第五章_机器人动力学
ABB工业机器人编程第五章
ABB工业机器人编程第五章在ABB工业机器人编程的旅程中,第五章标志着重要的里程碑。
这一章节将深入探讨机器人的运动学和动力学,为后续的编程操作奠定坚实的基础。
机器人运动学是研究机器人末端执行器在不同关节角度下所能够达到的空间位置和姿态的科学。
在ABB机器人中,这些关节角度被称为“关节变量”。
理解这些关节变量如何影响机器人的运动是非常重要的。
我们需要理解机器人坐标系。
一般来说,ABB机器人使用的是六自由度的机械臂,这意味着它有六个关节,每个关节对应一个角度。
这些角度可以由一个六元组(q1, q2, q3, q4, q5, q6)来表示。
然后,我们需要理解位姿(位置和姿态)的概念。
位姿是由三个线性分量(x, y, z)和三个旋转分量(roll, pitch, yaw)组成的。
这些分量描述了末端执行器的位置和朝向。
我们需要理解如何通过运动学方程将关节角度转化为位姿。
这需要使用到一些复杂的数学公式,例如雅可比矩阵。
通过这些公式,我们可以将关节角度映射到位姿,从而精确地控制机器人的运动。
机器人动力学是研究机器人运动过程中力与运动之间关系的科学。
在ABB机器人中,动力学主要的是如何在给定关节角度的情况下,计算出所需的关节扭矩。
我们需要理解牛顿-欧拉方程。
这个方程描述了物体的惯性(质量乘速度的平方)和外部力(例如重力、摩擦力)之间的关系。
通过这个方程,我们可以计算出在给定关节角度下,机器人所需的关节扭矩。
然后,我们需要理解如何通过动力学方程将关节扭矩转化为关节角度。
这需要使用到一些复杂的数学公式,例如动力学方程。
通过这些公式,我们可以将关节扭矩映射到关节角度,从而精确地控制机器人的运动。
在理解了机器人运动学和动力学的基础上,我们可以开始进行编程实践了。
在ABB工业机器人编程中,主要使用的是RobotWare软件。
这个软件提供了一套完整的编程环境,包括建模、仿真、编程、调试等功能。
我们需要使用RobotWare软件进行建模。
机器人的动力学
机器人的动力学是研究机器人运动和力学特性的学科。
它涉及了描述机器人运动、力和力矩之间关系的原理和方法。
机器人动力学的主要内容包括以下几个方面:
运动学:机器人运动学研究机器人的位置、速度和加速度之间的关系。
它涉及描述机器人末端执行器(如机械臂)的位姿和运动轨迹,以及描述机器人关节的运动参数。
动力学:机器人动力学研究机器人在外部作用力或力矩下的运动行为。
它涉及描述机器人的质量、惯性、力和力矩之间的关系,以及机器人的运动响应和稳定性。
控制:机器人动力学与机器人控制密切相关。
动力学模型可以用于设计机器人控制算法,以实现所需的运动、力量和精度。
力觉传感:机器人动力学可以应用于力觉传感技术。
力觉传感器可以用于测量机器人末端执行器的外部力和力矩,以实现机器人与环境的交互、力量控制和安全操作。
动力学模拟和仿真:动力学模型可以用于机器人动力学的模拟和仿真。
通过在计算机中建立机器人动力学模型,可以预测机器人在特定任务和环境中的运动行为和性能。
机器人动力学的研究对于机器人设计、控制和运动规划等方面都具有重要意义。
它可以帮助优化机器人的运动性能、提高机器人的精度和效率,并为机器人在各种应用领域中的安全操作和协作提供基础。
机器人动力学
首先来看一个两自由度的 平面机械手,如图5-1所示。
容易求得
x y
l1c1 l1s1
l2c12 l2s12
将其微分得
写成矩阵形式
图5-1 两自由度平面机械手
d dy x l1 lc 11 s1l2 lc 2s1122
l2s12 d1 l2c12d2
简写成 : dx=Jdθ。
式中J就称为机械手的雅可比(Jacobian)矩阵,反映了关节 空间微小运动dθ与手部(手爪)作业空间微小位移dx之间的关系。
式中:J (q) 是6×n的偏导数矩阵,称为n自由度机器人速度雅
可比矩阵。
5.1.2机器人速度分析
dX J(q) dq 或
dt
dt
vJ(q)q
其中:v―机器人手部在操作空间中的广义速度,vX J(q)―速度雅可比矩阵
q ―机器人关节在关节空间中的速度
从上式可以看出,对于给定的关节变量q,雅可 比矩阵是从关节空间的关节速度向操作空间的广义 速度映射的线性变换。
对机器人通过奇异位形时轨迹控制方法的研究可以大致分为 如下四种方法:
1)回避机器人操作器的奇异位形
