Planificación de la trayectoria del brazo robótico: interpolación de posición y actitud

Al planificar la trayectoria del brazo del robot, la interpolación de posición y la interpolación de actitud son dos pasos necesarios. La interpolación de posición se usa para producir una trayectoria suave entre una posición inicial y objetivo determinada, y la interpolación de actitud se usa para producir un cambio de actitud suave entre una postura inicial y objetivo determinada.

Los siguientes son los pasos detallados y el código Python para la interpolación de posición y la interpolación de actitud:

1. Interpolación de posición:

1. Calcule la distancia y la dirección entre las posiciones inicial y objetivo.
2. Divida la distancia y la dirección en una serie de puntos discretamente espaciados.
3. Interpola entre estos puntos espaciados usando el método de interpolación de tu elección, como la interpolación lineal o spline.
4. Obtenga una trayectoria de interpolación de posición suave.
   Aquí hay un ejemplo de código Python:

import numpy as np

def interpolate_position(start_pos, end_pos, num_points):
    delta_pos = end_pos - start_pos
    interval = delta_pos / num_points
    positions = []

    for i in range(num_points):
        pos = start_pos + i * interval
        positions.append(pos)

    return positions

start_pos = np.array([0, 0, 0])
end_pos = np.array([10, 10, 10])
num_points = 10

interpolated_positions = interpolate_position(start_pos, end_pos, num_points)
print(interpolated_positions)

2. Interpolación de actitudes:

1. Calcule la matriz de rotación entre las poses inicial y objetivo.
2. Convierta la matriz de rotación a ángulos de Euler o representación de cuaterniones.
3. Divida los ángulos o cuaterniones de Euler en una serie de puntos discretamente espaciados.
4. Interpola entre estos puntos espaciados usando el método de interpolación de tu elección, como la interpolación lineal o spline.
   Obtenga cambios de interpolación de actitud suaves.
   El siguiente es un ejemplo de código Python para la interpolación de actitud utilizando ángulos de Euler:

import numpy as np
from scipy.spatial.transform import Rotation

def interpolate_orientation(start_orientation, end_orientation, num_points):
    start_rot = Rotation.from_euler('xyz', start_orientation)
    end_rot = Rotation.from_euler('xyz', end_orientation)
    slerp = start_rot.slerp(end_rot, np.linspace(0, 1, num_points))
    orientations = slerp.as_euler('xyz')

    return orientations

start_orientation = np.array([0, 0, 0])
end_orientation = np.array([np.pi/2, np.pi/2, np.pi/2])
num_points = 10

interpolated_orientations = interpolate_orientation(start_orientation, end_orientation, num_points)
print(interpolated_orientations)