机器人逆标定方法研究_王东署

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机器人控制中的姿态控制算法改进研究

随着科技的不断进步，机器人在各个领域中扮演越来越重要的角色。然而，要使机器人能够完成复杂的任务，需要一个可靠的姿态控制算法。姿态控制算法是指机器人在空间中定位和控制自身姿态的方法。本文将对机器人控制中的姿态控制算法进行改进研究，以提高机器人的性能和运动稳定性。

首先，我们来介绍一些常见的姿态控制算法。目前，广泛应用的姿态控制算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。PID控制是一种经典的姿态控制算法，通过不断调整机器人的姿态角度来使其与期望姿态保持一致。模糊控制算法则将模糊推理与控制策略相结合，通过建立模糊规则来实现姿态控制。自适应控制算法根据环境的变化实时调整控制参数，以实现机器人的稳定控制。

然而，这些算法在一些特定情况下可能存在一些问题。例如，PID控制算法对于非线性系统和时变系统的适应性较差，容易产生震荡和超调现象。而模糊控制算法虽然可以处理一定程度的非线性问题，但需要大量的规则库，计算复杂度较高。自适应控制算法虽然可以根据环境调整控制参数，但对系统参数的变化较敏感，容易产生不稳定性。

针对以上问题，我们提出了一种改进的姿态控制算法，基于深度学习和强化学习的方法。深度学习算法可以通过大量的数据学习到系统的复杂特征，并根据输入数据预测输出结果。而强化学习算法则可以在与环境的交互中学习到最优的控制策略。

我们的改进算法首先利用深度学习方法对机器人的姿态进行预测和优化。通过输入大量的训练数据和期望的姿态输出，我们可以训练一个深度神经网络模型，来预测机器人在不同情况下的最优姿态。在实时控制过程中，机器人通过传感器获取环境的状态信息，并输入到深度神经网络中，从而获得最优的姿态控制指令。这种方法相对于传统的基于规则的控制方法，能够更有效地适应非线性和时变系统的姿态控制需求。

机器人逆解算法

近年来，机器人已经成为了很多领域的重要工具。机器人的智能化程度越来越高，能够实现更多的功能。其中，机器人逆解算法就是很重要的一种算法。下面，我们来详细介绍一下机器人逆解算法。

一、什么是机器人逆解算法

机器人逆解算法主要用于解决机器人的位置求解问题。它的主要目的是通过机器人的末端执行器的位置和姿态，求解出机器人每个关节的角度。这个过程也被称为“逆运动学”。

二、机器人逆解算法的工作原理

机器人逆解算法的工作原理可以用以下的步骤来概括：首先，要利用机械臂的正运动学方程来确定末端执行器的位置和姿态，然后就可以使用逆解算法来计算每个关节的角度。

具体而言，逆解算法可以分为几个步骤：

1.确定运动学参数。机器人的运动学参数包括机器人的关节长度、机器人手臂各个件的相对位置和各个关节限制。

2.求解正运动学方程。机器人的正运动学方程是一组方程式，可以通过这组方程式求解机器人的姿态，进而得到机器人末端执行器的位置。

3.使用逆解算法。在知道了机器人末端执行器的位置和姿态后，可以使用成熟的逆解算法来反向计算出每个关节的角度。但是，由于机器人的逆运动学方程式比较复杂，所以还需要借助计算机程序来帮助进行计算。

4.运算。通过计算机程序计算出角度之后，即可将计算结果反馈给机器人，使其能够实现特定的动作。

三、机器人逆解算法的应用

机器人逆解算法广泛应用于机器人姿态控制、机器人运动规划、机器人轨迹规划和机器人仿真等方面。比如，在制造业中，机器人逆解算法常被用于对零件进行精确加工，从而提高了生产效率和生产质量。