预测奇异位形的可能出现位置,并避免它。理论上对给定的 机器人操作器只要令其雅可比行列式的值等于零,即可找到 它的奇异位形。
2)根据机构的各向同性原理设计机器人操作器
通过设计上的优化,能使得机器人机构在一个比较大的区域 内保持各向同性,即在各个方向的可能误差和施加的力都是 相同的。
工作域边界上的奇异:这种奇异位形出现在机器人 的机械手于工作区的边界上时,也就是在机器人手 臂全部展开或全部折回时出现。这种奇异位形并不 是特别严重,只要机器人末端执行器远离工作区边 界即可。
工作域内部奇异:这种奇异位形出现在两个或多个 关节轴线重合时,这种奇异位形很难处理,因为它 可能出现在工作区的任何位置,并且机器人的末端 执行器在这种奇异位形附近的可操作性会变坏,这 样极大的减少了机器人的可行区。
《机器人动力学》课件
机器人动力学有助于优化机器人的设 计和性能,提高机器人的运动性能和 作业能力。
安全性和稳定性
通过机器人动力学的研究,可以预测 机器人在不同环境和操作条件下的行 为,从而避免潜在的危险和保证机器 人的安全稳定运行。
机器人动力学的发展历程
初始阶段
早期的机器人动力学研究主要关注于简单的机械臂模型,采用经典力学理论进行分析。
刚体动力学是研究刚体在力作用下的运动规律的科学。刚体动力学建模
是研究刚体运动过程中力和运动状态之间的关系。
02
牛顿-欧拉法
牛顿-欧拉法是一种基于牛顿运动定律和欧拉方程的刚体动力学建模方
法。通过这种方法,可以建立刚体的运动方程,描述刚体的运动状态。
03
拉格朗日法
拉格朗日法是一种基于拉格朗日方程的刚体动力学建模方法。这种方法
《机器人动力学》ppt 课件
目录
Contents
• 机器人动力学概述 • 机器人动力学的基本原理 • 机器人动力学建模 • 机器人控制中的动力学应用 • 机器人动力学研究的挑战与展望 • 机器人动力学实验与案例分析
01 机器人动力学概述
定义与特点
定义
机器人动力学是研究机器人运动过程中力和运动状态之间关系的学科。它主要关注机器人在操作物体 、环境交互以及自身运动过程中产生的力和扭矩,以及这些力和扭矩如何影响机器人的运动状态。
在实际应用中的表现。
06 机器人动力学实验与案例分析
实验一:刚体动力学实验
总结词
理解刚体动力学基本原理
详细描述
通过实验一,学生将学习刚体动力学 的基本原理,包括刚体的运动学和动 力学特性。实验将通过演示刚体在不 同条件下的运动,帮助学生理解刚体 动力学的概念和应用。
机器人动力学
机器人动力学机器人动力学是机器人领域中的一个重要研究方向,它主要研究机器人的运动学和动力学行为。
机器人动力学涉及到机器人的运动、力学、控制等方面知识,对于机器人的设计、运动控制和任务完成等都有着重要的影响。
本文将从机器人动力学的基本概念、运动学和动力学模型、以及应用场景方面进行阐述。
一、机器人动力学的基本概念机器人动力学是机器人技术中的一个重要分支领域,它主要研究机器人在运动过程中的力学行为及其控制。
机器人动力学的基础是牛顿运动定律和动力学原理,通过建立机器人的运动学和动力学模型,来描述机器人在不同力场中的运动过程。
二、机器人动力学的运动学模型机器人的运动学描述了机器人末端执行器在空间中的位置和姿态随时间的变化规律。
机器人的运动学模型可以分为正解和逆解两个方向。
正解通过已知机器人关节角度或长度,来求解机器人末端执行器的位置和姿态。
逆解则是通过已知机器人末端执行器的位置和姿态,来求解机器人关节角度或长度。
三、机器人动力学的动力学模型机器人的动力学描述了机器人在运动时所受到的力和力矩,以及机器人关节的运动学参数和动力学参数之间的关系。
机器人的动力学模型可以分为正解和逆解两个方向。
正解通过已知机器人关节角度、速度和加速度,来求解机器人末端执行器的力和力矩。
逆解则是通过已知机器人末端执行器的力和力矩,来求解机器人关节角度、速度和加速度。
四、机器人动力学的应用场景机器人动力学在许多实际应用中发挥着重要作用。
例如,在工业自动化领域,机器人动力学模型可用于控制机器人的姿态和位置,以完成各种生产任务。
在医疗领域,机器人动力学模型可用于辅助手术和康复训练等。
此外,机器人动力学模型还可应用于空间探索、军事作战、环境清理等领域。
总结机器人动力学是机器人技术中的一个重要研究方向,它研究机器人在运动过程中的力学行为和控制方法。
