傅里叶级数轨迹

傅里叶级数轨迹

以傅里叶级数表示轨迹的位置,并求导得到速度和加速度的形式。

x(t)=\sum_{k=0}^n{a_k}sin{k{\omega}t}+{b_k}cos{k{\omega}t}
\dot{x}(t)=k{\omega}\sum_{k=1}^n{a_k}cos{k{\omega}t}-{b_k}sin{k{\omega}t}
\ddot{x}(t)=k^2{\omega}^2\sum_{k=1}^n-{a_k}sin{k{\omega}t}-{b_k}cos{k{\omega}t}

a_kb_k作为参数,k=0,1,...,n。其中a_0取任意值均对轨迹无影响,而b_0表示位置的直流分量。

边界条件

对于轨迹来说,以基频的一个周期作为轨迹的时长。起始的时间点为t=0,结束的时间点为t=\frac{2\pi}{\omega}

指定起始和终止的位置q,而起点和终点的速度和加速度均为零。

x|_{t=0}=x|_{t=\frac{2\pi}{\omega}}=\sum_{k=0}^n{b_k}=q
\dot{x}|_{t=0}=\dot{x}|_{t=\frac{2\pi}{\omega}}=\sum_{k=1}^{n}k{a_k}=0
\ddot{x}|_{t=0}=\ddot{x}|_{t=\frac{2\pi}{\omega}}=\sum_{k=1}^{n}k^2{b_k}=0

计算不独立的系数

存在3条边界条件,令a_nb_nb_0不独立。指定相互独立的a_kb_k组合,其中k=1,2,...,n-1

a_n=-\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n-1}k{a_k}
b_n=-\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n-1}k^2{b_k}
b_0=q-\sum_{k=1}^{n}{b_k}

python代码

def forier_trajectory(s, a, b, f, t) :

    n = len(a)
    assert(n == len(b))

    # 使得起点和终点的位置速度加速度为零的约束条件
    an = 0
    bn = 0
    b0 = s
    for i in range(n):
        k = i + 1
        an -= k * a[i]
        bn -= k * k * b[i]
        b0 -= b[i]
    a.append(an / (n + 1))
    b.append(bn / (n + 1) / (n + 1))
    b0 -= b[n]

    q = b0
    dq = 0
    ddq = 0

    for i in range(n + 1) :
        w = 2 * math.pi * (i + 1) * f
        q += a[i] * math.sin(w * t)
        q += b[i] * math.cos(w * t)
        dq += a[i] * math.cos(w * t) * w
        dq += - b[i] * math.sin(w * t) * w
        ddq += - a[i] * math.sin(w * t) * w * w
        ddq += - b[i] * math.cos(w * t) * w * w
    return q, dq, ddq

效果

n=5,令起点和终点的位置为零,多组随机的系数,得到如下结果。

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