机器人操纵器中经典与控制感知最优轨迹规划的动态评估

机器人操纵器的轨迹规划是决定其跟踪精度、驱动器能耗和整体执行行为的关键因素。在工业生产线、医疗手术和服务机器人等应用中，点对点运动十分常见，而轨迹规划直接影响任务的完成质量。传统的轨迹规划方法，如三次多项式、五次多项式和梯形速度曲线，因其数学形式简单且能生成平滑的运动轮廓，被广泛应用于各类机器人系统中。然而，这些经典方法本质上属于纯运动学规划，它们在生成轨迹时完全不考虑机器人系统的动力学模型、关节力矩限制以及驱动器能耗等关键因素。也就是说，尽管这些轨迹在位置上看起来平滑连续，但在实际执行中，由于忽略了动力学耦合和驱动器特性，往往需要控制器付出额外的矫正力矩来跟踪预设轨迹，导致执行效率低下，甚至引发过大的驱动器负载和能量浪费。

为了解决这一问题，研究人员提出了一种控制感知的最优轨迹规划框架。该框架在有限时域内将机器人动力学和驱动器努力作为优化目标，生成真正兼顾动力学效率的轨迹。其核心创新在于采用中点线性化策略来处理大范围点对点运动中的非线性问题，相比传统的局部线性化方法，该策略能够更准确地逼近系统的真实动态行为。此外，为了公平地比较不同规划方法，研究者设计了一个统一的闭环非线性仿真评估平台。所有规划器——包括三次、五次、梯形以及新提出的控制感知规划器——都在相同的非线性动力学模型、控制器结构和驱动器约束条件下执行，从而避免了因环境差异带来的不公平比较。仿真实验基于一个非线性简化的UR5六轴机械臂模型，涵盖了多种不同位移和负载条件的场景。实验结果显示，所提出的控制感知规划器在所有测试场景中均一致地降低了跟踪误差、矫正力矩和闭环执行成本，特别是在大行程运动中，驱动器能耗和执行成本的降低幅度尤为显著。这表明，轨迹的运动学平滑性并不等同于动态执行的高效性，只有将动力学和控制代价纳入规划过程，才能实现真正的最优轨迹。该研究成果已被MERCon 2026国际会议接收，并将在会上进行报告。这一工作为机器人轨迹规划的评估标准提供了重要参考，有望推动下一代机器人系统中控制感知规划方法的实际应用和标准化。