机器人手臂轨迹平滑处理实战课程
📚 共计 30 章节
01
轨迹平滑概述
为什么需要轨迹平滑？机器人运动中的冲击与振动问题。
基础
概念
02
数学基础回顾
多项式插值、样条曲线、贝塞尔曲线基础。
数学
预备
03
梯形速度规划
原理、实现、优缺点分析。
规划
速度
04
S形速度规划
七段式S曲线原理与参数计算。
S曲线
进阶
05
三次样条插值
自然样条、边界条件、矩阵求解。
样条
插值
06
B样条曲线
均匀B样条、准均匀B样条、非均匀B样条。
B样条
曲线
07
贝塞尔曲线
德卡斯特里奥算法、曲线拼接、C2连续。
贝塞尔
连续
08
低通滤波平滑
移动平均滤波、指数平滑、卡尔曼滤波入门。
滤波
实时
09
时间最优轨迹规划
基于速度约束的轨迹时间最小化。
最优
时间
10
加加速度(Jerk)约束
Jerk限制对轨迹平滑的影响。
Jerk
约束
11
笛卡尔空间平滑
位置平滑、姿态平滑（四元数插值）。
笛卡尔
姿态
12
关节空间平滑
关节角度、角速度、角加速度平滑。
关节
平滑
13
路径点插值
线性插值、圆弧过渡、样条过渡。
插值
路径
14
轨迹重规划
动态避障中的轨迹在线重规划。
重规划
动态
15
速度前瞻算法
前瞻距离、减速点计算、速度自适应。
前瞻
速度
16
加速度前瞻算法
加速度约束下的前瞻控制。
前瞻
加速度
17
时间缩放
保持路径不变，调整速度曲线。
缩放
速度
18
能量最优轨迹
最小能耗轨迹规划方法。
能量
最优
19
鲁棒轨迹平滑
应对模型不确定性与外部扰动。
鲁棒
抗扰
20
基于优化的平滑
二次规划(QP)在轨迹平滑中的应用。
优化
QP
21
基于学习的平滑
强化学习与模仿学习在轨迹生成中的应用。
学习
AI
22
实时轨迹平滑
在线滤波与实时插值技术。
实时
在线
23
多轴协同平滑
多关节同步运动中的平滑策略。
多轴
协同
24
奇异点规避
奇异点附近的轨迹平滑处理。
奇异
规避
25
轨迹平滑评价指标
最大加速度、最大Jerk、能量消耗、时间。
评价
指标
26
工业机器人轨迹平滑案例
焊接、喷涂、搬运。
工业
案例
27
协作机器人轨迹平滑案例
人机协作中的安全与平滑。
协作
安全
28
移动机械臂轨迹平滑
基座移动与手臂运动的协调。
移动
机械臂
29
仿真与调试
ROS中的轨迹平滑工具包（Trajectory Smoothing）。
ROS
仿真
30
综合实战
从原始路径到平滑轨迹的完整Pipeline实现。
实战
Pipeline