运动控制平滑过渡算法实战
📚 共计 30 章节
01
运动控制概述
什么是运动控制 · 系统组成 · 应用领域
基础
入门
02
平滑过渡的重要性
为什么需要平滑 · 冲击与振动 · 评价指标
核心
理念
03
基础数学知识回顾
导数与积分 · 泰勒展开 · 插值拟合 · 贝塞尔基础
数学
预备
04
梯形速度规划
数学模型 · 加速/匀速/减速 · 优缺点
经典
规划
05
S形速度规划
S曲线原理 · 加加速度(Jerk) · 7段式详解
进阶
平滑
06
S形曲线参数计算
最大速度/加速度/加加速度约束 · 时间求解
公式
参数
07
S形曲线代码实现
Python实现 · 调试与可视化
编程
实践
08
多项式插值法
三次/五次多项式 · 高阶对比
插值
轨迹
09
三次样条插值
自然样条 · clamped · 非扭结 · 轨迹应用
样条
平滑
10
B样条曲线基础
定义 · 节点向量 · 控制点 · 阶数与连续性
B样条
几何
11
B样条曲线拟合
数据参数化 · 反算控制点 · 拟合与平滑
拟合
逆向
12
NURBS曲线
与B样条区别 · 权因子 · 工业应用
高级
CAD
13
贝塞尔曲线
德卡斯特里奥 · 性质 · 拼接与连续性
经典
设计
14
贝塞尔在轨迹规划中的应用
路径点插值 · 速度/加速度约束
应用
约束
15
低通滤波平滑法
一阶/二阶低通 · 截止频率选择
滤波
信号
16
移动平均滤波
滑动窗口 · 加权平均 · 边界处理
平滑
实时
17
卡尔曼滤波基础
状态空间 · 预测更新 · 轨迹平滑
估计
最优
18
卡尔曼滤波实现
Python一维卡尔曼 · 参数调优
编程
调参
19
指数平滑法
一次/二次指数平滑 · 平滑系数选择
预测
轻量
20
时间最优规划
最小时间轨迹 · bang-bang · 权衡
最优
快速
21
能量最优规划
最小能耗 · 力矩平方最小化 · 多目标
节能
优化
22
加加速度(Jerk)约束规划
Jerk有界/连续 · 生理舒适度
舒适
高阶
23
Look-ahead前瞻算法
前瞻窗口 · 速度自适应 · 拐点预处理
前瞻
自适应
24
小线段连续加工
微小线段拟合 · 拐角过渡 · 弓高误差
加工
精度
25
圆弧过渡与拐角平滑
圆弧插入 · 拐角圆角 · G02/G03
G代码
过渡
26
样条插补
实时样条插补 · 参数插补 · 速度协同
插补
实时
27
多轴协同运动
电子齿轮/凸轮 · 主从同步 · 虚轴
多轴
同步
28
实时系统与运动控制
RTOS · 任务调度 · 通信延迟补偿
系统
延迟
29
工业机器人轨迹规划
关节/笛卡尔空间 · 奇异点处理
机器人
实战
30
综合案例:CNC雕刻机平滑轨迹
从理论到代码实现 · 完整流程
项目
综合