一种实用机器人定位系统的研究、实现与改进

（．Ｃｉｅｔｆｒｎｒａｉｄｔｅｌｍｎ，Ｂｉｇ１０４，ｈ）２ｈＣｎｒｏＩｏｔｎｎ￣ｒＤｖｏｅｔｅｉ０４ＣｉａｎｅｆｍｏＩｙｅｐｊ０ｎａｎ（．ＳｈｏｏＥｅｔｎｃａｄＩｏｍｔｎＥｇｎｅｎＢｉｇＪａｔｎｎｅｉ，Ｂｉｇ１０４Ｃｉ）３ｃｏｌｌｒｉｎｎｒａｉｎｉ￣ｇ，ｅｉｉｏｇＵｉ￣ｔｆｃｏｓｆｏｅｊｎｏｖｙｅｉ００４，ｈｎｊｎａ
（．ＧａｕｔＳｈｏｏｔｅＣｉｓＡａｅｙｏＳｉｅ，Ｂｉｇ１０３，ｈｎ）４ｒｄａｅｃｌｈｈｎｅｃｍｃｎｓｏｆｅｄｆｅｃｅｉ００９Ｃｉｊｎａ
ＡｂｔａｔＢｓｎｎｔｅｐｓｔｎｎｅｈｏｏｉｓｏｏｏｓａｄｔｅｐｎｉｌｓｏｐｏｌｃｒｎｃｅｃｄｒ，ＤＲｓｒｃ：ａｉｇｏｈｏｉｏｉｇｔｃｎｌｇｅｆｒｂｔｎｈｒｃｐｅｆｏｔｅｅｔｉｎｏｅｓｉｉｏｓｓｅｍａｅｕｆｏｔｌｃｒｎｃｅｃｄｒｎｙｉｍｐｅｎｅ．ＢｅｅｆｅｐｒｍｅｔｔｅｃｎｅｔｈｓｙｔｍｄｐｏｐｏｅｔｏｉｎｏｅｓｏｌｓｉｌｍｅｔｄｅｙａｓｒｓｏｘｅｉｉｎｓｈｏｃｐａｂｅｅｆｄＦｎｌｅｎｖｒｅ．ｉａｙ，ｏｅｂｓｓｏｎｌｓｓｈｏｃｐａｅｎｍｏｉｅｎｄ “ ｙｔｍｄｐｏｉｉｌｎｔａｉｆａａｙｉ，ｔｅｃｎｅｔｈｂｅｄｆｄ，ａｈｓｉＤＲｓｓｅｍａｅｕｆｏｔｅｅｔｎｃｅｃｄｍｄａｇｒｓｏｅｂｅｎｄｔｓｏ ” ｈｅｎｉｌｍｅｔｄｐｏｌｃｒｉｎｏｅａｙｏｃｐａｄｏａａｆｉｎｏｎｓｕｓａｂｅｍｐｅｎｅ．Ｔｅａｃｒｃａｅｎｈｃｕａｙｈｂｅｓｓｏｎｔｅｍｕｈｉｒｖｄｉｈｅｔ．ｈｕｏｂｃｍｐｅｎｔｅｔｓｏｓＫｅｒｓｐｓｔｎｎ；ｄａｅｋｎｎ；ｄｔｕｉｎｅｃｄｒｙｗｏｄ：ｏｉｏｉｇｅｄｒｃｏｉｇａａｆｓｏ；ｎｏｅｉ

面向目标探测与搜索的轮式机器人设计

动．无线局域网模块主要实现短距离范围内实时视频数据采集与传输，独立于主控制系统，不占用主控制器
时间，提高系统工作效率．无线数传模块的作用是接收上位机的控制命令和发送图像数据．
收稿日期：２０１３－１０ — ０９
１轮式机器人设计方案
设计的轮式机器人平台结构如图１所示．该平台总体结构主要由上位机控制系统和轮式机器人两部分
组成．
１）上位机控制台：主要包含ＰＣ上位机、无线数传模块、ＡＲＭ开发板以及ＵＳＢ无线网卡．上位机通过ＵＳＢ无线网卡直接接收机器人系统中无线局域网采集的视频数据，实现对短距离目标环境的实时监视．无线数传模块有两个功能，一是上位机控制命令通过ＡＲＭ开发板写入无线数传模块，发送至机器人系统中，
பைடு நூலகம்
２Ｏ１３年１２月
Ｄｅｃ．２０１３
面向目标探测与搜索的轮式机器人设计
王逢州

研究生机器人大赛获奖名单

摘要：研究生机器人大赛是一项旨在促进机器人技术发展和创新的

比赛。本文将介绍最近一届研究生机器人大赛的获奖名单，包括一等奖、二等奖和三等奖的获奖队伍及其创新项目。

正文：

最近一届研究生机器人大赛圆满落幕，各参赛队伍经过激烈角逐，

展示了他们在机器人领域的创新和技术实力。在本次比赛中，评委们

评选出了一等奖、二等奖和三等奖的获奖队伍，他们的创新项目给人

们带来了无限的惊喜和启发。

一等奖获得者是来自某大学的“智能助老机器人团队”。他们的创新

项目是一款能够帮助老年人独立生活的智能助手机器人。这款机器人

具备语音识别、人脸识别、智能导航等功能，可以陪伴老年人进行日

常生活的各项活动，如购物、健身等。该团队的创新设计和人性化的

功能赢得了评委们的一致好评。

二等奖获得者是来自另一所知名高校的“智能农业机器人团队”。他

们的创新项目是一款能够自动完成农田作业的智能农业机器人。该机

器人配备了高精度的定位系统和智能化的农业作业设备，可以自动完

成耕种、播种、浇水等农田作业，大大提高了农业生产效率。评委们

认为，该团队的创新项目在农业领域具有广阔的应用前景。

三等奖获得者是来自一所工程学院的“智能救援机器人团队”。他们

的创新项目是一款能够在灾难救援中发挥重要作用的智能救援机器人。

该机器人具备高强度的机械臂、红外线探测器和摄像头等设备，可以

在灾难现场进行搜救、救援和监测等任务。评委们认为，该团队的创

新项目在提高救援效率和保障人员安全方面具有重要意义。

除了一、二、三等奖外，本次研究生机器人大赛还设立了创新奖、

CMAC在仿人机器人逆运动学计算中的应用

杨庆;马宏绪

【期刊名称】《微计算机信息》

【年(卷),期】2006(000)008

【摘要】本文采用关节角位移和末端位姿误差作为小脑模型神经网络(CMAC)的输入,根据仿人机器人的正运动学模型来调整CMAC的权值,使网络最终逼近仿人机器人的逆模型,从而得到末端位姿到各个关节角的映射关系,避免了传统解析方法面临的计算量大、解不唯一的问题.MATLAB仿真结果表明,利用CMAC 对仿人机器人的逆运动学问题求解,可以保证机器人位姿较好地跟踪给定的参考轨迹,说明CMAC能够逼近仿人机器人的逆运动学模型.

【总页数】4页(187-189,208)

【关键词】逆运动学计算;小脑模型神经网络;叠加处理法;逆建模

【作者】杨庆;马宏绪

【作者单位】410073,湖南长沙国防科技大学机电工程与自动化学院;410073,湖南长沙国防科技大学机电工程与自动化学院

【正文语种】中文

【中图分类】TP273

【相关文献】

1.CMAC在仿人机器人逆运动学计算中的应用 [J], 杨庆; 马宏绪

2.仿人机器人混联灵巧手臂设计及运动学逆解研究[J], 秦利; 刘福才; 金振林; 裴润

3.Zynq软硬件平台的仿人机器人逆运动学求解系统 [J], 樊旭; 严浩; 何顶新

基于改进PID算法的机器人双目视觉跟踪系统

张兴国;徐海黎;庄健

【期刊名称】《机械与电子》

【年(卷),期】2005(000)004

【摘要】概述了自主研制的机器人双目视觉跟踪系统,重点描述了所设计的基于单片机的目标速度反馈PID控制算法,并通过实验检验了该视觉跟踪系统的控制性能.实验证明该系统解决了普通图像直接反馈控制方法由于非线性原因而产生控制效果差的问题,基于目标速度反馈的PID控制算法优于普通图像直接反馈的控制算法.【总页数】3页(P60-62)

【作者】张兴国;徐海黎;庄健

【作者单位】南通大学,江苏,南通,226007;南通大学,江苏,南通,226007;西安交通大学,陕西,西安,710049

【正文语种】中文

【中图分类】TP242.6

【相关文献】

1.一种基于速度预测的双目视觉跟踪混合算法 [J], 李鑫;曾梓浩;朱凌寒

2.基于嵌入系统的机器人视觉跟踪算法优化研究 [J], 胡金明

3.基于投影直方图匹配的双目视觉跟踪算法 [J], 王杰;蒋明敏;花晓慧;鲁守银;李金屏

4.一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究 [J], 李志成;谢娟;周先国

5.一种基于神经网络PID的机器人SLAM改进算法 [J], 唐宏伟;石书琪;陈源;彭志华

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基于DDPG-PID的机器人动态目标跟踪与避障控制研究

基于DDPG-PID的机器人动态目标跟踪与避障控制研究刘勇;李祥;蒋沛阳;孙博熙;吴喆;姜潇;钱森

【期刊名称】《南京航空航天大学学报》

【年(卷),期】2022(54)1

【摘要】针对机器人在动态复杂环境下的操作问题,研究机械臂跟踪运动目标及避障的运动控制方法。采用传统PID控制方法与DDPG强化学习算法相结合的方式,利用PID控制使得机械臂的工作平面快速接近目标物并与之重合,再使用DDPG算法让机械臂在平面内自主学习追踪目标物投影同时避开障碍物投影,最终在三维空间中实现跟踪与避障。该方法将机械臂作为一个智能体,智能体通过感知目标物和障碍物的距离偏差来自主学习避障跟踪策略。将本方法用于多自由度机械臂路径规划与避障任务中,对比单纯使用DDPG算法将机械臂作为智能体在空间中进行决策控制,仿真结果显示本文所提出的方法收敛效果和控制性能更好,机械臂能在训练后实现目标物的稳定跟踪和障碍物的躲避。

【总页数】10页(P41-50)

【作者】刘勇;李祥;蒋沛阳;孙博熙;吴喆;姜潇;钱森

【作者单位】合肥工业大学机械工程学院

【正文语种】中文

【中图分类】TP242

【相关文献】

1.基于双目视觉信息融合的移动机器人避障研究基于双目视觉信息融合的移动机器人避障研究

2.基于动态行为控制的移动机器人自主避障

3.新的动态环境中目标跟踪和避障的控制方法

4.基于改进动态窗口法的移动机器人避障研究

5.基于强化学习的六足机器人动态避障研究

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基于最优激励轨迹的RRR机械臂动力学参数辨识

娄玉冰;王东署

【摘要】机器人动力学参数的精确辨识是对机器人进行精确控制的前提,参数辨识的精度与所采用的标定轨迹直接相关.以RRR机械臂为研究对象,建立该机械臂的动力学模型.在动力学参数辨识时,选择有穷傅里叶级数做为最优激励轨迹的表达式,通过最小化退化矩阵的条件数来获得最优激励轨迹中的参数,同时把各关节位置、速度和加速度的物理约束与激励轨迹结合起来,使获得的最优激励轨迹在物理意义上是可行的.通过在激励轨迹中指定频率范围来避免激励机器人的柔性特性,利用最小二乘法来辨识动力学参数.最后仿真验证了该辨识方法的有效性.%Dynamic parameter identification of robot was a precondition for the accurate control of robot, and its precision was directly related to the trajectory chosen. The model of RRR robot dynamics was established. A finite Fourier series was chosen to be the exciting trajectory for each joint. Minimizing condition number of the regression matrix was chosen to be performance index of the exciting trajectory. The exciting trajectory was combined with the limits for positions, speeds and accelerations of each joint. The frequency can be restricted within a permissible bandwidth to avoid the flexibilities. The dynamic parameters were identified on the trajectories with LSM. Finally, the validity of the identification method was proved by the simulation results.

基于机器人逆运动学的模糊辨识

维普资讯 http://www.cqvip.com
仪器仪表用户
文章编号：１７－０（０７０－０１０６１１４１２０）１０６－２
经殓銮
基于机器人逆运动学的模糊辨识
王慧
（天津工业大学，天津３０６）０１０
摘要：本文所研究的机器人是ＳＡＡ型教学机器人．它是一个四自由度机ＣＲ器人．有三个旋转关节．一个滑动关节。论文研究了采用模糊逻辑系统作为未知非线性对象的辨识器的方法来建立机器人的逆运动学方程由此建立的机器人结构系统动力学模型的动态特性与实验测试结果具有较好的一致性。关键词：ＤＨ参数：模糊辨识：模糊辨识器；模糊自适应控制；反向传播学－
习算法
中图分类号：Ｔ２文献标识码：ＢＰ４
通常不需要指定Ｙ轴，因为Ｙ轴总是垂直于ｘ轴和ｚ轴的。相邻关节之间的变换通过变换矩阵Ａ来表示。那么，在机器人的基座上，可以从第一个关节开始变换到第二个关节，然后到第三个等等，再到机器人的手，最终到末端执行器。若把每个变换定义为Ａ则可以得到许多表示变换的Ａ矩阵。在机器人的基座与手之间的总变换规则为：ＴＡ１Ａ３Ａ（＝Ａ２八ｎ是机器人的关节数）
Ｆｚｙｉｅｔｉａｉａｅｏｕｚｄｎｉｃｔｆｏｎｂｓｄｎ

机器运动学与逆运动学算法研究与应用

机器人技术的广泛应用已经改变了许多行业的工作方式和生产效率。而机器人

的运动控制是其能够执行各种任务的关键。机器运动学与逆运动学算法是机器人运动控制中的重要技术，它们能够帮助机器人实现自主定位、路径规划、碰撞避免等功能。

机器运动学是研究机器人位置和速度关系的学科。它描述了机器人在给定运动

自由度和关节角度下的末端位置和姿态。机器运动学的主要目标是确定机器人的正向运动学和逆运动学问题。正向运动学是通过给定机器人的关节角度来计算机器人末端执行器的位置和姿态。这种运动学方法在路径规划、物体抓取和避障等任务中起着至关重要的作用。

然而，在实际应用中，往往更需要解决逆运动学问题。逆运动学是通过给定机

器人末端执行器的位置和姿态来计算机器人各个关节的角度。逆运动学问题是一种较为复杂的任务，涉及非线性多变量方程的求解。解决逆运动学问题的常用方法包括迭代法、解析解法和数值优化方法。迭代法通过不断逼近目标解来计算关节角度，解析解法则通过代数方法直接求解解析表达式。数值优化方法利用数学和计算机算法进行近似求解。

在机器人运动学和逆运动学算法的研究中，有许多经典的算法和模型。最著名

的是D-H参数法，它是一种描述机器人关节运动的方法。D-H参数法根据机器人

的关节轴线、关节角度和关节长度来求解机器人的正向运动学和逆运动学问题。这种方法简单易懂，容易扩展到多自由度和多链机器人系统。

另一个常用的算法是雅可比矩阵方法。雅可比矩阵方法通过雅可比矩阵来描述

机器人末端执行器位移和速度之间的关系。通过求解雅可比矩阵的广义逆矩阵，可以计算出机器人的关节角度变化。雅可比矩阵方法适用于多自由度和非线性系统，能够帮助机器人在复杂环境下实现运动控制。

面向机器人控制的模糊控制算法研究

在现代工业自动化的应用中，机器人系统已经成为了一种必不可少的工业装备，它们可以在生产线上承担各类任务，例如搬运、抓取、加工等。作为一种典型的智能装备，机器人可以自主完成各类任务，其动力学特性和控制算法对机器人的执行效果具有至关重要的作用。出于这样的原因，控制算法也就成为了机器人控制领域的一个重要的分支之一。

在控制领域中，有很多种方法可以用来为机器人实现精确的控制。在工业规模

的机器人生产之前，PID算法一直是工业实践应用中的首选算法。PID算法能够非

常准确的对机器人进行控制，但是它的要求也非常高。PID算法对输入信号非常敏感，所以对其进行校准和调试是非常困难的。在实际的应用过程中，由于机械结构的复杂性和环境的变幻，PID算法这样的传统控制算法已经无法满足实际的需求。

因此，在这样的背景下，模糊控制算法出现了。模糊控制算法不仅能够应对环

境和机器人自身方面的复杂性，而且也非常适合用于机器人控制。在控制领域中，模糊控制的本质就是将精确的数学控制方法转化为逻辑的形式。换句话说，模糊控制方法就是一种非常灵活的控制方法，它能够处理各种机器人可能出现的应用场景，因此非常适合用于机器人控制。

模糊控制算法的特点就在于它是一种“软化”控制方法。与硬化控制方法（如

PID算法）相比，模糊控制方法将控制器从简单的分段线性控制器转化为基于特定

逻辑规则的过程控制器。基于这样的控制器，模糊控制器可以模拟人类运动控制方法，并且也可以处理相对较复杂的控制任务。在机器人控制的实际应用中，模糊控制方法的柔性特性使其非常适用于处理复杂的机器人动力学问题。

机器人标定技术研究

１弓言（ｎｒｄｃｉｎＩＩｔｏｕｔ）ｏ
机器人标定是离线编程技术实用化的关键技术
之一．过标定可以将机器人的位姿误差大幅度降通
在标定的过程中，量手段是一个极其重要的测
标定的测量系统包括双经纬仪位姿测量系统、坐三
标机及关节型多杆随动测量系统．于机器人动态用精度标定的系统主要有激光跟踪系统、Ｃ交互测ＣＤ
量系统、声波测量系统、置测量系统和带有接近超位传感器的测量系统．成本高、试方法繁琐是这些测测
ｇｏｔｉａａａｔｒｏｈｏｏｎｍｐｏｅｈｂｏｕｅａｃｒｃｏｔｅｍｅｒｃｌｐｒｍｅｅｓｆｒｔｅｒｂｔａｄｉｒｖｓｔｅａｓｌｔｃｕａｙｆｒｉ．Ｋｅｗｏｄ：ｃｌｒｔｏｙｒｓａｉａｉｎ，ｏｆｌｅｐｏｒｍｍｉｇ，ｐｒｍｅｅｄｎｉｉａｉｎｂｆ－ｉｒｇａｎｎａａｔｒｉｅｔｃｔｆｏ

人工智能机器人的学习与控制算法研究

人工智能机器人的学习与控制算法研

究

人工智能技术的快速发展和广泛应用已经成为科技领域的

热门话题。其中，人工智能机器人作为人类与机器之间交互的桥梁，其学习与控制算法的研究则成为该领域的重要一环。本文将探讨人工智能机器人学习与控制算法的研究进展和挑战。

人工智能机器人的学习算法是其具备自主学习能力的关键。传统的机器人需要依赖预先设定的任务流程来执行任务，而人工智能机器人则可以通过学习与感知环境，根据环境的变化做出适应性的决策。机器学习算法是实现人工智能机器人学习能力的基石，其可以通过利用大量的数据和模型，使机器人具备主动学习和自我进化的能力。

目前，人工智能机器人学习算法主要包括强化学习、深度

学习和迁移学习等。其中，强化学习通过与环境的交互来训练机器人的决策策略，使其在不断试错的过程中逐渐优化性能。深度学习则是一种通过构建神经网络模型进行训练的方法，可以实现从大规模数据中提取特征并进行分类、识别和辨别等功

能。迁移学习是指将已有的知识和经验应用于新任务的学习过程，可以大大提高机器人的学习效率和性能。

然而，人工智能机器人的学习算法研究也面临着一些挑战。首先，机器学习算法需要大量的训练数据来提高模型的性能，而获取足够的数据是一项耗时且困难的任务。其次，机器学习算法在训练过程中受到环境和任务的限制，很难对新的情境做出及时的适应。此外，机器学习算法的可解释性和可靠性也是研究的难点，因为其决策过程往往是基于黑盒模型，难以解释其内部机制。

为了解决以上问题，研究者们提出了一些改进和创新的方法。首先，数据增强技术可以通过对已有数据进行变换和扩充来增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。其次，迁移学习和元学习等技术可以将已有的知识和经验应用于新的任务中，加快机器人的学习速度和性能。此外，对于机器学习算法的可解释性和可靠性问题，研究者们正在致力于开发更加可解释和可靠的算法和评估方法，以提高机器人决策的可靠性和可信度。

智能机器人中的逆向运动学问题研究

智能机器人中的逆向运动学问题研究近年来，智能机器人技术取得了长足的发展，在各个领域都有了广

泛的应用。而智能机器人中的逆向运动学问题，作为机器人学领域中

的关键问题之一，也成为了研究的热点之一。逆向运动学问题主要涉

及如何根据机器人执行器的位置来求解机器人的关节角度，这对于机

器人的运动控制和路径规划是至关重要的。

逆向运动学问题的研究可以追溯到20世纪60年代，当时机器人学

领域还处于起步阶段。那时，机器人的运动控制主要是基于正向运动

学问题来实现的，即已知机器人的关节角度，求解机器人末端执行器

的位姿。而逆向运动学问题则是正向运动学问题的反向求解，即已知

机器人的位姿，求解机器人的关节角度。

逆向运动学问题的求解一般可以采用解析法和数值法两种方法。解

析法主要是利用机器人的几何关系和运动学模型来求解关节角度，这

种方法计算速度较快。但是，由于机器人的连杆和关节结构复杂，导

致解析法不适用于所有情况。因此，在一些复杂的机器人系统中，常

常需要采用数值法来求解逆向运动学问题。

数值法是一种通过迭代算法来逼近最优解的方法。这种方法可以利

用数值优化算法或者数值逼近算法来求解逆向运动学问题。数值法的

优点是适用范围广，可用于各种机器人结构和运动模型的求解。然而，数值法的缺点在于计算速度较慢，并且对于初始值的选择比较敏感。

在现实应用中，逆向运动学问题的求解并不总是完美的。由于测量

误差、机器人本身的结构误差以及环境干扰等因素的存在，逆向运动

学问题可能存在多解甚至无解的情况。因此，如何克服这些问题成为

了机器人学领域中的研究难点之一。

串并联结构工业机器人D-H参数建立及算例

林少丹;傅高升;李俊达;洪朝群

【摘要】D-H坐标系相对于6R串联型的工业机器人相对成熟,而对于2、3轴串-并联结构型的工业机器人研究较少.本文通过对传统的串联6R机器人和这类机器人进行运动分析,并根据两者之间的差别,将2、3轴串-并联结构机器人改成全串联型的D-H轴机器人,再对这种机器人采用6+1轴D-H坐标系进行了正运动学求解,最后通过ABB robotstudio对比验证6+1轴D-H坐标系,证明其是正确的.

【期刊名称】《三明学院学报》

【年(卷),期】2017(034)002

【总页数】7页(P35-41)

【关键词】串-并联工业机器人;D-H坐标系;运动学;离线编程

【作者】林少丹;傅高升;李俊达;洪朝群

【作者单位】福建船政交通职业学院信息工程系, 福建福州350007;福州大学机

械工程及自动化学院, 福建福州350116;福州大学机械工程及自动化学院, 福建福州350116;厦门理工学院计算机与信息工程学院, 福建厦门 361024

【正文语种】中文

【中图分类】TP242.2

目前工业机器人完成加工作业主要采用在线示教。相对于离线编程，在线示教存在较多的缺点。采用离线编程技术，机器人运动学算法是不可或缺的，机器人运动学描述及在此基础上的运动学算法的研究是工业机器人运动关节角信息的前提[1-2]，

工业机器人运动学算法的实现与机器人本身的机械结构紧密联系，即运动学算法的复杂程度取决于工业机器人本体结构。1955年Denavit和Hartenberg提出了一种机器人的建模方法[3]，其基本思想是将机器人看成是由一系列关节连接起来的