.05); [xx,yx,zx] = ellipsoid(aimx(1),aimx(2),aimx(3),0.05,0.05,0.05); surf(x0,y0,z0) %画起始点 surf(x1,y1,z1) %画提升点 surf(x2,y2,z2) %画下降点 surf(xx,yx,zx) %画目标点 hold on; %画轨迹图 p560.plot(Q); %画关节位置、速度、加速度曲线 figure subplot(3,1,1); % plot(T,Q(:,1)); plot(T,Q); title('关节位移'); xlabel('时间t/s'); ylabel('位移s/rad'); legend('关节1','关节2','关节3','关节4','关节5','关节6','location','northeastoutside' ); str=[ '\leftarrow' '(' num2str(t1) ',' num2str(theta1(1)) ')']; text(t1,theta1(1),cellstr(str)); str=[ '\leftarrow' '(' num2str(t2) ',' num2str(theta2(1)) ')']; text(t2,theta2(1),cellstr(str)); grid on; subplot(3,1,2); plot(T,Qv); title('关节速度'); xlabel('时间t/s'); ylabel('速度v/(rad/s)'); legend('关节1','关节2','关节3','关节4','关节5','关节6','location','northeastoutside' ); grid on; subplot(3,1,3); plot(T,Qa); title('关节加速度'); xlabel('时间t/s'); ylabel('加速度a/(rad/s^2)'); legend('关节1','关节2','关节3','关节4','关节5','关节6','location','northeastoutside' ); grid on;