通过建立机器人的运动学和动力学模型,可以描述机器人在不同力场中的运动过程,并应用于工业自动化、医疗领域、空间探索等各个领域。
02-课件:5-5 机器人动力学建模(拉格朗日方程方法)
机器人动力学建模 (拉格朗日方程方法)
拉格朗日方程
S刚体动力学方程:拉格朗日动力学方程 拉格朗日函数L被定义为系统的动能K和位能P之差,即
L=K-P
/ \ 动能 位能
拉格朗日方程
式中,4表示坐标,q:为速度/ Fi为作用在第i个坐标 上的力
势能也为q的标量函数,记为Ep(q)。
势能
Q利用拉格朗日函数L,系统的动力学方程(称第二类拉格 朗日方程)为
d dL dL
T
式中:7是e l的关节驱动力矩矢量。
at oq oq
由于势能旦不显含。,因而动力学方程变为:
T=
d dEK dEK dEP d--t--d-1a-- dq dq
两连杆机械手示例
!刀⑴是冰而介的操作臂惯愣巨阵。操作臂的动能五是其惯性矩!
1阵的二次型。由于动能鸟一为正,因而Q(q)是正定的矩阵。 :
势能
连杆I具有势能为"=-m ° g0 Pct 式中,°g是3X1的重力加速度向量,Op。,是连杆i质心的位置矢量。
n
操作臂所具有的势能为各连杆势能之和:% = £ EPi
Z=1
乙 P = P1 +
m2gd2 cos(0] + 02)
拉格朗日动力学方程
S二连杆机械手系统的拉格朗日函数Z为:
L=K - P
渺 =2( mx + m 2 )d
; :+m2 2d2 (Q + 2話2 + 房)
。 ++mm?2dg\dd^?
cos
cos(0
+
第五章 机器人动力学
1 1 2 2 &2 2 Ek = (m1l1 + I yy1 + I yy 2 + m2 d 2 )θ1 + m2 d 2 2 2
(3)系统势能 (3)系统势能 因为: 因为:
g = [0 g 0]
则:
T
T
pc1 = [l1c1 l1s1
0]T
E p1 = m1 g pc1 = m1 gl1s1
i
q 和关节速
& q
的函数,因此,从上式可知, 的函数,因此,从上式可知,机器人
的动能是关节变量和关节速度的标量函数,记 的动能是关节变量和关节速度的标量函数, 为 Ek ( q, q ) ,可表示成: & 可表示成:
1 T & & & Ek ( q , q ) = q D ( q ) q 2
式中, nxn阶的机器人惯性矩阵 式中, D ( q ) 是nxn阶的机器人惯性矩阵
Байду номын сангаас
1 1 i Ti i T Eki = miν ciν ci + ω i I i ω i 2 2
系统的动能为n个连杆的动能之和,即: 系统的动能为n个连杆的动能之和,
Ek = ∑ Eki
i =1
n
1 T & & & Ek ( q , q ) = q D ( q ) q 2
由于 ν 度
ci
和 iω 是关节变量
5.1 机器人静力学
机器人静力学研究机器人静止或者缓慢运动时作用在手臂 上的力和力矩问题,特别是当手端与外界环境有接触力时, 上的力和力矩问题,特别是当手端与外界环境有接触力时,各 关节力矩与接触力的关系。 关节力矩与接触力的关系。 下图表示作用在机器人手臂杆件i上的力和力矩。 下图表示作用在机器人手臂杆件i上的力和力矩。其i-1fi 为杆件i 对杆i的作用力, ifi+1为杆i+1对杆 的作用力, 为杆i+1对杆i 为杆件i-1对杆i的作用力,-ifi+1为杆i+1对杆i的作用力,i1Ni为杆件 为杆件i 对杆i的作用力矩, iNi+1为杆i+1对杆 为杆i+1对杆i 1Ni为杆件i-1对杆i的作用力矩,-iNi+1为杆i+1对杆i的作用力 ci为杆 质心。 为杆i 矩,ci为杆i质心。
机器人动力学
机器人动力学机器人动力学是机器人学的一门子领域,主要研究的是机器人系统的动作行为方面的问题,与机械结构和电气控制等方面紧密联系。
机器人动力学的发展和计算机的出现密不可分,其历史可以追溯到上世纪八十年代。
机器人动力学的研究内容主要涉及机器人系统动作行为动态建模、控制、优化与仿真,包括系统动力学与控制、机器人控制体系、学习与生物动力学、以及机器人系统仿真分析技术等。
系统动力学与控制主要研究机器人系统在动作行为变化过程中的物理特性,如建立机器人系统的动力学模型、设计机器人的控制算法,利用系统动力学的理论分析机器人的运动学特性,以及进行控制系统调试与优化等工作。
