轨迹平滑过渡方法、设备和存储介质与流程

1.本发明涉及自动化控制领域，尤其涉及一种轨迹平滑过渡方法、设备和存储介质。


背景技术：

2.在自动化控制领域中，机器设备例如机器人在执行任务时，往往是多段多种路径的组合，如果在连续直线的相接处不做处理，则需要将机器人的速度降为零，如果不将机器人的速度降为零，则机器人会因为速度的不连续，产生剧烈震荡，且极有可能破坏机器人，但是，若将机器人的速度降为零，又会影响机器人的节拍，尤其是在路径段数比较多的情况下。
3.目前，为了使机器人能够在不同路径上连续运动，采用轨迹规划算法对机器人的运动进行控制，避免机器人频繁启停。但是相关技术中，通过轨迹规划算法得到的机器人运动路径在连续直线的过渡段与轨迹衔接处存在速度的跃变，影响轨迹平滑性，严重可导致机械振动，导致机器人的工作效率低、无法实现平滑过渡。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种轨迹平滑过渡方法、设备和存储介质，实现了机器设备在连续直线轨迹衔接处位置和速度的平滑过渡，提高了机器设备的工作效率。
5.根据本发明第一方面实施例的轨迹平滑过渡方法，其包括：
6.根据预设速度参数数据，获取预设初始时间数据、待处理运动路径对应的线性距离数据、目标坐标数据和单位方向向量数据；
7.根据所述预设初始时间数据，对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到当前一维位置轨迹数据，其中，所述当前一维位置轨迹数据包括当前一维位置数据和当前一维速度数据；
8.将所述当前一维位置轨迹数据、所述目标坐标数据和所述单位方向向量数据输入到对应的梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据，其中，所述当前三维位置轨迹数据包括当前位置向量数据和当前速度向量数据；
9.根据所述当前位置向量数据和所述当前速度向量数据，得到所述待处理运动路径对应的轨迹平滑过渡路径；
10.其中，所述预设初始时间数据为预设衔接点对应的时间数据，所述轨迹平滑过渡路径包括第一轨迹和第二轨迹，且所述第一轨迹与所述第二轨迹相交于所述预设衔接点。
11.根据本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下有益效果：本发明通过梯形速度叠加算法模型，得到当前位置向量数据和当前速度向量数据，根据当前位置向量数据和当前速度向量数据，得到待处理运动路径对应的轨迹平滑过渡路径，根据轨迹平滑过渡路径，控制机器设备进行与轨迹平滑过渡路径相对应的轨迹运动。这种轨迹平滑过渡方法，实现机器设备在连续直线轨迹衔接处位置和速度的平滑过渡，提高了机器设
备的工作效率。
12.根据本发明的一些实施例，所述梯形轨迹处理包括梯形轨迹规划处理和轨迹生成处理，所述对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到当前一维位置轨迹数据，包括：
13.对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹规划处理，得到当前轨迹系数数据；
14.对所述当前轨迹系数数据进行轨迹生成处理，得到当前一维位置轨迹数据。
15.根据本发明的一些实施例，所述待处理运动路径包括第一路径，且所述第一轨迹与所述第一路径的起始点相同，所述根据所述预设初始时间数据，对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到当前一维位置轨迹数据，包括：
16.当所述待处理运动路径对应的当前时间数据小于或等于所述预设初始时间数据，对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到所述第一路径对应的第一当前一维位置轨迹数据；
17.对应的，所述将所述当前一维位置轨迹数据、所述目标坐标数据和所述单位方向向量数据输入到对应的梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据，包括：
18.将所述第一当前一维位置轨迹数据、所述目标坐标数据和所述单位方向向量数据输入到第一梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据。
