基于uArm Swift机械臂轨迹规划研究文献综述

机械臂轨迹规划作为机器人领域的核心研究内容之一，直接影响着机械臂的工作效率和运动精度。

本文围绕基于uArmSwift机械臂轨迹规划研究这一主题，首先阐述了机械臂轨迹规划的概念和意义，并介绍了uArmSwift机械臂的结构和特点。

随后，本文综述了国内外机械臂轨迹规划的研究现状，详细分析了关节空间轨迹规划、笛卡尔空间轨迹规划以及常用轨迹规划算法（如人工势场法、蚁群算法、RRT算法、遗传算法、PSO算法等）的优缺点和适用场景。

此外，本文还探讨了uArmSwift机械臂轨迹规划的硬件平台搭建、算法选择、参数设置、轨迹跟踪控制等关键技术。

最后，本文总结了uArmSwift机械臂轨迹规划研究的未来发展趋势，并展望了其在智能制造、医疗康复、教育娱乐等领域的应用前景。

关键词：uArmSwift机械臂；轨迹规划；关节空间；笛卡尔空间；智能算法

1.1机械臂轨迹规划概述
机械臂轨迹规划是指在满足机械臂自身运动约束条件（如关节角度限制、速度限制、加速度限制等）以及环境约束条件（如障碍物、目标位置等）的情况下，预先规划出一条从起始点到目标点的可行轨迹，并使机械臂能够沿着该轨迹运动，完成预定的任务。

1.2uArmSwift机械臂简介
uArmSwift机械臂是一款桌面级开源机械臂，具有轻量级、低成本、易于操作等特点，广泛应用于教育、科研、创客等领域。

该机械臂拥有4个自由度，可以通过串口通信或图形化编程软件进行控制，并支持多种末端执行器，如夹爪、吸盘、摄像头等，能够完成抓取、放置、绘图、激光雕刻等多种操作。

2.1研究历史
机械臂轨迹规划的研究可以追溯到上世纪70年代，早期主要集中于关节空间的轨迹规划，采用多项式插值、样条插值等方法生成轨迹。