Motion Blending/zh-hans
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介绍
混合是两个或多个运动的组合在一起。 在混合运动期间通常不会在中间点停止。
有三种混合类型:
- CP (Continous Path) 混合.
两个运动通过一个共同的运动曲线引导成为一个运动。 - SP (SuperPosition ) 混合.
两个运动组合成一个，每个运动都由自己的运动曲线引导. - AI (Advance Interpolation) 混合.
许多运动通过一个运动曲线引导成为一个运动。
由BlendingMethod property.属性选择。
混合属性
在不同的混合方法中使用不同的混合属性:
| Properties | CP | SP | AI |
| BlendingMethod | 1 | 2 | 3 |
| CP | ✓ | - | - |
| CPPrev | ✓ | - | - |
| BlendingFactor | - | 1..100 | - |
| BFPrev | - | 1..100 | - |
| BlendProtected | - | ✓ | - |
| BlendingStartCondition | ✓ | ✓ | - |
| DoubleMode | ✓ | ✓ | - |
简单混合
前两种混合方法(Continuous Path (CP) and Super Position (SP))的特征在于，在混合中两个运动是活动的并且精确的组合成一个运动。在第一种情况（CP）中使用曲线跟随进行组合，在第二种情况（SP）中是简单的添加了两个运动。这两种混合方法的触发是以指定从第一运动的目标位置的距离。在CP中，这是由cp因子定义的，它代表与目标点的线性距离（但是这个因子与第二运动的CP相结合）。在SP的情况下，它是起点（混合因子 - BF）的简单距离（以百分比给出）。 在这两种情况下，当前运动的参数（CP或BF）影响下一个运动的混合点。 当其中一个运动没有明确的混合参数时，将使用默认值（CP或BF）。 但默认值也可以隐式关闭混合（CP = 0或BF = 100）。
- 如果其中一个运动已关闭混合，则适用以下规则:
- 节点BF定义了混合中下一个运动的起始点。
- 如果节点BF值设置为100（或CP = 0），则不会与下一个运动混合。
程序示例
Blendingmethod =1 ' cp CP = 0 BlendingFactor = 100 MOVE L MOVE L CP = 10 Move L delay 100 Blendingmethod =2 ' sp CP = 0 BlendingFactor = 100 MOVE L MOVE L BlendingFactor = 85 Move L BlendingFactor = 100
混合传递规则
- BF / CP的节点值定义了混合中下一步运动的起始点。
- 如果节点BF值设置为100（或CP = 0），则不会与下一个运动混合。
- BlendingFactor (<robot>.BF) - 模态（全局）或节点（局部）定义运动之间的混合。 这是给下一个运动 范围从0（即时= 最大混合值）到100（无混合）。
- BlendingFactorPrevious (<robot>.BFPrev) - 模态（全局）或节点（局部）覆盖（如果在0-100范围内）前一运动的<robot> .BF。在之前的运动和现在的运动之间是适用的。范围0到100的含义与<robot> .BF相同。 如果不需要这样的覆盖<robot> .BFPrev必须设置为-1（实际上可以是任何负数）。
- 这同样适用于<robot>.CP和<robot>.CPPrev。如果给定且> 0 <robot> .CPPrev将覆盖之前的<robot> .CP。如果是-1（实际上：任何负数），它将被忽略。默认值为-1。如果覆盖太晚，之前的运动将继续使用自己的<robot> .CP。 这意味着如果被一个大的CPPrev覆盖，它可能仍然应用自己的低CP。这两个因素基本上允许为运动的两个端点提供单独的混合系数，以及如何非常明确和容易的规则应用它们。可以是：
- a) 总是提前确定混合（即在开始运动之前或之后）
- b) 总是确定混合追溯（即开始运动后）
- c) 随机混合a)和b)
moves robot loc1 BF=0 moves robot loc2 BFPrev=90 BF=90 moves robot loc3 BFPrev=50 means: loc1 -> BF90 -> loc2 -> BF50 -> loc3
Blending Behavior
规则摘要
- 全局BF (<robot>.bf=<NUM>)是默认的BF
- 局部BF (move <robot> BF=<NUM>) 覆盖每个运动的默认值
- 这导致每次运动BF有效
- 全局BFPrev由系统初始化为-1
- 局部BFPrev覆盖每个运动的全局BFPrev
- 这导致每次运动BFPrev有效
- 如果有效BFP> = 0（而不是负），它将覆盖先前运动的有效BF
- 这同样适用于CP和CPPrev
有一些反作用:
 | NOTE |
| 不建议将BFPrev全局设置为= 0，因为它会覆盖任何和所有详细的本地BF。 |
| NOTE |
| 路径长度的精度取决于混合时的速度，可以预计的大小误差！ |
BF vs BFprev