CN108549328A - 自适应速度规划方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种自适应速度规划方法及系统，所述方法包括以下步骤：根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线，所述速度约束曲线包括所述运动平台的运动路径中各个位置的约束速度；根据运动参数确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度；根据所述各分段的首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线，所述速度规划曲线包括所述运动平台运行路径中各个周期时间节点的插补数据。本发明根据运动平台自身能力自适应调整进给速度，最大限度的发挥运动平台的实际运动能力，可极大提高运动平台的效率。

Description

自适应速度规划方法及系统

技术领域

本发明涉及运动控制领域，更具体地说，涉及一种自适应速度规划方法及系统。

背景技术

机器人或机床等多轴运动平台对运动效率和运动平稳性都有很高的要求，这要求多轴运动平台能够最大限度的发挥其本身的运动能力，同时避免速度规划不平滑造成的振荡、冲击、精度下降等问题。

目前常用的速度规划方法有梯形规划、正余弦规划、S型规划等。这些方法根据路径长度、起点速度、起点加速度、终点速度、终点加速度、最大速度、最大加速度等条件中的部分或全部进行规划。这些速度规划方法能够实现规划曲线的柔顺平滑，将整个运动分为加速、匀速、减速过程，且变速过程都有固定的规律。例如：梯形规划中，加速和减速都是匀变速过程，可保证速度连续；正余弦规划中加速度按正弦规律变化，能够实现加速度连续；S型规划加速过程分为加加速、匀加速、减加速，减速过程分为加减速、匀减速、减减速，能够实现加速度的连续变化。

对于一个实际的多轴物理系统，实际允许的速度受各种固有参数和限制条件影响，如各轴允许的最大转速是一定的，这决定了它在笛卡尔空间下的速度也是有限制的；在曲线运动中速度越大，产生的向心力越大，弓高误差也越大，为了使向心力和弓高误差不超出允许范围，需要限制速度。这些固有参数和限制条件限制的速度统称为约束速度。约束速度在运动过程中随着位置、方向、曲率的变化不断变化，且变化规律不固定。

传统的速度规划方式没有考虑上述约束速度，而是人为设定最大速度。这将造成在部分运动中设定的最大速度会超出约束速度，在另一些运动中又远远小于约束速度，不能充分发挥平台的实际运动能力。并且传统的速度规划变速规律都是固定的，不能够贴合复杂多样的约束速度。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对上述运动平台中因人为设定最大速度而导致不能发挥运动平台的实际运动能力的问题，提供一种自适应速度规划方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案是，提供一种自适应速度规划方法，包括以下步骤：

根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线，所述速度约束曲线包括所述运动平台的运动路径中各个位置的约束速度；

根据运动参数确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度；

根据所述各个分段的首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线，所述速度规划曲线包括所述运动平台运行路径中各个周期时间节点的插补数据。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，所述根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线包括：

在所述运动平台的运动路径上选取多个离散采样点；

根据每一所述采样点的位置将所述限制条件量化为约束速度，所述约束速度为所述采样点处的限制条件对应速度中最小的一个，所述限制条件包括以下的一个或多个：各轴的最大转速、向心加速度-曲率约束速度、防止振动和减小冲击限定的速度、用户使用需求限定速度；

根据各个采样点处的约束速度拟合生成速度约束曲线。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，所述在所述运动平台的运动路径上选取多个采样点时，按固定的距离间隔选取采样点；所述方法还包括：在控制所述运动平台运行过程中，输出所述速度规划曲线中对应时间节点的插补数据。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，所述根据各个采样点处的约束速度拟合生成速度约束曲线包括：

根据各个采样点处的约束速度确定多个分段，每一所述分段的端点处的采样点的约束速度同时小于前一采样点和后一采样点处的约束速度；

根据各个采样点的约束速度，将每一分段内的采样点的约束速度增加过程和减小过程分别拟合成参数曲线，所述参数曲线类型包括多项式、三角函数、样条曲线。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，所述根据运动参数确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度包括正向约束步骤，所述正向约束步骤包括：

从第一分段的起点速度开始，根据运动参数依次计算后续各个分段的起点速度以及最后一个分段的终点速度，其中每一分段的终点速度为后一分段的起点速度；所述运动参数包括以下的一个或多个：最大速度、最大加速度、最大加加速度和路径长度。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，所述根据运动参数确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度包括反向约束步骤，所述反向约束步骤包括：

