笛卡尔空间中的速度控制该如何做

想让真实机器人的末端执行器在一条已知轨迹上进行匀速运动，比如在一条直线路径上，末端执行器沿着该条路径进行匀速运动，可以使用哪种方法控制真实机器人完成？直接使用在示教器上编程的moveL的速度不太理想，想通过其他方式控制其末端执行器的速度，请教各位有什么好的办法吗？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/729353
这篇博客你也可以参考下：从智能指针、到move语义和右值引用
除此之外, 这篇博客: 马踏棋盘（回溯法）中的 可能的移动位置Move数组： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
意思是：假设当前马的位置是（x,y），马可能走的位置为：（x+2,y+1）(x+1,y+2)......

以下回答来自chatgpt:

这个问题中，你希望找到一种方法来控制机器人的末端执行器在已知轨迹上进行匀速运动。除了moveL之外，还有一些其他方法可以实现这个目标。

一种方法是使用moveJ命令来控制机器人在关节空间（joint space）上进行运动。moveJ命令可以将机器人的关节轨迹设定为一条直线，并且可以使用速度参数来控制机器人的运动速度。下面是一个使用moveJ命令的示例代码：

import sys
sys.path.append('path/to/urx')
from urx import Robot

def move_robot():
    robot = Robot("ip_address") # 替换为机器人的IP地址

    # 设置机器人的关节运动速度
    robot.set_joint_velocity(1.0) # 替换为所需的速度值

    # 设置机器人的目标关节角度
    target_angles = [0, 0, 0, 0, 0, 0] # 替换为所需的关节角度值

    # 将机器人移动到目标关节角度
    robot.movej(target_angles)

    # 关闭机器人连接
    robot.close()

move_robot()

另一种方法是使用运动规划库（motion planning library）来实现控制机器人在笛卡尔空间（Cartesian space）上进行运动。运动规划库可以根据给定的路径点和速度参数生成一条平滑的运动轨迹。以下是一个使用运动规划库的示例代码：

import sys
sys.path.append('path/to/motion_planning_library')
from motion_planning_library import MotionPlanner

def move_robot():
    robot = Robot("ip_address") # 替换为机器人的IP地址

    # 创建运动规划器对象
    planner = MotionPlanner(robot)

    # 设置机器人的末端执行器运动速度
    planner.set_tool_velocity(0.1) # 替换为所需的速度值

    # 设置机器人的目标路径点
    target_positions = [[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], ...] # 替换为所需的路径点坐标值

    # 使用运动规划库生成机器人的运动轨迹
    trajectory = planner.generate_trajectory(target_positions)

    # 将机器人移动到生成的运动轨迹上
    robot.move_trajectory(trajectory)

    # 关闭机器人连接
    robot.close()

move_robot()

这两种方法都可以实现控制机器人在已知轨迹上进行匀速运动。可以根据具体情况选择其中一种或结合使用两种方法。如果以上两种方法都无法满足你的需求，可能需要进一步研究机器人的运动控制方法或考虑使用其他的软件和硬件设备来实现所需的运动控制功能。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^