Reflexxes运动规划库简介

概述

Reflexxes(全称为Reflexxes Motion Library,简称RML)是一个开源(Type-II开源, Type-IV商业库)的在线运动轨迹生成库,具有众多优点使其可以应用于机器人、数控机床和伺服驱动系统等领域,V-REP中集成了RML-Type-IV,目前Reflexxes公司已经被谷歌收购。

Reflexxes算法库结构

概述

基本结构如下

framework

Type-II和Type-IV相差加加速度的边界条件和加速度输出

type-ii

type-iv

Reflexxes的在线轨迹生成算法主要分为以下三步:

  • Step 1: 计算同步时间
  • Step 2: 同步所选的轴
  • Step 3: 计算输出数值

由于仅有Type-II开源以下仅涉及Type-II相关内容

接口层

  • ReflexxesAPI是唯一的用户接口类非常紧凑,用它的两个方法ReflexxesAPI::RMLPosition来执行基于位置的在线轨迹生成算法和ReflexxesAPI::RMLVelocity用于基于速度的算法
  • RMLInputParameters:包含RMLPositionInputParametersRMLVelocityInputParameters,用于输入参数
  • RMLOutputParameters:包含RMLPositionOutputParametersRMLVelocityOutputParameters,用于输出参数
  • RMLFlags包含:RMLPositionFlagsRMLVelocityFlags,用于在线轨迹规划算法的参数化标记,如同步方式(无同步non-synchronized、时间同步time-synchronized、相位同步phase-synchronized)等
  • RMLVector:数组类

算法层

包含实际的Type-II在线轨迹生成算法,提供给ReflexxesAPI使用,其中包含了数学层中提供的决策树TypeIIRMLDecisionTree

  • TypeIIRMLPositionReflexxesAPI::RMLPosition,实际调用的是TypeIIRMLPosition::GetNextStateOfMotion
  • TypeIIRMLVelocityReflexxesAPI::RMLVelocity,实际调用的是TypeIIRMLVelocity::GetNextStateOfMotion

数学层

TypeIIRMLPositionTypeIIRMLVelocity类所需的数学函数集合,包含:

  • TypeIIRMLMath::MotionPolynomials:三个TypeIIRMLPolynomial数组(Pos、Vel、Acc)
  • TypeIIRMLMath::TypeIIRMLPolynomial:三阶多项式

示例代码

基本的三轴规划示例代码:

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#define CYCLE_TIME_IN_SECONDS                   0.001
#define NUMBER_OF_DOFS 3

int main()
{
// 变量声明
int ResultValue = 0 ;
ReflexxesAPI *RML = NULL ;
RMLPositionInputParameters *IP = NULL ;
RMLPositionOutputParameters *OP = NULL ;
RMLPositionFlags Flags ;
// 初始化
RML = new ReflexxesAPI(NUMBER_OF_DOFS, CYCLE_TIME_IN_SECONDS);
IP = new RMLPositionInputParameters(NUMBER_OF_DOFS);
OP = new RMLPositionOutputParameters(NUMBER_OF_DOFS);
// 输入参数
IP->CurrentPositionVector->VecData [0] = 100.0 ;
IP->CurrentPositionVector->VecData [1] = 0.0 ;
IP->CurrentPositionVector->VecData [2] = 50.0 ;

IP->CurrentVelocityVector->VecData [0] = 100.0 ;
IP->CurrentVelocityVector->VecData [1] = -220.0 ;
IP->CurrentVelocityVector->VecData [2] = -50.0 ;

IP->CurrentAccelerationVector->VecData [0] = -150.0 ;
IP->CurrentAccelerationVector->VecData [1] = 250.0 ;
IP->CurrentAccelerationVector->VecData [2] = -50.0 ;

IP->MaxVelocityVector->VecData [0] = 300.0 ;
IP->MaxVelocityVector->VecData [1] = 100.0 ;
IP->MaxVelocityVector->VecData [2] = 300.0 ;

IP->MaxAccelerationVector->VecData [0] = 300.0 ;
IP->MaxAccelerationVector->VecData [1] = 200.0 ;
IP->MaxAccelerationVector->VecData [2] = 100.0 ;

IP->MaxJerkVector->VecData [0] = 400.0 ;
IP->MaxJerkVector->VecData [1] = 300.0 ;
IP->MaxJerkVector->VecData [2] = 200.0 ;

IP->TargetPositionVector->VecData [0] = -600.0 ;
IP->TargetPositionVector->VecData [1] = -200.0 ;
IP->TargetPositionVector->VecData [2] = -350.0 ;

IP->TargetVelocityVector->VecData [0] = 50.0 ;
IP->TargetVelocityVector->VecData [1] = -50.0 ;
IP->TargetVelocityVector->VecData [2] = -200.0 ;

IP->SelectionVector->VecData [0] = true ;
IP->SelectionVector->VecData [1] = true ;
IP->SelectionVector->VecData [2] = true ;

// 迭代运算
while (ResultValue != ReflexxesAPI::RML_FINAL_STATE_REACHED)
{
// 获取下一周期状态
ResultValue = RML->RMLPosition(*IP, OP, Flags);
// 更新当前状态
*IP->CurrentPositionVector = *OP->NewPositionVector ;
*IP->CurrentVelocityVector = *OP->NewVelocityVector ;
*IP->CurrentAccelerationVector = *OP->NewAccelerationVector ;
}
delete RML ;
delete IP ;
delete OP ;
exit(EXIT_SUCCESS) ;
}

参考