从最末分段的终点速度开始，根据运动参数依次计算前向各个分段的终点速度以及第一分段的起点速度，其中每一分段的终点速度为后一分段的起点速度，且在计算获得的任一分段的终点速度大于正向约束步骤中同一分段的终点速度时，将所述正向约束步骤中所述分段的终点速度为所述分段最终的终点速度。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，所述根据所述各分段的首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线包括：

(a1)在当前分段上，按从前往后的顺序，使用积分插补方法计算下一插补周期的正向插补点，第一个正向插补点为所述当前分段的起点，且所述正向插补点包括对应周期时间节点的插补数据；

(a2)在所述当前分段上，按从后往前的顺序，使用积分插补方法计算下一插补周期的反向插补点，第一个反向插补点为所述当前分段的终点，且所述反向插补点包括对应周期时间节点的插补数据；

(a3)通过剩余长度判断所述当前分段插补是否完成，并在确认所述当前分段插补完成后进行下一分段的插补，直到所有分段插补完成，否则执行步骤(a4)；

(a4)如果当前周期的正向插补点的速度小于或等于当前周期的反向插补点的速度，则执行步骤(a1)，否则执行步骤(a2)。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，所述积分插补方法根据前一插补周期的正向插补点的位置、速度、加速度和目标速度、目标加速度、运动参数、约束速度计算当前插补周期的正向插补点的位置、速度、加速度，或者根据前一插补周期的反向插补点的位置、速度、加速度和目标速度、目标加速度、运动参数、约束速度计算当前插补周期的反向插补点的位置、速度、加速度。

在本发明所述的自适应速度规划方法中，在所述积分插补方法包括：

根据前一插补周期内的正向插补点或反向插补点的位置、速度、加速度、目标速度、目标加速度、运动参数以及约束速度计算当前插补周期内正向插补点或反向插补点的期望加速度，并将所述期望加速度与允许的加速度中的较小值作为所述当前正向插补点或反向插补点的加速度；

将所述当前正向插补点或反向插补点的加速度从当前周期的起始时刻到当前周期的结束时刻的时间长度内积分得到所述当前正向插补点或反向插补点的速度，如果所述速度大于当前点的约束速度则取约束速度作为所述当前正向插补点或反向插补点的速度；

将所述当前正向插补点或反向插补点的速度从当前周期的起始时刻到当前周期的结束时刻的时间长度内积分得到下一正向插补点或反向插补点的位置。

本发明还提供一种自适应速度规划系统，包括第一处理器和第一存储单元；

所述第一存储器中存储有供第一处理器执行的以下指令：根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线，所述速度约束曲线包括所述运动平台的运动路径中各个位置的约束速度；根据运动参数和路径长度确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度；根据所述各个分段首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线，所述速度规划曲线包括所述运动平台运行路径中各个周期时间节点的插补数据。

在本发明所述的自适应速度规划系统中，所述系统包括第二处理器和第二存储单元，所述第二存储器中存储有所述速度规划曲线以及供第二处理器执行的以下指令：在控制所述运动平台运行过程中，输出所述速度规划曲线中对应时间节点的插补数据。

本发明的自适应速度规划方法及系统，根据运动平台自身能力自适应调整进给速度，避免了人为设置最大速度不合适造成的超速或运动平台能力不能充分发挥的问题，最大限度的发挥运动平台的实际运动能力，可极大提高运动平台的效率。

本发明还通过控制每一步插补的加速度、速度、步长，实现任意形状和平滑性要求的速度规划曲线，并且支持首末速度、加速度非零，克服了传统速度规划按固定规律变速，不能实现复杂速度曲线的缺点。

附图说明

图1是本发明自适应速度规划方法实施例的示意图；

图2是约束速度分段和曲线拟合的示意图；

图3本发明自适应速度规划方法实施例中预处理过程的示意图；

图4是速度规划曲线向速度约束曲线平滑逼近的示意图；

图5是本发明自适应速度规划方法实现自适应规划效果的示意图；

图6是本发明自适应速度规划系统实施例的示意图。

具体实施方式

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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的自适应速度规划方法由控制运动平台(例如工业机器人、机床或多轴联动的机械设备，以下以工业机器人为例说明)运行的控制器执行，在运动平台运行时，要求速度平滑，实例化为加速度连续、加加速度有界。