机器人控制体系研究通过机器人感知、计算、控制、规划、实施等环节,构建机器人控制系统,可以实现机器人智能化控制。
学习与生物动力学研究机器人智能化控制技术,可以实现动力学模型的自适应变化,学习机器人的运动规律,以及协调自然运动行为的研究。
机器人系统仿真分析技术研究机器人系统的复杂性,构建仿真系统,以模拟机器人运动行为在不同环境中的变化情况,掌握并优化机器人运动行为,以及开展精准分析等工作。
随着计算机技术和机器人技术的不断发展,机器人动力学研究也发生了很大变化,从传统的计算机指令系统开发转变为新的机器人智能化控制系统,使机器人动力学的发展取得了长足的进步。
未来机器人动力学研究将围绕智能化控制、动力学特性优化以及自主机器人系统建模与控制等研究方向发展,机器人动力学也将进一步发展,这将为机器人技术的未来应用研发发展提供基础和支持。
机器人动力学研究与应用对智能机器人的创新应用具有重要的意义,它为机器人技术的发展提供了技术保障。
未来,机器人动力学的研究将越来越受到人们的关注,机器人技术的应用也将受益于机器人动力学。
机器人的动力学分析
添加标题
感知与决策能力:机器人能够感知 环境做出合理的决策
适应性:机器人能够适应不同的环 境和任务具有较强的适应性
自主决策:机器人能够根据环境变 化做出自主决策
自主学习:机器人能够通过不断学 习提高自身能力
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
自主导航:机器人能够在未知环境 中进行自主导航
自主控制:机器人能够实现对自身 行为的自主控制
定义:机器人轨迹规划是指在满 足机器人动力学约束的前提下为 机器人设计出一条从起点到终点 的轨迹使得机器人能够按照该轨 迹完成指定的任务。
目标:轨迹规划的目标是使机 器人在完成任务的同时能够避 免碰撞、减少能耗、提高效率、 保证安全性和稳定性。
运动学模型:描述机器人运动 学特性的模型
轨迹规划:根据运动学模型规 划机器人的运动轨迹
优化方法:使用优化算法如遗 传算法、粒子群算法等优化轨 迹
轨迹跟踪:控制机器人按照规 划的轨迹运动实现轨迹跟踪
动力学模型:建立机器人的动力学模型包括运动学和动力学方程 轨迹规划:根据动力学模型规划机器人的运动轨迹 优化方法:采用优化算法如遗传算法、粒子群算法等对轨迹进行优化 仿真验证:通过仿真实验验证轨迹规划方法的有效性和可行性
微型化趋势:机器人越来越小功能越来越强大 应用领域:医疗、军事、工业等领域 技术挑战:微型化带来的设计、制造、控制等方面的挑战 发展趋势:微型化机器人将成为未来机器人发展的重要方向
汇报人:
遗传算法:通 过模拟生物进 化过程寻找最
优解
粒子群优化算 法:通过模拟 鸟群觅食行为
寻找最优解
模拟退火算法: 通过模拟金属 冷却过程寻找
最优解
神经网络优化 算法:通过模 拟人脑神经网 络寻找最优解
机器人动力学参数
机器人动力学参数什么是机器人动力学参数?机器人动力学参数是描述机器人在运动过程中的力学特性的一组参数。
它们包括质量、惯性矩阵、重心位置、摩擦系数等信息,可以用来推导机器人在不同姿态和运动状态下的运动方程。
机器人动力学参数对于机器人的控制和规划非常重要。
通过准确地测定和建模这些参数,我们可以预测和优化机器人在不同任务中的运动性能,并为其设计合适的控制算法。
为什么需要机器人动力学参数?了解和准确地定义机器人的动力学参数对于实现精确控制和规划路径是至关重要的。
具体来说,有以下几点原因:1.控制算法设计:通过了解机器人的质量分布、惯性矩阵以及其他相关参数,我们可以设计出更加高效精确的控制算法,使得机器人能够更好地执行各种任务。
2.路径规划:了解机器人的惯性矩阵和重心位置等信息可以帮助我们进行路径规划。
例如,在进行高速运动时,我们需要考虑惯性矩阵对机器人姿态的影响,以避免不稳定和震荡。
3.碰撞检测:机器人动力学参数对于预测和检测机器人与环境之间的碰撞非常重要。
通过了解机器人的质量分布和惯性矩阵,我们可以预测机器人在运动过程中可能发生的碰撞,并采取相应的措施来避免事故发生。
4.仿真模拟:在进行机器人仿真模拟时,准确地定义机器人的动力学参数可以使得仿真结果更加真实可靠。
通过与实际系统进行比较,我们可以验证控制算法和路径规划算法的有效性。
如何获取机器人动力学参数?获取机器人动力学参数通常需要进行实验测量或者使用建模方法。