19.根据本发明的一些实施例，所述待处理运动路径包括第一路径和第二路径，所述第一路径和所述第二路径相交于相接点，且所述第一轨迹与所述第一路径的起始点相同，所述第二轨迹与所述第二路径的终点相同，所述根据所述预设初始时间数据，对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到当前一维位置轨迹数据，包括：
20.当所述待处理运动路径对应的当前时间数据在所述预设初始时间数据与所述第一路径的结束时间数据之间，对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到所述第一路径对应的第一当前一维位置轨迹数据和所述第二路径对应的第二当前一维位置轨迹数据；
21.对应的，所述将所述当前一维位置轨迹数据、所述目标坐标数据和所述单位方向向量数据输入到对应的梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据，包括：
22.将所述第一当前一维位置轨迹数据、所述第二当前一维位置轨迹数据、所述目标坐标数据和所述单位方向向量数据输入到第二梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据。
23.根据本发明的一些实施例，所述待处理运动路径包括第二路径，且所述第二轨迹与所述第二路径的终点相同，所述根据所述预设初始时间数据，对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到当前一维位置轨迹数据，包括：
24.当所述待处理运动路径对应的当前时间数据在所述第一路径的结束时间数据与所述第二路径的结束时间数据之间，对所述线性距离数据和所述预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到所述第二路径对应的第二当前一维位置轨迹数据；
25.对应的，所述将所述当前一维位置轨迹数据、所述目标坐标数据和所述单位方向向量数据输入到对应的梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据，还包括：
26.将所述第二当前一维位置轨迹数据、所述目标坐标数据和所述单位方向向量数据
输入到第三梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据。
27.根据本发明的一些实施例，所述第一梯形速度叠加算法模型的计算公式如下：
[0028][0029]
其中，表示所述当前位置向量数据，表示所述当前速度向量数据，p1·
pos
表示所述第一路径对应的第一当前一维位置数据，p1·
vel
表示所述第一路径对应的第一当前一维速度数据，表示所述第一路径对应的起始点坐标数据，表示第一单位方向向量，所述目标坐标数据包括所述起始点坐标数据，所述单位方向向量数据包括所述第一单位方向向量。
[0030]
根据本发明的一些实施例，所述第二梯形速度叠加算法模型的计算公式如下：
[0031][0032]
其中，表示所述当前位置向量数据，表示所述当前速度向量数据，p1·
pos
表示所述第一路径对应的第一当前一维位置数据，p1·
vel
表示所述第一路径对应的第一当前一维速度数据，p2·
pos
表示所述第二路径对应的第二当前一维位置数据，p2·
vel
表示所述第二路径对应的第二当前一维速度数据，表示所述第一路径对应的起始点坐标数据，表示第一单位方向向量，表示第二单位方向向量，所述单位方向向量数据包括所述第一单位方向向量和所述第二单位方向向量，所述目标坐标数据包括所述起始点坐标数据。
[0033]
根据本发明的一些实施例，所述第三梯形速度叠加算法模型的计算公式如下：
[0034][0035]
其中，表示所述当前位置向量数据，表示所述当前速度向量数据，p2·
pos
表示所述第二路径对应的第二当前一维位置数据，p2·
vel
表示所述第二路径对应的第二当前一维速度数据，表示第二单位方向向量，表示所述待处理运动路径对应的中间点坐标数据，所述目标坐标数据包括所述中间点坐标数据，所述单位方向向量数据包括所述第二单位方向向量。
[0036]
