机器人轨迹规划详解：从概念到常用方法

1.2 轨迹规划中的空间

实际进行轨迹规划时，轨迹的描述是在关节空间或者笛卡尔空间（操作空间）中的。

① 关节空间的轨迹规划：

• 规划的是每个关节的角度（或位移）随时间如何变化（速度、加速度）。
• 路径只关心起点和终点的关节角度，中间过程由插值（如直线、多项式）填充，不控制机械臂末端在空间中的具体路径形状。
• 优点：计算简单、不会遇到'奇异点'（即机械臂卡死的状态）。
• 缺点：无法精确控制末端执行器在空间中的运动轨迹。

② 笛卡尔空间中的轨迹规划：

• 规划的是机器人末端（手部）在三维空间中的位置、姿态、速度和加速度随时间的变化。
• 要求末端沿一条特定的空间路径（比如直线或圆弧）运动。
• 需通过逆运动学把末端轨迹转换成各个关节的运动指令。
• 优点：能精确控制末端轨迹，适合需要高精度路径的任务（如焊接、装配）。
• 缺点：计算复杂，可能遇到奇异点，且依赖机械臂的具体结构。

2. 轨迹规划常用方法有什么？

2.1 常用的两种方法

① 给出轨迹节点上的约束：在关节空间中，直接对每个关节的角度（或位移）、速度与加速度进行时间函数设计。

首先要给选定轨迹的节点上关节的位姿、速度与加速度一组显式的约束（比如初始点速度为 0、加速度为 0），然后从一类函数中参数化轨迹，再将约束条件代入函数进行插值。这一过程中，约束的设定与得到的轨迹函数都在关节空间中完成，最终的结果可以直接用于电机的驱动。

关节空间轨迹规划常用方法：

• 多项式插值法
  • 三次多项式：适用于两点间给定位置和速度约束的情况（共 4 个条件）。
  • 五次多项式：可同时满足位置、速度和加速度的边界条件（共 6 个条件），轨迹更平滑，广泛用于工业机器人点到点运动。
• 带抛物线过渡的线性插值（Linear with Parabolic Blends, LPB）：在匀速线段两端加入加速度恒定的抛物线过渡段，避免速度突变，实现连续速度。
• 样条函数插值
  • 三次样条（Cubic Spline）：在多个路径点之间构造分段三次多项式，保证位置和速度连续（C¹连续），部分实现加速度连续。
  • B 样条或自然样条：提供更高阶的光滑性（如 C²连续），适用于对轨迹平滑性要求高的场景。

② 给出运动路径的解析式：在笛卡尔空间中，给出机器人末端的曲线路径。怎样得到这个路径呢？需要用到某种函数逼近的方法，将其转化为关节运动的约束，然后找到满足关节运动约束的参数化路径。

笛卡尔空间轨迹规划常用方法：

• 直线/圆弧插补（Linear/Circular Interpolation）：工业机器人中最常见的笛卡尔路径类型。通过在起点与终点之间均匀插值位置（和姿态），逐点求逆解生成关节指令。
• 路径参数化 + 逆运动学求解：将路径表示为参数函数 x(s)，其中 s∈[0,1] 为路径参数，再对一系列 si 求解 qi=IK(x(si))。
• 基于雅可比的微分运动规划（Jacobian-based Differential Kinematics）：给定期望的末端速度 x˙，通过 q˙=J⁻¹(q)x˙实时计算关节速度，适用于实时跟踪或避障。
• 数值迭代法求解逆运动学（如牛顿 - 拉夫森法、Damped Least Squares）：当解析逆解不存在或有多解时，采用数值方法逐点求解，并结合关节限位、避奇异等优化目标。
• 轨迹平滑与重采样：对逆解得到的关节序列进行滤波、样条拟合或时间缩放（time scaling），以满足动力学约束并提升运动平滑性。

2.2 关节空间轨迹规划步骤

由于关节驱动在关节空间内是可控的，这样能够避免机构产生奇异问题；同时由于不用考虑末端路径形状，计算简单，因此在工程实践中广泛采用关节空间的轨迹规划。

规划步骤如下：

1. 运动学反解实现路径点在关节空间内的描述；
2. 对每个关节拟合光滑函数（轨迹规划）；
3. 一段路径各关节设定相同的运动时间，确保所有关节同时到达路径点和终点（虽然同时运动同时停止，但是规划的各个关节函数之间应是相互独立的）。

那么如何获得连续光滑且独立的关节拟合函数呢？

首先确定关节空间内机器人在起始点、终止点的形位；其次获取各形位点的速度、加速度信息（约束）；最后列出轨迹函数通式并求解。（这里轨迹函数一般常用的有：三次多项式插值函数、高次多项式插值函数与抛物线过渡插值函数）为什么和插值函数联系起来了呢？实际上轨迹规划就是将离散的作业点，通过插值的方式得到轨迹函数。

三次多项式插值

比如关节角度三次多项式插值：

构建的是三次，四个待定系数的函数。所以需结合至少四个约束来解出这几个未知的四个变量，这样即可得到这个关节的轨迹规划函数。对第一个式子进行一次求导和二次求导，得到关于速度和速度的 2）、3）通式，再代入下面的约束条件即可求得。（f 下标代表结束位置处，0 下标为开始位置处）

上面其实约束只给了初始点与终止点，那么如果也对中间某一点进行约束呢（也就是下面末端在 A、B 点速度为 0，而中间点 C、D 的速度不为 0）？

将约束条件修改为：

以上就可以得到轨迹规划函数了，那如何确定约束中的那个关节速度呢？

① 根据工具坐标系在直角坐标空间中的瞬时线速度和角速度来确定每个路径点的关节速度；

• 这种方法要求在每一个路径点进行雅可比运算，若已知末端在某路径点的期望线速度 v 和角速度 ω，可组成末端速度向量；利用当前关节空间构型 q 计算雅可比矩阵 J(q)；

② 在直角坐标空间或关节空间中采用某种适当的启发式方法，由控制系统自动地选择路径点的速度；

• 也可设为零（如停顿点），或按任务需求手动指定。

常用启发式：设中间点速度为相邻两段位移的'平均斜率'。例如，对关节角度序列 θ₀,θ₁,θ₂,…,θₙ，在第 i 点（非端点）设：

上式称为中心差分法，常用于三次样条的'自然'或'非节点'边界条件。

③ 为了保证每个路径点上的加速度连续，由控制系统按照此要求自动地选择路径点的速度。

具体可以假设路径点之间每段轨迹都为三次多项式，比如设两段多项式为

和

，在中间点

处：

加速度连续：

速度连续：

（待求）

位置连续：

对三次多项式求二阶导后，代入加速度连续条件，可得到关于

的方程，结合前后段的位置约束

和时间

，解得：

该式可自动计算中间点速度，保证加速度连续。

以上仅列举分析了基础的三次多项式插值方法，实际在应用过程中，规划方法还有许多，也可能结合几种方法一起使用，总之轨迹规划的算法非常丰富。如何让工作任务更高效、平稳，如何更适用于自己的工作任务，就需要选择更为适用的轨迹规划方法。