如图1所示，本发明的自适应速度规划方法包括以下步骤：

步骤S1：根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线，上述限制条件与运动平台的物理特性相关，并提前输入系统。该限制条件具体包括但不限于以下的一个或多个：各轴的最大转速、允许的最大向心加速度、防止振动和减小冲击限定的速度、用户使用需求限定速度；

以下以工业机器人笛卡尔空间样条曲线(以下简称样条曲线)运动为例进行说明。在该步骤中，可先在样条曲线上，按预定规则选取多个离散采样点，并计算这些采样点处的坐标、方向、曲率等，上述预定规则例如可以为等步长(即每隔固定长度取一个点)。

然后根据各个采样点处的信息(坐标、方向、曲率等)将限制条件量化为约束速度，且该约束速度取限制条件中对应速度的最小值。具体地，限制条件要求各关节的实际运动不超出关节的最大转速，且在曲线运动时产生的向心加速度不超出设定值，因此可将限制条件具体化为关节转速约束和向心加速度-曲率约束。更具体地，上述某采样点处关节转速约束可通过最大笛卡尔空间速度计算方法获取：

101)计算单位化的笛卡尔空间速度向量V_u，上述单位化的笛卡尔空间速度向量V_u等同于某点的单位方向向量：

其中Dir为笛卡尔空间方向向量；

102)计算单位化的笛卡尔速度向量V_u对应的关节空间速度向量

其中J-¹为雅克比矩阵的逆矩阵，雅克比矩阵可通过已公开的一般方法得到；

103)计算关节空间速度向量中各元素与对应关节最大转速的比值，并取其中最小者k：

其中

其中分别为最大关节空间速度向量和单位化的笛卡尔速度向量V_u对应的关节空间速度向量中的元素；

104)计算关节速度限制的最大笛卡尔空间速度v_{J_lim}：

通过上述方法得到的最大笛卡尔空间速度在转化为关节空间速度时，至少有一个关节达到且不超出设定的最大关节速度。

最大向心加速度和曲率限制的最大笛卡尔空间速度v_{ρ_lim}则可通过下面方法得到，其中A_f是允许的最大向心加速度，v_{ρ_lim}是曲率半径：

最终在采样点处的约束速度v_lim取v_{J_lim}，v_{ρ_lim}中的较小者：

v_lim＝min(v_{J_lim},v_{ρ_lim}) (6)

在获得各采样点的约束速度后，可根据各个采样点处的约束速度拟合生成速度约束曲线。具体地，可根据以下方式拟合生成速度约束曲线：

111)根据上述各采样点处的约束速度组成离散的约束速度曲线，并在极小值处将离散的约束曲线分成多个分段，即在每一分段的端点处的采样点的约束速度同时小于前一采样点和后一采样点处的约束速度，如图2所示，上述每一分段又可分成速度增加、速度恒定、速度减小等几个过程中的部分或全部；

112)将各分段的约束速度增加过程和减小过程分别拟合成参数曲线，参数曲线的类型包括但不限于多项式、三角函数、样条曲线，拟合方法可以是最小拟合也可以是其他已知的拟合方法。

例如可使用多项式最小二乘拟合，具体过程可参考已公开的方法，拟合得到各分段的速度约束曲线，而整个速度约束曲线可表示为：

v_lim(s)＝f_lim(s) (7)

上述速度约束曲线以运行路径上的位置s为变量，且上述式(7)的速度约束曲线可为分段函数。

步骤S2：根据运动参数确定各分段的端点处的最大可达速度，上述运动参数包括以下的部分或全部：最大速度、最大加速度、最大加加速度和路径长度，其中路径长度根据实际运动路径得到，其他参数可提前输入系统。该步骤可通过正向约束和反向约束确定各分段的端点处的最大可达速度。

上述正向约束通过以下方式实现：根据第一分段的起点速度(例如可取零作为第一分段的起点速度)和运动参数计算第一分段的终点能达到的最大速度，作为第一分段的终点速度，然后将第一分段的终点速度赋值给第二分段的起点速度，再根据第二分段的起点速度和对应的运动参数获得第二分段的终点速度，依次类推，直到最末分段的终点速度。其中最大终点可达速度可根据下式求取：

v_{e_max}＝f(v_s,A_max,J_max,L) (8)

