【标题】中的“matlabB样条轨迹规划，多目标优化，7次非均匀B样条轨迹规划”涉及的是机器人路径规划领域中的一个重要技术。在机器人运动控制中，轨迹规划是确保机器人按照预设的方式从起点到终点移动的关键步骤。B样条（B-Spline）是一种在数学和工程中广泛使用的曲线拟合方法，它允许我们生成平滑且可调整的曲线。在这里，提到的是7次非均匀B样条，意味着曲线由7次多项式控制，并且节点间距可以不均匀，这样可以更好地适应不同的路径需求。 “基于NSGAII遗传算法，实现时间 能量 冲击最优”指出该规划过程采用了多目标优化。NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种高效的多目标优化算法，它利用种群进化策略来同时优化多个相互冲突的目标函数。在这个案例中，目标是找到一条轨迹，使得它在时间消耗、能量消耗和冲击（通常与舒适度或机械损伤相关）方面达到最优平衡。 【描述】中提到，“换上自己的关节值和时间就能用”，意味着这个MATLAB代码提供了一个通用框架，用户只需输入自己机器人的关节角度序列和期望的规划时间，就可以自动生成符合优化条件的轨迹。代码中的“中文注释”对于初学者来说非常友好，有助于理解每个步骤的功能和意义。 结合【标签】“软件/插件”，我们可以推断这是一个可以应用于MATLAB环境的软件或工具，可能是一个MATLAB函数或者脚本，用户可以下载并直接在MATLAB环境中运行，进行机器人轨迹规划的仿真和优化。 【压缩包子文件的文件名称列表】包括一个HTML文件，可能包含了代码的详细解释或者使用说明；四张图片（1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg）可能展示了轨迹规划的示例或者算法流程图；以及一个名为“样条轨迹规划多目标优化.txt”的文本文件，很可能包含了源代码或规划结果的数据。 这个压缩包提供的资源是一个用MATLAB实现的7次非均匀B样条轨迹规划工具，采用NSGA-II遗传算法对时间、能量和冲击进行多目标优化。用户可以根据自己的关节数据和时间要求，利用这个工具生成最佳的机器人运动轨迹，而且代码有中文注释，便于理解和应用。对于机器人控制和多目标优化领域的学习者和研究者来说，这是一个非常实用的资源。

基于遗传算法的最优时间Ｂ样条轨迹，复现文章3.6节中的分析

针对6R工业机器人工作过程中要求运动平稳且轨迹光滑连续的问题,提出用三次均匀B样条曲线对各关节进行轨迹规划。分析了三次B样条曲线的反算过程,并以PUMA560机器人为例在关节空间插值得到其运动轨迹。基于CATIA和ADAMS对机器人各关节角的位移、速度和加速度等运动学参数进行仿真验证。

三次B样条插值可用于机器人轨迹规划中速度、加速度、加加速度的实现