下面介绍两种常用的获取方式:实验测量在进行实验测量时,我们需要采集一些关键数据来计算机器人的动力学参数。
这些数据包括:1.质心位置:通过将机器人放置在平衡位置上,并记录其重心位置相对于基准点的坐标。
2.质量分布:通过将机器人放置在称重装置上,并记录不同位置的质量数据,可以计算出机器人的质量分布。
3.惯性矩阵:通过在不同姿态下施加力矩,并测量机器人的加速度和角加速度,可以计算出机器人的惯性矩阵。
建模方法除了实验测量外,我们还可以使用建模方法来估计机器人的动力学参数。
机器人学-机器人动力学
s 不计算相对于机座坐标系的 ωi、 i 、 i 、& i 、Pi* 、 i 、Fi 、Ni 、fi 、ni 和τi, & & ω v a & & a 而是计算 iR0ωi、 iR0ω i 、 iR0vi、 iR0& i 、 iR0Pi* 、 iR0 s i 、 iR0Fi 、 iR0Ni 、 iR0fi 、 iR n 和iR τ 。 0 i 0 i
θ1
x0 z0 m1
z1 m2
c1 s 0 A1 = 1 0 0
− s1 c1 0 0
0 lc1 0 ls1 1 0 0 1
c2 s 1 A2 = 2 0 0
− s2 c2 0 0
0 lc 2 0 ls 2 1 0 0 1
c12 s 0 A2 = 0 A1 1 A2 = 12 0 0
− s12 c12 0 0
0 l (c12 + c1 ) 0 l (s12 + s1 ) 1 0 0 1
旋转矩阵:
c1 0 R1 = s1 0
− s1 c1 0
0 0 1
& & ω i × Pi * + ω i × ω i × Pi * + v i −1 &i = v & & z i −1 q i + ω i × Pi * + 2ω i × ( z i −1 q i ) + ω i × ω i × Pi * + v i −1 && &
(
)
(
)
& & ai = ω i × si + ω i × (ω i × si ) + vi
工业机器人第五章
l2
f
y
于是,可得{3}中表示的雅可比:
3JT
l1s2
0
l1c2 l2
l2
0J
(q)
0 3
R
3J
(q)
0 JT
3
J
T
0 3
RT
l1s2
0
l1c2 l2 c12
l2
s12
s12
T
c12
l1s1 l2s12
l2 s12
l1c1 l2c12
l2c12
5.2机器人静力学分析
5.3 机器人动力学方程
5.3.1 欧拉方程 5.3.2 拉格朗日方程
5.3.1 牛顿-欧拉递推动力学方程
▪ 刚体随质心的平动可以用牛顿方程,绕质心的转动可以 用欧拉方程分别建立其力学模型。
▪ 牛顿方程和欧拉方程是建立在牛顿第二定律基础之上的 ,即通过力、力矩,动量和动量矩等物理量来描述刚体 的动力学性能。
5. 机器人动力学
ENTER
本章主要内容
5.1 引言 5.2机器人静力学分析 5.3 机器人动力学方程
5.1引言
➢ 机器人运动学只限于对机器人相对于参考坐标系的位姿 和运动问题的讨论,未涉及引起这些运动的力和力矩,及 其与机器人运动的关系
➢ 机器人是一个复杂的动力学系统,在关节驱动力矩 (驱 动力的作用下产生运动变化,或与外载荷取得静力平衡
5.2机器人静力学分析
在操作臂中,任取两连杆 Li,Li1。设在杆 Li 上的 Oi 点作用有力矩 ni 和力 fi ;在杆 Li 上作用有自重力 mi g (过质心 Ci ); rci 为由 Oi 到 Ci 的向径。
fi 连杆i-1作用在连杆i上的力 ni 连杆i-1作用在连杆i上的力矩 mi g 连杆i的重量,作用在质心上 rci 质心的位置矢量
、机器人动力学
Dij (i j) : 关节j对i的耦合惯量;Dij qj 是关节j的加速度在关节i上的作用力矩
2
Dijj q j : 关节j的速度在关节i上产生的向心力
Dijk qj qk , Dikj qk qj 是作用在关节i上的哥氏力
Di : 作用在关节i上的重力
2
2
mx
my
mz
mx
my
mz
m
I o I xx I yy I zz
相对于原点的惯性矩
伪惯性矩阵与选取的坐标系有关,如果选取 的坐标系的原点在刚体的质心,且选取坐标 轴的方向使, Ixy I yz Izx 0 则此坐标系称为 刚体的主坐标系,伪惯性矩阵为对角型的.
