概述
轨迹规划是连接任务级指令与底层执行的桥梁，在机器人领域已有40余年发展历史。资深控制系统工程师都知道，一个看似简单的抓取动作，背后可能包含数十次轨迹优化迭代。 其核心任务是在满足动力学约束（如最大速度/加速度）、避开障碍物、优化能耗等条件下，生成平滑连续的运动序列。根据应用场景不同，规划结果的时间分辨率可从毫秒级（工业机器人）到秒级（自动驾驶全局路径）。
主要特点
现代轨迹规划算法需处理多目标优化问题。以六轴工业机器人为例，既要保证末端执行器定位精度（通常±0.1mm内），又要避免关节超速（各轴转速限制在200°/s以下）。 在动态环境中还需实时重规划，如自动驾驶遇到突发障碍时，需在50-100ms内生成新轨迹。能量优化也越来越受重视，AGV小车通过优化加速度曲线可节省约15-20%的电池消耗。
应用领域
工业机器人是最大应用场景，汽车焊接线上的机械臂每秒需完成2-3次高精度轨迹规划。汽车焊装车间里，一个工位通常需要协调6-8台机器人的运动轨迹。 自动驾驶领域分层次规划：全局路径（公里级）、局部轨迹（米级）、紧急避障（厘米级）。医疗机器人如达芬奇手术系统，其规划精度要求达亚毫米级，且必须考虑人体组织的柔性变形。
注意事项
实时性要求与规划质量往往存在矛盾。汽车装配线上的点焊机器人必须保证每0.5秒完成一个焊点，这时会采用查表法预存典型轨迹，牺牲部分最优性。 安全性是另一关键考量。协作机器人必须通过ISO/TS 15066标准认证，其规划算法需内置紧急停止策略和人机碰撞检测，最大接触力不得超过150N。
B2B采购指南
选择轨迹规划解决方案时，首要评估环境复杂度。结构化环境（如流水线）可采用传统的样条插值法，而动态环境（如仓储AGV）需要基于采样的RRT*或优化算法。 计算资源决定算法选择：嵌入式设备适合轻量化的Dubin's path，工控机可运行深度学习模型。主流商用方案价格区间：基础算法库约5-15万元，定制开发服务约30-100万元/项目。
常见问题
轨迹规划与路径规划有何区别？
路径规划只考虑空间几何路径，而轨迹规划还包含时间维度，需确定每个时刻的位置、速度、加速度。路径是轨迹的空间投影。
哪些因素影响规划效果？
关键因素包括：环境建模精度（地图误差应小于机器人半径的1/3）、动力学约束设置（低估约束会导致执行失败）、算法参数调优（如RRT的步长选择）。
如何处理动态障碍物？
常用方法有：速度障碍物法（VO）、人工势场法（APF）、模型预测控制（MPC）。实际应用中常组合使用，如全局用MPC，局部用VO。
规划失败怎么处理？
可尝试：放宽优化目标（如延长运动时间）、增加重规划频率、启用备用简化算法。关键系统应设计fallback方案，如自动驾驶的紧急停车轨迹。
如何验证轨迹质量？
检查连续性（加速度无突变）、可行性（不超速/超载）、安全性（与障碍物最小距离）。工业场景还需通过数百次重复测试验证稳定性。
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