在工业机器人技术中，轨迹规划是一项至关重要的任务，它决定了机器人如何从一个位置精确地移动到另一个位置。本周我们将深入探讨关节空间和笛卡尔空间规划算法，并通过 MATLAB 仿真进行验证。
一、关节空间规划算法
关节空间规划算法主要关注机器人的关节角度变化。这种算法的优势在于计算量相对较小，适用于多关节机器人。关键知识点包括：
- 逆运动学：通过已知的末端执行器位置和姿态，求解各关节的角度。这通常需要使用数值方法或解析方法进行求解。
- 路径平滑：为了确保机器人运动的平稳性，需要对规划出的关节角度路径进行平滑处理，常用的方法有样条插值和多项式插值。
学习方法：
- 理解逆运动学的基本原理，并掌握几种常用的求解方法。
- 通过练习熟悉路径平滑的技巧，尝试使用不同的插值方法。
二、笛卡尔空间规划算法
笛卡尔空间规划算法则直接在机器人的工作空间中进行路径规划。这种算法更直观，适用于需要精确控制末端执行器运动轨迹的场景。主要知识点包括：
- 工作空间建模：将机器人的工作环境抽象为一个笛卡尔坐标系，便于进行路径规划。
- 避障策略：在规划路径时，需要考虑如何避开障碍物。常用的避障方法有基于势场法和栅格法。
学习方法：
- 掌握工作空间建模的基本方法，并能够根据实际场景进行建模。
- 学习并实践不同的避障策略，提高路径规划的实用性。
三、MATLAB 仿真验证
为了验证所规划的轨迹是否有效，我们可以使用 MATLAB 进行仿真。MATLAB 提供了丰富的工具箱和函数库，便于我们进行机器人轨迹规划和仿真。
仿真步骤：
1. 建立机器人模型：使用 MATLAB 的 Robotics System Toolbox 建立机器人的运动学模型。
2. 路径规划：根据需求选择关节空间或笛卡尔空间规划算法，进行路径规划。
3. 仿真验证：将规划出的路径输入到机器人模型中，观察机器人的运动轨迹是否符合预期。
4. 结果分析：对仿真结果进行分析，评估路径规划的准确性和实用性。
学习方法：
- 熟悉 MATLAB 的 Robotics System Toolbox，并掌握建立机器人模型的方法。
- 通过实践掌握路径规划和仿真验证的流程。
总之，关节空间和笛卡尔空间规划算法是工业机器人轨迹规划中的重要内容。通过深入理解和实践这两种算法，并结合 MATLAB 仿真进行验证，我们可以更好地掌握机器人轨迹规划的原理和方法。
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