式(8)中，v_s是起点速度，A_max是最大加速度(预先设定)，J_max是最大加加速度(预先设定)，L是分段对应的运动路径的长度，f是这些参数之间的函数关系，该函数关系可以是正弦、T型、S型关系等。例如当函数关系为S型时，可表示如下：

其中τ₁＝t,[0,t₁]为加加速过程；τ₂＝t-t₁，[t₁,t₂]为匀加速过程；τ₃＝t-t₂，[t₂,t₃]为减加速过程。

类似地，反向约束可通过以下方式实现：从最末分段开始，根据该最末分段的终点速度(一般取零作为最末分段的终点速度)和对应的运动参数，计算该最末分段的起点最大速度，并与正向约束过程中确定的起点速度比较，取较小者为该最末分段的最终起点速度，并将该最终起点速度赋给前一分段的终点速度，以此类推，直到第一分段。求某一分段的最大起点速度同样可使用上述的式(8)。

通过上述步骤确定的各分段的端点速度与速度约束曲线在端点处的约束速度比较，取较小者作为各分段端点处的最终速度。

步骤S3：根据步骤S2确定的各分段的首末端点速度、运动参数和步骤S1创建的速度约束曲线计算每个插补周期的插补点(插补点数据包括位置、速度、加速度，其中在步骤S4中使用的是位置)，各插补点构成离散的速度规划曲线。

该步骤通过预处理，提前计算得到每个插补周期T的插补点。上述插补周期T的时长可根据应用的场景选择。由上述插补点构成的速度规划曲线需使运行平台的运行速度曲线满足平滑性、速度约束要求和加速效率最高原则。如图3所示，预处理过程具体可分为以下步骤：

S301)正向积分插补，在当前分段上，按从前往后的顺序，使用积分插补方法计算下一插补周期的正向插补点，第一个正向插补点为所述当前分段的起点，且正向插补点包括对应周期时间节点的插补数据。

所述积分插补方法是根据前一个正向插补点位置、速度、加速度(第一插补周期的插补点位置是分段的起点位置，速度是步骤S2中确定的起点速度，加速度为0)和目标速度、目标加速度、运动参数、约束速度(该约束速度来自速度约束曲线)求下一插补周期的正向插补点的位置、速度、加速度。

更具体的，以前一插补周期的正向插补点的速度v_k、加速度a_k，目标速度v_d、目标加速度a_d以及插补周期T_s求当前个插补点期望加速度的方法为：

然后根据预定的平滑性要求和变速规律，可确定加速度在本插补周期内的最大允许变化量Step_max，并校验期望加速度是否超出最大允许变化量以及给定的最大加速度A_max，确定最终输出的加速度a_k+1：

接着根据得到的最终加速度a_k+1和当前速度v_k使用计算式(12)求期望速度

使用计算式(13)，将通过计算式(12)求得的期望速度与该正向插补点的约束速度比较，以确保实际输出的速度v_k+1不超出速度约束曲线的范围：

其中v_limit是速度约束曲线在s_k处的约束速度。

最后，根据当前正向插补点的位置s_k、速度v_k和下一插补周期插补点(即下一正向插补点)的速度可求出下一插补周期插补点的位置s_k+1：

上述目标速度、目标加速度速度是通过约束曲线获得的，具体方法为：

上述计算式中的a(t)是加速度变化规律，包括但不限于匀加速、加加速、减加速、正余弦加速。需要说明的是，本发明中加速度的变化是每个插补周期都可以调整的，并不同于传统规划方式中整个变速过程按固定规律。

例如，在根据加速度变化规律和目标信息求下一插补周期的插补点的加速度的可使用以下的式(16)：

可使用以下的式(17)计算下一插补周期的插补点速度：

可使用以下的式(18)计算下一插补周期的插补点位置：

上述积分插补方法的每一步都按最大加速能力进行加速，保证了最大加速效率；并且每一步都校验加速度是否超出给定最大范围，以及是否超出最大允许增量范围，保证了平滑性；每一步还与约束速度比较，保证不会超出速度约束曲线的范围。

