工业机器人轨迹规划是机器人运动控制中的一个重要环节，它涉及到如何将机器人的运动指令转化为实际的机械动作。在实验中，我们通常使用一种称为“路径生成”的方法来规划机器人的运动轨迹。
首先，我们需要确定机器人的运动参数，包括机器人的关节角度、速度和加速度等。这些参数可以通过传感器（如编码器、力矩传感器等）获取，或者通过计算机仿真软件进行预测。
然后，我们需要根据任务要求，设计机器人的运动轨迹。这通常需要考虑到机器人的工作空间、负载能力、工作环境等因素。我们可以使用几何学中的一些基本概念，如直线、圆弧、抛物线等，来表示机器人的运动轨迹。
接下来，我们需要使用一种称为“路径生成算法”的技术，来将运动轨迹转化为机器人的实际运动。常见的路径生成算法有：
1. 笛卡尔坐标系下的路径生成算法：这种方法假设机器人的运动是在笛卡尔坐标系下进行的，即机器人的每个关节都在一个固定的三维空间内运动。这种方法简单易行，但可能无法满足复杂的运动需求。
2. 关节空间下的路径生成算法：这种方法假设机器人的运动是在关节空间内进行的，即机器人的每个关节都在一个固定的二维平面上运动。这种方法可以更好地模拟真实的机器人运动，但计算量较大。
3. 混合坐标系的路径生成算法：这种方法结合了笛卡尔坐标系和关节空间的优点，可以更精确地模拟真实的机器人运动。
在实验中，我们通常会使用计算机仿真软件，如MATLAB/Simulink、ROS（Robot Operating System）等，来模拟机器人的运动过程，并验证路径生成算法的正确性。
总之，工业机器人轨迹规划实验的原理主要包括确定机器人的运动参数、设计机器人的运动轨迹、使用路径生成算法将运动轨迹转化为机器人的实际运动，以及使用计算机仿真软件进行验证。
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