质心 m2的位置是
x2 y2
r cos r sin
r C
速度是
x2
r cos r sin
y2
r sin
r
cos
速度的模方是
2 2
v22 x2 y2
2
2
r r2
2、机器人的动能
质量为m,速度为v的质点的动能定义为 Ek
r1
Y
m1
X
质心 m1 的位置是
x1 y1
r1 r1
cos sin
r1 C
速度是
x1
r1
sin
y1 r1 cos
机器人动力学牛顿欧拉方程课件
05 总结与展望
本课程总结
内容回顾
详细总结了牛顿欧拉方程的基本原理、推导过程以及 在机器人动力学中的应用。
关键点解析
对课程中的关键知识点进行了深入剖析,帮助学生加 深理解。
实践操作指导
总结了如何利用牛顿欧拉方程进行机器人动力学建模 的实践操作步骤。
未来研究方向
01
02
03
理论深化
探讨如何进一步优化牛顿 欧拉方程,提高其计算效 率和准确性。
机器人动力学牛顿欧拉 方程课件
目录
Contents
• 引言 • 机器人动力学基础 • 机器人动力学应用 • 机器人动力学实例分析 • 总结与展望
01 引言
课程目标
01
掌握机器人动力学的基本原理
02 学习如何使用牛顿欧拉方程描述机器人运 动
03
理解机器人的动态特性对控制系统设计的 影响
04
培养解决实际机器人问题的能力
人的运动性能和稳定性。
机器人的实验验证
要点一
总结词
通过实际操作和实验数据验证机器人动力学的正确性和有 效性。
要点二
详细描述
机器人实验验证是检验机器人动力学理论和模型的重要手 段。通过搭建实验平台,对机器人进行实际操作和数据采 集,将实验数据与理论预测进行比较和分析,可以验证机 器人动力学模型的正确性和有效性。同时,实验验证还可 以发现理论模型中可能存在的缺陷和不足,进一步优化和 完善机器人动力学理论。
应用拓展
研究如何将牛顿欧拉方程 应用于更广泛的机器人领 域,如医疗机器人、服务 机器人等。
多机器人协同
探索多机器人系统中的动 力学问题,以及如何利用 牛顿欧拉方程进行协同控 制。
课程反馈与改进
机器人动力学名词解释
机器人动力学名词解释机器人动力学是研究机器人运动和力学特性的学科。
它涉及到描述机器人运动的数学模型、力学原理和控制算法等方面的知识。
下面我将从多个角度对机器人动力学进行解释。
1. 机器人动力学的定义,机器人动力学是研究机器人运动学和力学学科的一部分,它主要关注机器人的运动规律、力学特性以及运动控制等方面的问题。
2. 机器人运动学和动力学的区别,机器人运动学研究机器人的几何特性和位置关系,而机器人动力学则研究机器人的运动过程中所涉及的力学原理和力的作用。
3. 机器人动力学的重要性,机器人动力学是实现机器人精确控制和运动规划的基础。
通过研究机器人动力学,可以了解机器人在不同工作状态下的运动特性,为机器人的控制算法和路径规划提供理论支持。
4. 机器人动力学模型,机器人动力学模型是描述机器人运动和力学特性的数学模型。
常用的机器人动力学模型包括欧拉-拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程等。
这些模型可以描述机器人的运动学和动力学特性,并用于机器人的控制设计和仿真研究。
5. 机器人动力学的应用领域,机器人动力学广泛应用于工业机器人、服务机器人、医疗机器人等领域。
在工业机器人中,机器人动力学可以用于路径规划、轨迹控制和碰撞检测等任务。
在服务机器人和医疗机器人中,机器人动力学可以用于实现精确的操作和运动控制。
6. 机器人动力学的挑战和研究方向,机器人动力学研究面临着复杂的多体动力学问题、非线性控制问题和实时性要求等挑战。
当前的研究方向包括机器人动力学建模与仿真、动力学控制算法设计、力觉反馈控制等。
总结起来,机器人动力学是研究机器人运动和力学特性的学科,涉及机器人的运动规律、力学特性和运动控制等方面的内容。
它在机器人控制、路径规划和仿真等领域具有重要的应用价值。
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为机器人惯性矩阵; ( q , q ) 是n×1的离心力和哥氏力 H