根据本发明第二方面实施例的轨迹平滑过渡设备，其包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的轨迹平滑过渡方法。
[0037]
根据本发明第三方面实施例的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上述第一方面所述的轨迹平滑过渡方法。
[0038]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0039]
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本
发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对发明技术方案的限制。
[0040]
图1是本发明实施例提供的轨迹平滑过渡方法的流程示意图；
[0041]
图2是本发明实施例提供的梯形轨迹处理的流程示意图；
[0042]
图3是本发明实施例提供的当前时间数据小于或等于预设初始时间数据之间时的流程示意图；
[0043]
图4是本发明实施例提供的当前时间数据在预设初始时间数据与第一路径的结束时间数据之间时的流程示意图；
[0044]
图5是本发明实施例提供的当前时间数据在第一路径的结束时间数据与第二路径的结束时间数据之间时的流程示意图；
[0045]
图6是本发明实施例提供的两段轨迹未进行梯形速度叠加示意图；
[0046]
图7是本发明实施例提供的两段轨迹进行梯形速度叠加示意图；
[0047]
图8是本发明实施例提供的平滑级数示意图；
[0048]
图9是本发明实施例提供的轨迹平滑过渡前后对比示意图；
[0049]
图10是本发明实施例提供的三段式速度轨迹示意图；
[0050]
图11是本发明实施例提供的二段式速度轨迹示意图；
[0051]
图12是本发明中待处理运动路径均进行三段式速度轨迹规划示意图；
[0052]
图13是本发明中待处理运动路径依次进行三段式与二段式速度轨迹规划的示意图；
[0053]
图14是本发明中待处理运动路径依次进行二段式与三段式速度轨迹规划的示意图；
[0054]
图15是本发明实施例的提供的两段轨迹均进行二段式速度轨迹规划示意图。
具体实施方式
[0055]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0056]
需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0057]
在自动化控制领域中，机器设备例如机器人在执行任务时，往往是多段多种路径的组合，如果在连续直线的相接处不做处理，则需要将机器人的速度降为零，如果不将机器人的速度降为零，则机器人会因为速度的不连续，产生剧烈震荡，且极有可能破坏机器人，但是，若将机器人的速度降为零，又会影响机器人的节拍，尤其是在路径段数比较多的情况下。
[0058]
目前，为了使机器人能够在不同路径上连续运动，采用轨迹规划算法对机器人的运动进行控制，避免机器人频繁启停。但是相关技术中，通过轨迹规划算法得到的机器人运动路径在连续直线的过渡段与轨迹衔接处存在速度的跃变，影响轨迹平滑性，严重可导致机械振动，导致机器人的工作效率低、无法实现平滑过渡。
[0059]
基于此，本发明实施例提供了一种轨迹平滑过渡方法、设备和存储介质，实现了机器设备在连续直线的过渡段与轨迹衔接处位置和速度的平滑过渡，提高了机器设备的工作效率。
[0060]
下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。
[0061]
本发明第一方面实施例具体提供一种轨迹平滑过渡方法，如图1所示，图1本发明实施例提供的轨迹平滑过渡方法的流程示意图。本发明实施例的轨迹平滑过渡方法包括但不限于以下步骤：
[0062]
步骤s100，根据预设速度参数数据，获取预设初始时间数据、待处理运动路径对应的线性距离数据、目标坐标数据和单位方向向量数据；
[0063]
步骤s200，根据预设初始时间数据，对线性距离数据和预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到当前一维位置轨迹数据，其中，当前一维位置轨迹数据包括当前一维位置数据和当前一维速度数据；
[0064]
步骤s300，将当前一维位置轨迹数据、目标坐标数据和单位方向向量数据输入到对应的梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据，其中，当前三维位置轨迹数据包括当前位置向量数据和当前速度向量数据；
[0065]
步骤s400，根据当前位置向量数据和当前速度向量数据，得到待处理运动路径对应的轨迹平滑过渡路径；
[0066]
其中，预设初始时间数据为预设衔接点对应的时间数据，轨迹平滑过渡路径包括第一轨迹和第二轨迹，且第一轨迹与第二轨迹相交于预设衔接点，预设速度参数数据包括极限线速度和极限加速度。
[0067]
本发明通过梯形速度叠加算法模型，得到当前位置向量数据和当前速度向量数据，根据当前位置向量数据和当前速度向量数据，得到待处理运动路径对应的轨迹平滑过渡路径，根据轨迹平滑过渡路径，控制机器设备进行与轨迹平滑过渡路径相对应的轨迹运动。这种轨迹平滑过渡方法，实现机器设备在连续直线轨迹衔接处位置和速度的平滑过渡，提高了机器设备的工作效率。
[0068]
需要说明的是，目标坐标数据包括第一路径对应的起始点坐标数据、待处理运动路径对应的中间点坐标数据和第二路径对应的终点坐标数据，线性距离数据由以下步骤得到：
[0069]
获取起始点坐标数据、中间点坐标数据和终点坐标数据；
[0070]
根据起始点坐标数据、中间点坐标数据和终点坐标数据，计算得到线性距离数据。其中，线性距离数据的计算公式如下：
[0071][0072]
其中，s1表示起始点与中间点之间的线性距离数据，s2表示中间点与终点之间的线性距离数据，表示第一路径的起始点对应的起始点坐标数据，表示待处理运动路径的中间点对应的中间点坐标数据，表示第二路径的终点对应的终点坐标数据,norm()表示求模函数。
[0073]
单位方向向量数据包括第一单位方向向量和第二单位方向向量，单位方向向量数据由以下步骤得到：
[0074]
根据起始点坐标数据、中间点坐标数据、终点坐标数据和线性距离数据，计算得到单位方向向量数据。其中，单位方向向量数据的计算公式如下：
[0075][0076]
其中，表示第一单位方向向量，表示第二单位方向向量，参照图9，第一单位方向向量为的单位方向向量，第二单位方向向量为的单位方向向量。
[0077]
需要说明的是，预设速度参数数据包括极限线速度和极限加速度，且预设速度参数数据为提前设定的一维轨迹规划的预设速度参数数据。
[0078]
需要说明的是，参照图6、图7和图9，待处理运动路径包括一组待处理路径组合，待处理路径组合包括第一路径和第二路径，例如图9中，待处理运动路径为直线路径ac、第一路径为直线路径ab、第二路径为直线路径bc，对待处理运动路径使用轨迹平滑过渡方法，得到与待处理路径对应的轨迹平滑过渡路径，在第一路径的梯形规划进入减速阶段但速度还没减至零时，即如图7所示，在t2≤t《t3时，开始通过对轨迹平滑过渡路径的第二轨迹进行轨迹平滑过渡，这样可以保证速度向量数据不超过设定的预设速度参数数据。
[0079]
在本实施例中，轨迹平滑过渡方法应用于机械臂，机械臂的一个主要工作是执行机械臂末端运动指令，即给定机械臂末端的工作空间的起点和工作空间的终点，让机械臂末端在工作空间中作直线路径或其它形状的路径运动。通过本实施例轨迹平滑过渡方法得到与机械臂末端的待处理运动路径对应的轨迹平滑过渡路径，根据该轨迹平滑过渡路径，控制机械臂末端进行与轨迹平滑过渡路径相对应的轨迹运动，实现机械臂末端在连续直线轨迹衔接处位置和速度的平滑过渡，提高了机械臂末端的工作效率；轨迹平滑过渡方法也可以应用于机器人或其他机器设备。
[0080]
可以理解的是，参照图2，梯形轨迹处理包括梯形轨迹规划处理和轨迹生成处理，步骤s200，包括但不限于以下步骤：
[0081]
步骤s201，根据预设初始时间数据，对线性距离数据和预设速度参数数据进行梯形轨迹规划处理，得到当前轨迹系数数据；
[0082]
步骤s202，对当前轨迹系数数据进行轨迹生成处理，得到当前一维位置轨迹数据。
[0083]
需要说明的是，参照图10和图11，通过梯形轨迹规划处理得到梯形轨迹速度数据，梯形轨迹速度数据包括最大速度和最大加速度，再通过梯形轨迹速度数据获取与待处理运动路径中的第一路径或第二路径对应的加速路径结束时间数据、匀速路径结束时间数据、减速路径结束时间数据和当前轨迹系数数据，也可通过梯形轨迹速度数据获取速度轨迹类型，速度轨迹类型表示速度轨迹是二段式速度轨迹或者三段式速度轨迹。
[0084]
参照图12至图15，如图15所示，第一路径和第二路径均采用二段式速度轨迹规划，得到对应的轨迹平滑过渡路径，其中，第一路径和第二路径均包括加速路径和减速路径；如图12所示，第一路径和第二路径均采用三段式速度轨迹规划，得到对应的轨迹平滑过渡路径，其中，第一路径和第二路径均包括加速路径、匀速路径和减速路径；如图13所示，第一路径采用三段式速度轨迹规划和第二路径采用二段式速度轨迹规划，得到对应的轨迹平滑过渡路径，其中，第一路径包括加速路径、匀速路径和减速路径，第二路径包括加速路径和减速路径；如图14所示，第一路径采用二段式速度轨迹规划和第二路径采用三段式速度轨迹规划，得到对应的轨迹平滑过渡路径，其中，第一路径包括加速路径和减速路径，第二路径
包括加速路径、匀速路径和减速路径，第一路径与第二路径相较于相接点，第一路径为相接点之前的此段路径，第一路径为相接点之后的此段路径。
[0085]
当第一路径或第二路径采用三段式速度轨迹规划时，当前轨迹系数数据的计算公式如下：
[0086]
当待处理运动路径对应的当前时间数据小于或等于加速路径结束时间数据时，当待处理运动路径对应的当前时间数据在加速路径结束时间数据与匀速路径结束时间数据之间时，当待处理运动路径对应的当前时间数据在匀速路径结束时间数据与减速路径结束时间数据之间时,当第一路径或第二路径采用二段式速度轨迹规划时，即t1＝t2时，跳过匀速路径,从加速路径进入减速路径，s1和s3的计算公式对于二段式速度轨迹同样适用。对于s1、s2和s3，可以将其同一表示为如下格式的计算公式：s＝m1 m2t m3t2。其中，s1表示加速路径对应的位移数据，s2表示匀速路径对应的位移数据，s3表示减速路径对应的位移数据，t表示当前时间数据，t1表示加速路径结束时间数据，t2表示匀速路径结束时间数据，t3表示减速路径结束时间数据，a表示最大加速度，即预设速度参数数据里的极限加速度数据，m1、m2和m3均为参数数据。当前轨迹系数数据即为加速路径、匀速路径和减速路径的位移表达式对应的参数数据，例如，当前轨迹系数数据包括a1，a2，a3，b1，b2，b3，c1，c2，c3，a1、a2和a3分别对应s1中的m1、m2和m3，b1、b2和b3分别对应s2中的m1、m2和m3，c1、c2和c3分别对应s3中的m1、m2和m3。
[0087]
需要说明的是，在各个时间段对当前轨迹系数数据进行轨迹生成处理，也即当前一维位置轨迹数据的计算公式如下：
[0088]
当待处理运动路径对应的当前时间数据小于或等于加速路径结束时间数据时，p
·
pos
＝a1 a2×
t a3×
t2，p
·
vel
＝a2 2
×
a3×
t；当待处理运动路径对应的当前时间数据在加速路径结束时间数据与匀速路径结束时间数据之间时，p
·
pos
＝b1 b2×
t b3×
t2，p
·
vel
＝b2 2
×
b3×
t；当待处理运动路径对应的当前时间数据在匀速路径结束时间数据与减速路径结束时间数据之间时,p
·
pos
＝c1 c2×
t c3×
t2，p
·
vel
＝c2 2
×
c3×
t；其中，p
·
pos
表示当前一维位置数据，p
·
vel
表示当前一维速度数据。
[0089]
例如，参照图9，对直线路径ab和直线路径bc分别进行梯形轨迹规划处理和轨迹生成处理，将当前轨迹系数数据和待处理运动路径对应的当前时间数据输入到轨迹生成处理的计算公式中，得到与第一路径对应的第一当前一维位置数据p1·
pos
和与第二路径对应的第二当前一维位置数据p2·
pos
，也得到与第一路径对应的第一当前一维速度数据p1·
vel
和与第二路径对应的第二当前一维速度数据p2·
vel
。
[0090]
可以理解的是，参照图3，待处理运动路径包括第一路径，且第一轨迹与第一路径的起始点相同；步骤s200，包括但不限于以下步骤：
[0091]
步骤s210，当待处理运动路径对应的当前时间数据小于或等于预设初始时间数据，对线性距离数据和预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到第一路径对应的第一当前一维位置轨迹数据；
[0092]
对应的，步骤s300，包括但不限于以下步骤：
[0093]
步骤s310，将第一当前一维位置轨迹数据、目标坐标数据和单位方向向量数据输
入到第一梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据。
[0094]
需要说明的是，梯形速度叠加算法模型包括第一梯形速度叠加算法模型；第一当前一维位置轨迹数据包括第一当前一维位置数据和第一当前一维速度数据；经过第一梯形速度叠加算法模型得到的当前三维位置轨迹数据为第一轨迹对应的当前三维位置轨迹数据。
[0095]
在一些实施例中，待处理运动路径包括一组待处理路径组合，待处理路径组合包括第一路径和第二路径，第一路径和第二路径相交于相接点，对应的轨迹平滑过渡路径包括一组轨迹组合，轨迹组合包括第一轨迹和第二轨迹，且第一轨迹与述第二轨迹相交于预设衔接点，且第一轨迹与第一路径的起始点相同，第二轨迹与第二路径的终点相同；在另一些实施例中，待处理运动路径包括至少两组待处理路径组合，每一待处理路径组合均包括第一路径和第二路径，且第一路径和第二路径相交于相接点。可以理解的是，在待处理运动路径中每相交于相接点的两段路径均可作为一组待处理路径组合，待处理运动路径通过轨迹平滑过渡方法，以使待处理运动路径中的每一待处理路径组合均对应得到一组轨迹组合，即待处理路径组合与轨迹组合一一对应。
[0096]
可以理解的是，参照图4，待处理运动路径包括第一路径和第二路径，第一路径和所述第二路径相交于相接点，且第一轨迹与第一路径的起始点相同，第二轨迹与第二路径的终点相同，步骤s200，包括但不限于以下步骤：
[0097]
步骤s220，当待处理运动路径对应的当前时间数据在预设初始时间数据与第一路径的结束时间数据之间，对线性距离数据和预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到第一路径对应的第一当前一维位置轨迹数据和第二路径对应的第二当前一维位置轨迹数据；
[0098]
对应的，步骤s300，包括但不限于以下步骤：
[0099]
步骤s320，将第一当前一维位置轨迹数据、第二当前一维位置轨迹数据、目标坐标数据和单位方向向量数据输入到第二梯形速度叠加算法模型中，得到当前三维位置轨迹数据。
[0100]
需要说明的是，梯形速度叠加算法模型包括第二梯形速度叠加算法模型；第一当前一维位置轨迹数据包括第一当前一维位置数据和第一当前一维速度数据，第二当前一维位置轨迹数据包括第二当前一维位置数据和第二当前一维速度数据；经过第二梯形速度叠加算法模型得到的当前三维位置轨迹数据为第二轨迹对应的当前三维位置轨迹数据。
[0101]
可以理解的是，参照图5，待处理运动路径包括第二路径，且第二轨迹与第二路径的终点相同，步骤s200，包括但不限于以下步骤：
[0102]
步骤s230，当待处理运动路径对应的当前时间数据在第一路径的结束时间数据与第二路径的结束时间数据之间，对线性距离数据和预设速度参数数据进行梯形轨迹处理，得到第二路径对应的第二当前一维位置轨迹数据；
[0103]
对应的，步骤s300，包括但不限于以下步骤：
[0104]
步骤s330，将第二当前一维位置轨迹数据、目标坐标数据和单位方向向量数据输入到第三梯形速度叠加算法模型中，得到第二轨迹对应的第三当前三维位置轨迹数据。
[0105]
需要说明的是，梯形速度叠加算法模型包括第三梯形速度叠加算法模型；第二当前一维位置轨迹数据包括第二当前一维位置数据和第二当前一维速度数据；经过第三梯形速度叠加算法模型得到的当前三维位置轨迹数据为第二轨迹对应的当前三维位置轨迹数
据。
[0106]
需要说明的是，参照图8，t1表示预设初始时间数据，t2表示第一路径的结束时间数据,预设初始时间数据的选取规则为：将第一路径的梯形规划在减速阶段的时间即在t1《t《t2时，将减速阶段的时间划分为n等分，若n＝5，则t1位于图8中5所在的位置时，称之为五级平滑，也可称之为满级平滑；若t1位于图中0所在的位置时，称之为零级平滑，即没有进行梯形速度叠加；例如，如图8所示，t1位于4所在的位置，称之为四级平滑；平滑的级数实质就是t1到t2的长度占t1到t2长度的百分比percent。若percent＝4/5,则可知将t1到t2长度均分为五份，称之为四级平滑；若percent＝8/10,则可知将t1到t2长度均分为十份，称之为八级平滑。可以理解的是，这里的四级平滑和八级平滑是等效的，因为t1处于的是同一个时间点。故而平滑的级数是相对而言的，主要取决于n的选择。
[0107]
可以理解的是，当待处理运动路径对应的当前时间数据小于或等于预设初始时间数据，第一梯形速度叠加算法模型的计算公式如下：
[0108][0109]
其中，表示当前位置向量数据，表示当前速度向量数据，p1·
pos
表示第一路径对应的第一当前一维位置数据，p1·
vel
表示第一路径对应的第一当前一维速度数据，表示第一路径对应的起始点坐标数据，表示第一单位方向向量，目标坐标数据包括起始点坐标数据，单位方向向量数据包括第一单位方向向量。
[0110]
可以理解的是，当待处理运动路径对应的当前时间数据在预设初始时间数据与第一路径的结束时间数据之间，第二梯形速度叠加算法模型的计算公式如下：
[0111][0112]
其中，表示当前位置向量数据，表示当前速度向量数据，p1·
pos
表示第一路径对应的第一当前一维位置数据，p1·
vel
表示第一路径对应的第一当前一维速度数据，p2·
pos
表示第二路径对应的第二当前一维位置数据，p2·
vel
表示第二路径对应的第二当前一维速度数据，表示第一路径对应的起始点坐标数据，表示第一单位方向向量，表示第二单位方向向量，单位方向向量数据包括第一单位方向向量和第二单位方向向量，目标坐标数据包括起始点坐标数据。
[0113]
可以理解的是，当待处理运动路径对应的当前时间数据在第一路径的结束时间数据与第二路径的结束时间数据之间，第三梯形速度叠加算法模型的计算公式如下：
[0114][0115]
其中，表示当前位置向量数据，表示当前速度向量数据，表示第二路径对应的第二当前一维位置数据，p2·
vel
表示第二路径对应的第二当前一维速度数据，表示第二单位方向向量，表示待处理运动路径对应的中间点坐标数据，目标坐标数据包括中间点坐标数据，单位方向向量数据包括第二单位方向向量。
[0116]
另外，本发明第二方面实施例还提供了一种轨迹平滑过渡设备，该轨迹平滑过渡设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序。
[0117]
处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。
[0118]
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0119]
实现上述第一方面实施例的轨迹平滑过渡方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被处理器执行时，执行上述实施例中的轨迹平滑过渡方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤s100至s400、图2中的方法步骤s201至步骤s202、图3中的方法步骤s210和s310、图4中的方法步骤s220和s320、图5中的方法步骤s230和s330。
[0120]
以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以落入一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0121]
此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述设备实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的轨迹平滑过渡方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤s100至s400、图2中的方法步骤s201至步骤s202、图3中的方法步骤s210和s310、图4中的方法步骤s220和s320、图5中的方法步骤s230和s330。
[0122]
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
[0123]
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。