六轴机器人仿真与轨迹规划：姿态插补、关节空间与笛卡尔空间轨迹规划353自制
# 六轴机器人仿真：轨迹规划全解析
最近我沉迷于六轴机器人仿真的世界，尤其是其中的轨迹规划部分。这可是机器人运动控制的核心
，今天就来和大家分享一下我在六轴机器人仿真轨迹规划中的一些探索，其中包括姿态插补、关节空间轨
迹规划、笛卡尔空间轨迹规划，还有我自制的 353 轨迹规划。
## 姿态插补
姿态插补是让机器人在运动过程中能够平滑地改变姿态的关键。在机器人从一个姿态移动到另一
个姿态时，我们需要让它的姿态变化是连续且自然的。这里我使用 Python 来实现一个简单的四元数姿态
插补。
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# 定义起始和结束姿态的四元数
start_quaternion = R.from_euler('xyz', [0, 0, 0], degrees=True).as_quat()
end_quaternion = R.from_euler('xyz', [90, 0, 0], degrees=True).as_quat()
# 插补步数
steps = 10
# 进行姿态插补
for t in np.linspace(0, 1, steps):
interpolated_quaternion = R.slerp_any(R.from_quat([start_quaternion]), R.from_qu
at([end_quaternion]), t)
print(f"Step {t:.2f}: {interpolated_quaternion.as_quat()[0]}")
```
代码分析：首先，我们使用 `scipy` 库中的 `Rotation` 类来处理四元数。定义了起始和结束姿态
的四元数，然后通过 `np.linspace` 生成从 0 到 1 的插补参数 `t`。在循环中，使用 `slerp_any` 函
数进行球面线性插值（SLERP），这是一种常用的姿态插补方法，它能保证在插补过程中姿态变化是最短路
径且平滑的。最后打印出每一步插补后的四元数。
## 关节空间轨迹规划
关节空间轨迹规划是直接在机器人的关节角度空间中进行规划。这样做的好处是计算相对简单，而
且能直接控制每个关节的运动。下面是一个简单的线性关节空间轨迹规划的示例。
```python
import numpy as np