向量; G ( q ) 是n×1重力矢量,与机器人的形位q
有关。
2.操作空间动力学方程 与关节空间动力学方程相对应,在笛卡尔操作空间中, 操作力F与末端加速度 之间的关系可表示为:
x
F M x ( q ) U x ( q , q ) G x ( q ) x
d L dt q
L q
上式又称为拉格朗日—欧拉方程,简称L—E方程。式 中, 是n个关节的驱动力或力矩矢量,上式可写成:
d E k dt q
E k q
E p q
[例]平面RP机器人如图所示,连杆l和连杆2的质量 分别为m1和m2,质心的位置由l1和d2所规定,惯量 矩阵为:
载大小进行动态仿真,从而决定机器人的结构参数和传动方
案,验算设计方案的合理性和可行性,以及结构优化程度。 在离线编程时,为了估计机器人高速运动引起的动载荷
和路径偏差,要进行路径控制仿真和动态模型仿真。这些都
需要以机器人动力学模型为基础。
5.1 机器人静力学
机器人静力学研究机器人静止或者缓慢运动时作用在手臂 上的力和力矩问题,特别是当手端与外界环境有接触力时,各 关节力矩与接触力的关系。 下图表示作用在机器人手臂杆件i上的力和力矩。其i-1fi 为杆件i-1对杆i的作用力,-ifi+1为杆i+1对杆i的作用力,i1Ni为杆件i-1对杆i的作用力矩,-iNi+1为杆i+1对杆i的作用力 矩,ci为杆i质心。
(1) 拉格朗日函数 对于任何机械系统,拉格朗日函数L定义为系统总的 动能Ek与总的势能Ep之差,即:
L (q, q ) Ek (q, q ) E p (q )
q [ q1 q [ q1 q2 q2 qn ] qn ]
表示动能与势能的广义坐标 相应的广义速度
1
▲牛顿—欧拉运动方程 ▲拉格朗日动力学 ▲关节空间与操作空间动力学
前面我们所研究的机器人运动学都是在稳态下进行 的,没有考虑机器人运动的动态过程。实际上,机器人 的动态性能不仅与运动学相对位置有关,还与机器人的 结构形式、质量分布、执行机构的位置、传动装置等因 案有关。机器人动态性能由动力学方程描述,动力学是 考虑上述因素,研究机器人运动与关节力(力矩)间的动 态关系。描述这种动态关系的微分方程称为机器人动力 学方程。机器人动力学要解决两类问题: 动力学正问题和逆问题。
I xx 1 1 I1 0 0
I xx 2 2 I2 0 0
0 I yy 1 0
0 I yy 2 0
0 i I zz 1
0 i I zz 2
(1) 取坐标,确定关节变量和驱动力或力矩
建立连杆D-H坐标系如上图所示,关节变量为θ1+π/2
T
E
p2
m 2 g p c 2 m 2 gd 2 s1
T
总势能为:
E
p
g ( m 1l1 m 2 d 2 ) s1
(4)偏导数
E k
( m 1 l12 I yy 1 I yy 2 m 2 d 22 )1 q m2d 2
E k
( m 1 l1 m 2 d 2 ) g c1 G (q ) m 2 g s1
…3
0 m2
式(3)为机器人在关节空间中的动力学方程封闭
形式的一般结构式。它反映了关节力或力矩与关节变
量、速度和加速度之间的函数关系。对于n个关节的
机器人,D ( q ) 是n×n正定对称矩阵,是q的函数,称
为求解方便,此处取关节变量为θ1和d2,关节驱动力矩τl
和力f2。
(2)系统动能 由式(1),分别得
E ki
1 2
m i ci ci
T
1 2
i
i Ii i
Ti i
…1
E k1
Ek2
2 1 I 2 m 1 l1 1 yy 1 1 2 2
2
1
2 d 2 ) 1 I 2 m 2 (d 21 2 yy 2 1 2 2
M x (q )
U x (q, q )
……操作空间中的惯性矩阵 ……离心力和哥氏力矢量 ……重力矢量
G x (q )
F
……广义操作力矢量
x
……机器人末 端位姿向量
由上一章可知,广义操作力和关节力之间的关系为:
J (q ) F
T
操作空间与关节空间之间的速度与加速度的关系:
x J (q )q
(2) 机器人系统动能 在机器人中,连杆是运动部件,连杆i的动能Eki为 连杆质心线速度引起的动能和连杆角速度产生的动能 之和,即:
E ki
1 2
n
m i ci ci