S302)反向积分插补，按从后往前的顺序，使用积分插补方法计算下一插补周期的反向插补点，第一个反向插补点为当前分段的终点，且反向插补点包括对应周期时间节点的插补数据。所述积分插补方法与步骤S301)中的积分插补方法相同。反向插补点用表示。

S303)通过剩余长度判断分段插补是否完成，剩余长度等于分段总长度减去正向插补长度和反向插补长度，正向插补长度即最后一次正向积分插补的插补位置s_k，反向插补长度即最后一次反向积分插补的插补位置剩余长度计算如下：

如果剩余长度小于等于零，判定当前分段插补完成，按相同的方法处理下一分段，否则执行步骤S304)。

S304)插补次序控制，如果正向过程中当前周期的正向插补点的速度v_k小于或等于反向过程中当前周期的反向插补点的速度跳转到步骤S301)执行一步正向积分插补；如果正向过程中当前周期的正向插补点的速度v_k大于反向过程中当前周期的反向插补点的速度跳转到步骤S302)执行一步反向积分插补，如此循环，直到S303)判定当前分段插补完成。

正反两个积分插补过程都使用步骤S301)所述的积分插补方法，通过不断循环求得一系列正向插补点和反向插补点，各正向插补点和反向插补点构成的速度规划曲线不断逼近速度约束曲线，最终与速度约束曲线平滑衔接，其效果如图4所示。

步骤S4：在控制运动平台运行过程中，输出速度规划曲线中对应时间节点的插补数据。

该步骤中需要先将步骤S3中得到的一系列插补点按一定顺序保存到存储装置中，这种顺序为：正向插补结果按从前往后的正序存放，反向插补结果按从后往前的顺序反序存放。然后按按实际时间节拍将保存的插补点按从前往后的顺序逐一取出并输出，无需重新计算。

由于反向加速预插补结果是按倒序保存在存储装置中的，输出时反向加速过程变为正向减速过程，最终输出的完整的运行速度曲线是先加速再减速。实际输出效果如图5所示，图5展示的实例中指定起点速度为0，终点速度为0.2m/s，约束速度根据关节最大转速和曲率约束共同得到。

如图6所示，本发明还提供一种自适应速度规划系统，用于实现运动平台(例如工业机器人、机床或多轴联动的机械设备，以下以工业机器人为例说明)控制，该系统包括第一处理器61和第一存储单元62；

所述第一存储器62中存储有供第一处理器61执行的以下指令：根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线，所述速度约束曲线包括所述运动平台的运动路径中各个位置的约束速度；根据运动参数和路径长度确定个各分段的首末端点速度；根据所述各分段首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线，所述速度规划曲线包括所述运动平台运行路径中各个周期时间节点的插补数据。

上述自适应速度规划系统还可包括第二处理器64和第二存储单元65，且所述第二存储器65中存储有速度规划曲线数据(该速度规划曲线数据由第一处理器61生成，并经由数据传输模块63获取)以及供第二处理器64执行的以下指令：在控制所述运动平台运行过程中，输出所述速度规划曲线中对应时间节点的插补数据。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种自适应速度规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线，所述速度约束曲线包括所述运动平台的运动路径中各个位置的约束速度；

根据运动参数确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度；

根据所述各个分段的首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线，所述速度规划曲线包括所述运动平台运行路径中各个周期时间节点的插补数据。

2.根据权利要求1所述的自适应速度规划方法，其特征在于，所述根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线包括：

在所述运动平台的运动路径上选取多个离散采样点；

根据每一所述采样点的位置将所述限制条件量化为约束速度，所述约束速度为所述采样点处的限制条件对应速度中最小的一个，所述限制条件包括以下的一个或多个：各轴的最大转速、向心加速度-曲率约束速度、防止振动和减小冲击限定的速度、用户使用需求限定速度；

根据各个采样点处的约束速度拟合生成速度约束曲线。

3.根据权利要求2所述的自适应速度规划方法，其特征在于，所述在所述运动平台的运动路径上选取多个采样点时，按固定的距离间隔选取采样点；所述方法还包括：在控制所述运动平台运行过程中，输出所述速度规划曲线中对应时间节点的插补数据。

4.根据权利要求2所述的自适应速度规划方法，其特征在于，所述根据各个采样点处的约束速度拟合生成速度约束曲线包括：

根据各个采样点处的约束速度确定多个分段，每一所述分段的端点处的采样点的约束速度同时小于前一采样点和后一采样点处的约束速度；

根据各个采样点的约束速度，将每一分段内的采样点的约束速度增加过程和减小过程分别拟合成参数曲线，所述参数曲线类型包括多项式、三角函数、样条曲线。

5.根据权利要求1所述的自适应速度规划方法，其特征在于，所述根据运动参数确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度包括正向约束步骤，所述正向约束步骤包括：

从第一分段的起点速度开始，根据所述运动参数依次计算后续各个分段的起点速度以及最后一个分段的终点速度，其中每一分段的终点速度为后一分段的起点速度；

所述运动参数包括以下的一个或多个：最大速度、最大加速度、最大加加速度和路径长度。

6.根据权利要求5所述的自适应速度规划方法，其特征在于，所述根据运动参数确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度包括反向约束步骤，所述反向约束步骤包括：

从最末分段的终点速度开始，根据运动参数依次计算前向各个分段的终点速度以及第一分段的起点速度，其中每一分段的终点速度为后一分段的起点速度，且在计算获得的任一分段的终点速度大于所述正向约束步骤中同一分段的终点速度时，将所述正向约束步骤中所述分段的终点速度作为所述分段最终的终点速度。

7.根据权利要求1所述的自适应速度规划方法，其特征在于，所述根据所述各分段的首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线包括：

(a1)在当前分段上，按从前往后的顺序，使用积分插补方法计算下一插补周期的正向插补点，第一个正向插补点为所述当前分段的起点，且所述正向插补点包括对应周期时间节点的插补数据；

(a2)在所述当前分段上，按从后往前的顺序，使用积分插补方法计算下一插补周期的反向插补点，第一个反向插补点为所述当前分段的终点，且所述反向插补点包括对应周期时间节点的插补数据；

(a3)通过剩余长度判断所述当前分段插补是否完成，并在确认所述当前分段插补完成后进行下一分段的插补，直到所有分段插补完成，否则执行步骤(a4)；

(a4)如果当前周期的正向插补点的速度小于或等于当前周期的反向插补点的速度，则执行步骤(a1)，否则执行步骤(a2)。

8.根据权利要求7所述的自适应速度规划方法，其特征在于，所述积分插补方法根据前一插补周期的正向插补点的位置、速度、加速度和目标速度、目标加速度、运动参数、约束速度计算当前插补周期的正向插补点的位置、速度、加速度，或者根据前一插补周期的反向插补点的位置、速度、加速度和目标速度、目标加速度、运动参数、约束速度计算当前插补周期的反向插补点的位置、速度、加速度。

9.根据权利要求7所述的自适应速度规划方法，其特征在于，在所述积分插补方法包括：

根据前一插补周期内的正向插补点或反向插补点的位置、速度、加速度、目标速度、目标加速度、运动参数以及约束速度计算当前插补周期内正向插补点或反向插补点的期望加速度，并将所述期望加速度与允许的加速度两者中的较小者作为当前正向插补点或反向插补点的加速度；

将所述当前正向插补点或反向插补点的加速度从当前周期的起始时刻到当前周期的结束时刻的时间长度内积分得到所述当前正向插补点或反向插补点的速度，如果所述速度大于当前点的约束速度则取约束速度作为所述当前正向插补点或反向插补点的速度；

将所述当前正向插补点或反向插补点的速度从当前周期的起始时刻到当前周期的结束时刻的时间长度内积分得到下一正向插补点或反向插补点的位置。

10.一种自适应速度规划系统，其特征在于，包括第一处理器和第一存储单元；

所述第一存储器中存储有供第一处理器执行的以下指令：根据运动平台的限制条件创建速度约束曲线，所述速度约束曲线包括所述运动平台的运动路径中各个位置的约束速度；根据运动参数和路径长度确定所述速度约束曲线中各个分段的首末端点速度；根据所述各个分段首末端点速度、运动参数和速度约束曲线生成速度规划曲线，所述速度规划曲线包括所述运动平台运行路径中各个周期时间节点的插补数据。

11.根据权利要求10所述的自适应速度规划系统，其特征在于，所述系统包括第二处理器和第二存储单元，所述第二存储器中存储有所述速度规划曲线以及供第二处理器执行的以下指令：在控制所述运动平台运行过程中，输出所述速度规划曲线中对应时间节点的插补数据。