T
1 2
i
i Ii i
Ti i
系统的动能为n个连杆的动能之和,即:
Ek
E ki
1 2
i 1
Ek (q, q )
T q D (q )q
由于 度
ci
和 i 是关节变量
i
q
和关节速
q 的函数,因此,从上式可知,机器人
的动能是关节变量和关节速度的标量函数,记
为 E k ( q , q ) ,可表示成:
Ek (q, q )
1 2
q D (q )q
T
式中, D ( q ) 是nxn阶的机器人惯性矩阵
J ( q ) q J ( q ) q J ( q ) q a r ( q , q ) x
比较关节空间与操作空间动力学方程,可以得到:
D (q ) J (q )M x (q ) J (q )
T
H ( q , q ) J ( q )U x ( q , q ) J ( q ) 9 q ) a r ( q , q )
…2
3、关节空间与操作空间动力学 (1)关节空间动力学方程 将式2写成矩阵形式:
D (q )q H (q, q ) G (q )
式中
m 1 l12 I yy 1 I 21 d 2 H (q, q ) 2 m 2 d 2 1
2
1
总动能为:
Ek
1 2
( m 1 l1 I yy 1 I yy 2
2
2 1 m d 2 m 2 d 2 ) 1 2 2 2
2
(3)系统势能 因为:
g [0
则:
g
0]
T
p c 1 [ l1 c1
l1 s1
0]
T
E
p1
m 1 g p c 1 m 1 g l1 s1
3.机器人系统势能 设连杆i的势能为 E p i ,连杆i的质心在O坐标系中的位 置矢量为 p ci ,重力加速度矢量在坐标系中为g,则:
E pi m i g p ci
T
机器人系统的势能为各连杆的势能之和,即:
E pi
它是q的标量函数。
n
E pi
i 1
4.拉格朗日方程 系统的拉格朗日方程为:
5-1 5-2
称5-1为牛顿方程,5-2为欧拉方程。
其中Ii为杆i绕其质心的惯性张量
2、 拉格朗日方程
牛顿一欧拉运动学方程是基于牛顿第二定律和欧拉 方程,利用达朗伯原理,将动力学问题变成静力学问题求 解。该方法计算快。拉格朗日动力学则是基于系统能量的 概念,以简单的形式求得非常复杂的系统动力学方程,并 具有显式结构,物理意义比较明确。
T
……5
J ( q )[ M x ( q ) U x ( q , q ) G x ( q )] x
T
……6 式(6)反映了输入关节力与机器人运动之间的关系。
思考题1 什么是拉格朗日函数? 简述用拉格朗日方法建立机 器人动力学方程的步骤。
动力学正问题是——根据关节驱动力矩或力,计算机器人 的运动(关节位移、速度和加速度); 动力学逆问题是——已知轨迹对应的关节位移、速度和加 速度,求出所需要的关节力矩或力。 不考虑机电控制装置的惯性、摩擦、间隙、饱和等因素时 ,n 自由度机器人动力方程为n个二阶耦合非线性微分方程。
方程中包括惯性力/力矩、哥氏力/力矩、离心力/力矩及重力/
力矩,是一个耦合的非线性多输入多输出系统。对机器人动力 学的研究,所采用的方法很多,有拉格朗日(Lagrange)方法、
牛顿一欧拉(Newton—Euler)、高斯(Gauss)、凯恩(Kane)、旋
量对偶数、罗伯逊一魏登堡(Roberson—Wittenburg)等方法。
研究机器人动力学的目的
研究机器人动力学的目的是多方面的。 动力学正问题与机器人的仿真有关; 逆问题是为了实时控制的需要,利用动力学模型,实现 最优控制,以期达到良好的动态性能和最优指标。在设计中 需根据连杆质量、运动学和动力学参数、传动机构特征和负
E k q
E p q
拉格朗日方程
2 2 1 ( m 1 l1 I yy 1 I yy 2 m 2 d 2 )1 2 m 2 d 21 d 2 g ( m 1l1 m 2 d 2 ) c1 2 2 m 2 d 2 m 2 d 21 m 2 g s1
0 2 q m 2 d 2 1
E p
g ( m 1 l1 m 2 d 2 ) c1 g m 2 s1 q
(5)拉格朗日动力学方程 将偏导数代入拉格朗日 方程,得到平面RP机器人的 动力学方程的封闭形式: