机器人的位姿运动学2017

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机器人的位姿描述与坐标变换

机器人的位姿描述与坐标变换

0
1
0
⎥ ⎥
⎢⎣− sinθ 0 cosθ ⎥⎦
Zi Zj
θ
θ Xi
Xj
Yi Y j
⎡cosθ − sinθ 0⎤
j i
R(Zi

)
=
⎢⎢sinθ
cosθ
0⎥⎥
⎢⎣ 0
0 1⎥⎦
Zi Zj
θ
Xi Xj
Yj
θ
Yi
⎡1 0
0⎤
j i
R(
X
i

)
=
⎢⎢0
cosθ

sinθ
⎥ ⎥
⎢⎣0 sinθ cosθ ⎥⎦
¥ ¥假设机器人的连杆和关节都是刚体¥ ¥
位置矢量
⎡x0 ⎤
P o '
o
=
⎢ ⎢
y0
⎥ ⎥
⎢⎣ z0 ⎥⎦
Z b Z'
O' Y' t n X' O
X Y
姿态矢量
O' O
R
=
[
O' O
X
OO'Y
⎡cos(∠X ' X )
O' O
Z
]3×3
=
⎢ ⎢
cos(∠X
'Y
)
⎢⎣cos(∠X ' Z )
单位主矢量
cos(∠Y ' X ) cos(∠Y 'Y ) cos(∠Z ' Z )
cos(∠Z ' X )⎤
cos(∠Z
'Y
)
⎥ ⎥
cos(∠Z ' Z ) ⎥⎦
姿态矩阵R的特点:

机器人运动学

机器人运动学

机器人运动学(培训教材)(总49页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第2章机器人位置运动学引言本章将研究机器人正逆运动学。

当已知所有的关节变量时,可用正运动学来确定机器人末端手的位姿。

如果要使机器人末端手放在特定的点上并且具有特定的姿态,可用逆运动学来计算出每一关节变量的值。

首先利用矩阵建立物体、位置、姿态以及运动的表示方法,然后研究直角坐标型、圆柱坐标型以及球坐标型等不同构型机器人的正逆运动学,最后利用Denavit-Hartenberg(D-H)表示法来推导机器人所有可能构型的正逆运动学方程。

实际上,机器手型的机器人没有末端执行器,多数情况下,机器人上附有一个抓持器。

根据实际应用,用户可为机器人附加不同的末端执行器。

显然,末端执行器的大小和长度决定了机器人的末端位置,即如果末端执行器的长短不同,那么机器人的末端位置也不同。

在这一章中,假设机器人的末端是一个平板面,如有必要可在其上附加末端执行器,以后便称该平板面为机器人的“手”或“端面”。

如有必要,还可以将末端执行器的长度加到机器人的末端来确定末端执行器的位姿。

机器人机构机器手型的机器人具有多个自由度(DOF),并有三维开环链式机构。

在具有单自由度的系统中,当变量设定为特定值时,机器人机构就完全确定了,所有其他变量也就随之而定。

如图所示的四杆机构,当曲柄转角设定为120°时,则连杆与摇杆的角度也就确定了。

然而在一个多自由度机构中,必须独立设定所有的输入变量才能知道其余的参数。

机器人就是这样的多自由度机构,必须知道每一关节变量才能知道机器人的手处在什么位置。

图 具有单自由度闭环的四杆机构如果机器人要在空间运动,那么机器人就需要具有三维的结构。

虽然也可能有二维多自由度的机器人,但它们并不常见。

机器人是开环机构,它与闭环机构不同(例如四杆机构),即使设定所有的关节变量,也不能确保机器人的手准确地处于给定的位置。

机器人学-第3章_机器人运动学

机器人学-第3章_机器人运动学

o
X
由(3-1)式可得运动学约束条件,x&sinq y&cosq 0 平面轮式移动机器人
是所谓的“非完整约束”。物理含义是,机器人不能沿轮轴线方向横移。
设轮距为D,轮半径为r,两轮独立驱动时轮子转速wL,wR 则
v
r 2
wR
wL
,
w
r D
wR
wL
(3-2)
1
v
r 2
wR
wL
,
w
r D
wR
wL
q2 L1
定义参考坐标系{0},它固定在基座上,当第一
个关节变量(q1)为0时坐标系{1}与坐标系{0}重合
,因此建立参考坐标系{0}如图所示,Z0轴与关节1 的轴线重合且垂直于机械臂所在平面。
q1
平面3R机械臂
由于机械臂位于一个平面上,因此所有Z轴相互平
X3
行,且连杆偏距d和连杆转角均为0。该机械臂的DH
动距离分别为lR = rR和lL = rL,
机器人移动距离
l=(lR+lL)/2
方位角变化
q =(lR-lL)/D。
第n步机器人位姿可以按下面公式更新:
qn qn1 q
xn
xn1
l
cos qn1
q
/
2
yn
yn1
l
sin qn1
q
/
2
若已知机器人的初始位姿,根据该递推公式可以确定任意时刻机器
人位姿,比较简单,但因积累误差大,所以长时间不可靠。
相邻连杆间坐标变换公式
建立 {P}、{Q}和{R}3个中间坐标系, 其中{i}和{i-1}是固定在连杆 i 和 i-1 上的固 连坐标系,如图3-13所示。

机器人运动学坐标变换

机器人运动学坐标变换

xi cos x j sin y j 0 z j yi sin x j cos y j 0 z j zi 0 x j 0 y j 1 z j
2017年2月19日星期日
工 业 机 器 人
第3章
3.2.1 直角坐标变换
工 业 机 器 人
第3章
3.1.1 机器人位姿的表示
姿态可h o p(x,y,z) h
o yh y
3.1 机器人的位姿描述

余弦值组成3×3的姿态
矩阵来描述。
cos(x , x h ) cos(x , yh ) cos(x , z h ) R cos(y , x h ) cos(y , yh ) cos(y , z h ) cos(z , x h ) cos(z , yh ) cos(z , z h )
2017年2月19日星期日
工 业 机 器 人
R
x , ij
第3章
3.2.1 直角坐标变换
2、旋转变换
②绕x轴旋转α角的 旋转变换矩阵为:
机器人运动学
zi
3.2 齐次变换及运算
zj
α
0 0 1 0 cos sin 0 sin cos
xj
yj oi oj
xi x j cos y j sin yi x j sin y j cos zi z j
xi
yi
xj
2017年2月19日星期日
工 业 机 器 人
第3章
3.2.1 直角坐标变换
2、旋转变换
机器人运动学
3.2 齐次变换及运算
① 绕z轴旋转θ角 若补齐所缺的有些项,再作适当变形,则有:

第3章 机器人位姿的数学描述与坐标变换

第3章 机器人位姿的数学描述与坐标变换

x=a(1-cos) , y=a(1-sinθ)
第3章 机器人位姿的数学描述与坐标变换
3.1 机器人位姿的数学描述
#假设机器人的连杆和关节都是刚体 (1)首先,建立一个参考坐标系; (2)然后,在刚体上任意建立一个刚体坐标系。
Z Z'
O' Y'
O
X'
X Y
第3章 机器人位姿的数学描述与坐标变换
刚体位置:
,
)
=

j i
R(,q
,
)
=
R(Z
,
)
R(Y
,q
)R(Z
,
)
绕动坐标轴依次转动时,每 个旋转矩阵要从左往右乘。
Z2
Zj
Zi (Z1)
q
q
Yj
(Y2 )
q Y1
Yi
Xi
X1 X2 X j
第3章 机器人位姿的数学描述与坐标变换
cos − sin 0 cosq 0 sinq cos − sin 0
R(Z
i
,q
)
=
s
inq
cosq
0
0
0 1
Zi Zj
q Xi
Xj
Yj q
Yi
第3章 机器人位姿的数学描述与坐标变换
1 0
0
j i
R(
X
i
,q
)
=
0
cosq

s in q
0 sinq cosq
cosq 0 sinq
j i
R(Yi
,q
)
=
0
1
0
− sinq 0 cosq

机器人运动学-1位姿表示,坐标变换 第五讲 数理基础共27页

机器人运动学-1位姿表示,坐标变换 第五讲 数理基础共27页

(3)一般求法

nx ox ax px
T
n
y
oy
ay
p
y
nz 0
oz 0
az 0
pz 1

nx ny nz p n
T1 ox oy oz p o
a0x
ay 0
az 0
p a
1
p p x p y p z T , n n x n y n z T , o o x o y o z T , a a x a y a z T
二、坐标变换
1.平移坐标变换 坐标系{A}和{B}
具有相同的方位,但 原点不重合.则点P在 两个坐标系中的位置 矢量满足下式:
APBPAPB0
二、坐标变换
2.旋转变换 坐标系{A}和{B}
有相同的原点但方位 不同,则点P的在两个 坐标系中的位置矢量 有如下关系:
APB ARBP
BPBARAP B ARB AR1B ART
例4.1 已知坐标系{B}的初始位姿与{A}重合,首先{B}
相对于{A}的ZA轴转30°,再沿{A}的XA轴移动12单位, 并沿{A}的YA轴移动6单位。求位置矢量APB0和旋转矩阵 BAR。设点p在{B}坐标系中的位置为BP=[3,7,0],求它 在坐标系{A}中的位置。
0.8660.5 0
12
B ARR(z,30 0)0.5 0.8660;ApB06
二、坐标变换
P
3.复合变换
yB
yC
BP
xB
yA
AP
OB
xC
APBO zC
OA
xA
zB
zA
坐标系A和C之间是平移变换关系 APCPAPC0

第1章机器人运动

第1章机器人运动

第1章 机器人运动学 1.1.2 动系的位姿表示
二、手部的位姿表示
关节轴为ZB轴,ZB轴的单位方向矢量a称为接 近矢量,指向朝外; 两手指的连线为YB轴,YB轴的单位方向矢量o 称为姿态矢量,指向可任意选定; XB轴与YB轴及ZB轴垂直,XB轴的单位方向矢 量n称为法向矢量,且n = o a,指向符合 右手法则。
1.2.1 旋转的齐次变换
算子左、右乘规则 若相对固定坐标系进行变换,则算子左乘;若相 对动坐标系进行变换,则算子右乘。 例1.4 已知坐标系中点U的位置矢量U=[7 3 2 1]’,将此点绕Z轴旋转90°,再绕Y轴旋转 90°,如图1.11所示,求旋转变换后所得的点 W。
第1章 机器人运动学 1.2 齐 次变 换
1.2.1 旋转的齐次变换
例1.4 已知坐标系中点U的位置矢量U=[7 3 2 1]’,将此点绕Z轴旋转90°,再绕Y轴旋转 90°,如图1.11所示,求旋转变换后所得的点 W。
第1章 机器人运动学 1.2 齐 次变 换
1.2.2 平移的齐次变换
第1章 机器人运动学 1.2 齐 次变 换
0 s2 0 c2 1 0 0 0
1 0 0 0 1 0 A d 2 3 0 1 1 0 0
s6 c6 0 0
0 0 0 0 0 d3 0 1
0 0 1 0 0 0 0 1
c6 0 s5 0 s 0 c5 0 A 6 1 0 0 6 0 0 0 1 0
T
a 0.000 0.000 1.000 0
T
P 2 1 0 1
T
第1章 机器人运动学 1.1.2 动系的位姿表示
二、手部的位姿表示

第一章机器人运动学(1)

第一章机器人运动学(1)
[1 0 0 0]T—指向无穷远处的OX轴 [0 1 0 0]T—指向无穷远处的OY轴 [0 0 1 0]T—指向无穷远处的OZ轴
三、坐标轴的方向表示
i、j、k 分别表示直角坐标系中X、
Y、Z坐标轴的单位矢量,用齐次坐 标表示之,则有
X = [1 0 0 0 ]T Y = [0 1 0 0]T Z = [0 0 1 0]T
空间任一点的坐标表示
位置和姿态的表示(延伸):
1.位置描述
在直角坐标系A中,空间任意一点p的位置 (Position)可用3x1列向量(位置矢量)表示:
2.方位描述
AP [ px
py
p ]T z
空间物体B的方位(Orientation)
可由某个固接于此物体的坐标系{B}
的三个单位主矢量[xB,yB,zB]相对于 参考坐标系A的方向余弦组成的3x3
一、连杆的位姿表示 连杆的位置表示:
设有一个机器人的连杆,O为连杆上 任一点,OXYZ 为与连杆固接的一个 动系。
连杆PQ在固定坐标系 OXYZ 中的位置 可用P点一齐次坐标表示为:
P = [X0 Y0 Z0 1]T
(注:P点为连杆坐标系的原点)
图 连杆的位姿表示
连杆的姿态表示
d [n o
由此,连杆的位姿可用齐次矩阵表示。
a
nX
P]


nY

nZ
0
oX aX oY aY oZ aZ 00
X0
Y0

Z
0

1
由此,连杆的位姿可用齐次 矩阵表示为:
nX oX aX X0
d [n o a
P]


nY

机器人技术基础课件第三章 机器人运动学

机器人技术基础课件第三章 机器人运动学
T = f(qi) 其中,T为机器人末端执行器的位姿,qi为机器人各个关 节变量。若给定qi,要求确定相应的T,称为正运动学问题 。
30
3.2.1 机器人正运动学方程
如图所示是个三自由度的机器人, 三个关节皆为旋 转关节,第3关节轴线垂直于1、2关节轴线所在的平 面,各个关节的旋转方向如图所示,用D-H方法建立 各连杆坐标系,求出该机器人的运动学方程。
刚体的姿态可由动坐标系的坐
标的轴刚 位方置体向可Q在来用固表齐定示次坐。坐标令标系n形、O式oX、的YZa一中分
别为X′、y ′、z ′坐标轴的 个(4×1)列阵表示为: 单位方向矢量,每个单位方向 矢量在固定坐标系上的分量为 动坐标系各坐标轴的方向余弦, 用齐次坐标形式的(4×1)列阵 分别表示为:
y L1 sin1 L2 sin(1 2 )
通常的矢量形式:
r f ( )
29
3.2.1 机器人正运动学方程
机器人正运动学将关节变量作为自变量,研究机器人末 端执行器位姿与基座之间的函数关系。总体思想是:
(1)给每个连杆指定坐标系; (2)确定从一个连杆到下一连杆变换(即相邻参考系 之间的变化); (3)结合所有变换,确定末端连杆与基座间的总变换 ; (4)建立运动学方程求解。 机器人运动学的一般模型为:
03T 01T12T 23T
如此类推,对于六连杆机器人,有下列矩阵:
06T 01T12T 23T 34T 45T 56T
3.2 3.2 机械手运动学方程
26
0 6
T
3.1.4 连杆变换矩阵及其乘积
06T 01T12T23T34T 45T56T
机器人运动学方程
此式右边表示了从固定参考系到手部坐标系的各连杆

机器人学基础_第3章机器人运动学

机器人学基础_第3章机器人运动学

移动连杆坐标系的建立
移动连杆坐标系的规定:
• 坐标轴Zi:与i+1关节的轴线重合; • 坐标轴Xi:沿移动关节i轴线与关节i+1轴线的公垂线,指向i+1关节; • 坐标轴Yi:按右手直角坐标系法则确定; • 坐标原点Oi: (1)当关节i轴线和关节i+1轴线相交时,取交点; (2)当关节i轴线和关节i+1轴线异面时,取两轴线的公垂线与关节i轴
动到使其原点与连杆i坐标系原点重合的地方。 • (4) 绕Xi旋转αi角,使Zi–1转到与Zi同一直线上。 • 连杆i–1的坐标系经过上述变换与连杆i的坐标系
重合。如果把表示相邻连杆相对空间关系的矩阵 称为A矩阵,那么根据上述变换步骤,从连杆i到 连杆i–1的坐标变换矩阵Ai为

(3.13)
• 同理,对联轴器的齐次坐标变换矩阵有 •
• 手部的位置矢量为固定参考系原点指向手 部坐标系{B}原点的矢量P,手部的方向矢 量为n、o、a。于是手部的位姿可用4 4 矩阵表示为


nX oX a X PX
T
nY
oY
aY
PY
nZ 0
oz 0
aZ 0
PZ 1
• 思考:
• ①说明位姿矩阵的左上角3×3矩阵的几何 意义。
• ②分别说明n, o, a, P的几何意义。
a1 = l 1 =100
a2 = l 2 =100
旧课复习与总结
转动连杆坐标系的建立
• 坐标轴Zi:与i+1关节的轴线重合; • 坐标轴Xi:沿连杆i两关节轴线的公垂线,指向i+1关节; • 坐标轴Yi:按右手直角坐标系法则确定; • 坐标原点Oi: (1)当关节i轴线和关节i+1轴线相交时,取交点; (2)当关节i轴线和关节i+1轴线异面时,取两轴线的公垂

机器人的位姿运动学

机器人的位姿运动学

T
Inverse of Transformation Matrices

The inverse of a transformation (or a frame) matrix is the following:
nx n T y nz 0
z
ox oy oz 0
ax ay az 0
a
px d x py d y pz d z 1
a
d
相对于固定坐标系,新坐标系位置可通过 在原坐标系矩阵前面左乘变换矩阵得到。
p
n
o n
o
x
y
Representation of a Pure Rotation about an
相对于固定的参考坐标系的每次变换,变换矩阵都是左乘的。
Transformations Relative to the Rotating
(current) Frame
当进行相对于运动坐标系或当前坐标系的轴的变换时: 为计算当前坐标系中点的坐标相当于参考坐标系的变化,这时 需要右乘变换矩阵而不是左乘。
nx n F y nz 0
ox oy oz 0
ax ay az 0
px py pz 1
【齐次变换矩阵】
3. 变换的表示 Representation of Transformations
当空间的坐标系(向量、物体或运动坐标系)相对于固定的参考坐 标系运动时,这一运动可以用类似于表示坐标系的方式来表示。
【相对于旋转坐标系(当前坐标系/运动坐标系)的变换】
4. 变换矩阵的逆
Inverse of Matrices

The following steps must be taken to calculate the inverse of a matrix:

3、机器人的位姿描述与坐标变换

3、机器人的位姿描述与坐标变换


Xi Xj Yi
3)RZ
Z
Zi
j

Yj Yi
Xi
Xj
cos(X i , X j ) cos(X i , Y j ) cos(X i , Z j ) x j i P cos(Yi , X j ) cos(Yi , Y j ) cos(Yi , Z j ) y j cos(Z i , X j ) cos(Z i , Y j ) cos(Z i , Z j ) z j
yi
Yi
☺ 关于(Yi , X j )?
yi x j cos(Yi , X j ) yi x j cos(Yi , X j ) y j cos(Yi , Y j ) yi x j cos(Yi , X j ) y j cos(Yi , Y j ) z j cos(Yi , Z j )
Zj
Zi
zi
P
zj
yj
Yj
xi
Xi
yi
Yi
xj
Xj
xi x j cos( (X i , X j ) y j cos( (X i , Y j ) z j cos( (X i , Z j ) i P yi x j cos(Yi , X j ) y j cos(Yi , Y j ) z j cos(Yi , Z j ) z x cos(Z , X ) y cos(Z , Y ) z cos(Z , Z ) j i j j i j j i j i
Z2

Z i (Z1 )
R(Z i , )
j i
R(Y1 , )
R(Z 2 , )
Zj
R ( , , ) R ( Z , ) R (Y , ) R ( Z , )

3机器人的位姿描述与坐标变换

3机器人的位姿描述与坐标变换
利用旋转矩阵的正交性质:
假设:
整理得:
旋转变换通式
讨论:
(1)
(2)
(3)
例:坐标系B原来与A重合,将坐标系B绕过原点O的轴线
转动
,求旋转矩阵
解答:
1)
2)
3)带入旋转通式得:
2、等效转轴与等效转角
转轴和转角
旋转矩阵
1
2?
1)将方程两边矩阵的主对角线元素分别相加,则
2)将方程两边矩阵的非对角线元素成对相减得:
►绕多个坐标轴旋转的转动矩阵
1)、绕固定坐标系旋转
2)、绕运动坐标系旋转
ZYZ欧拉角
注意:多个旋转矩阵连乘时,次序不同则含义不同。1)绕新的动坐标轴依次转动时,每个旋转矩阵要从左往右乘,即旋转矩阵的相乘顺序与转动次序相同;2)绕旧的固定坐标轴依次转动时,每个旋转矩阵要从右往左乘,即旋转矩阵的相乘顺序与转动次序相反。
解:
1)
2)
Z
i
X
i
Y
i
P
坐标系j由坐标系i旋转而成
求点P在i坐标系的坐标:
已知点P在j坐标系的坐标:
P

►姿态矢量矩阵
坐标系j相对于i的方位
旋转矩阵的性质:
旋转矩阵
►绕一个坐标轴旋转的转动矩阵
1)RX
2)RY
3)RZ
转动矩阵的特点:(1) 主对角线上有一个元素为1,其余均为转角的余弦/正弦;(2) 绕轴转动的次序与元素1所在的行、列号对应;(3) 元素1所在的行、列,其它元素均为0;(4) 从元素1所在行起,自上而下,先出现的正弦为负,后出现的为正,反之依然。
2、变换矩阵T的相乘 ★矩阵相乘的顺序一般不可换,特殊可换的情况为变换都是同参考系下的平移或绕同一坐标轴的旋转。

机器人的位姿运动学2017 (1)

机器人的位姿运动学2017 (1)

A transformation may be in one of the following forms: A pure translation A pure rotation about an axis A combination of translations and/or rotations
no a
上式包含了正确的右手法则关系,所以一般使用这个等式判断3个向量之间的关系。
2. 齐次(变换)矩阵
Homogeneous Transformation Matrices

4 by 4 matrices:

Can be pre- or post-multiplied Easy to find inverse of the matrix Represents both orientation and position information, including directional vectors
z
ox oy oz 0
ax ay az 0
a
px d x py d y pz d z 1
a
d
相对于固定坐标系,新坐标系位置可通过 在原坐标系矩阵前面左乘变换矩阵得到。
p
n
o n
o
x
y
Representation of a Pure Rotation about an
z
z
o
a n o x World Reference Frame y x Joint Reference Frame y
x Tool Reference Frame
y
【机器人的参考坐标系】
a
n
1. 机器人运动学的矩阵表示

《机器人》第2章-机器人位置运动学

《机器人》第2章-机器人位置运动学


3 P 5
单位向量
P
0.487 0.811
4
2
0.324

2

0

0

§2.3.3 坐标系在固定参考坐标系原点的表示
我们知道,每一个向量都可由它们所在参考坐标系中的 三个不相关的分量表示,通常用三个相互垂直的单位向量来 表示一个中心位于参考坐标系原点的坐标系,分别为n,o,a, 依 次 表 示 法 [线 (normal) , 指 向 (oritentati] on) , 和 接 近 (approach)。这样,坐标系就可以由三个向量以矩阵的形式 表示为
1 纯平移 2 绕一个轴的纯旋转 3 平移与旋转的结合 为了解它们的表示方法,我们将逐一进行探讨。
§2.5.1 纯平移变换的表示
如右图所示,如果一坐标系(它
也可能表示一个物体)在空间以不变 的姿态运动,那么该变换就是纯平移。 在这种情况下,它的方向单位向量保 持同一个方向不变。所有的改变只是 坐标系原点相对于参考坐标系的变换。
2.2 机器人机构
机械手型机器人特征: 1、具有多个自由度 2、三维开环链式机构
对单自由度系统:当变量设定 为特定值时,其机构就完全确定了, 所有其他变量也就随之确定。
如右图所示,当曲柄转角设定 为120°时,连杆与摇杆的角度也就 确定了。这是典型的单自由度闭环 结构。
多自由度系统:必须独立设定所有的(自由度个数)输 入变量才能知道其余的变量
变换矩阵应写成方型形式 。理由:
1、计算方型矩阵的逆要比计算长方形矩阵的逆容易的多
2、为使两矩阵相乘,它们的维数必须匹配,即第一矩阵
的列数要等于第二矩阵的行数。同时,由于机器人运动学计
算要以不同顺序将许多矩阵乘在一起来得到机器人运动方程,

机器人的位姿描述课件

机器人的位姿描述课件
意义
通过位姿描述,可以确定机器人 在空间中的位置、朝向和姿态, 对于机器人运动学、导航、遥控 等领域具有重要意义。
机器人位姿的表示方法
欧拉角表示法
以绕三个轴(横滚、俯仰、偏 航)的旋转角度为基础,描述
机器人的姿态和朝向。
方向余弦矩阵表示法
通过三个方向的单位向量和三 个方向的旋转角度,构建一个 方向余弦矩阵,描述机器人的 姿态和朝向。
总结词
精准、稳定、高效
详细描述
工业机器人通常需要高精度、稳定性和效率来提高生产效率、产品质量和降低生产成本。位姿控制策 略是实现这些目标的关键技术。通过对工业机器人的运动学和动力学模型进行分析和优化,可以实现 对机器人位姿的高精度控制。

详细描述
手术导航
医疗机器人在手术导航中通过位姿描述, 实现精确的手术定位和操作。
康复治疗
医疗机器人在康复治疗中,通过位姿描述 评估患者的运动功能和康复进展。
辅助行走
医疗机器人在辅助行走中,通过位姿描述 实现稳定、安全的行走辅助。
航空航天机器人
空间探索
航空航天机器人在空间探索中通过位姿描 述,实现精确的物体抓取和运输。
无人机配送
航空航天机器人在无人机配送中,通过位 姿描述实现准确、高效的配送服务。
机场跑道清扫
航空航天机器人在机场跑道清扫中,通过 位姿描述实现高效、安全的清扫作业。
04
机器人位姿描述的挑战与解决方案
传感器误差与位姿估计
传感器误差
机器人的传感器在获取自身及环境信息时存在误差,包括安装偏差、测量不准确 等问题,对位姿估计造成影响。
平移向量
平移向量是用于描述物体在空间中沿 某三个方向移动的向量,通常用三个 连续的数值表示。通过平移向量,可 以确定机器人在空间中的位置。
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z
z
o
a n o x World Reference Frame y x Joint Reference Frame y
x Tool Reference Frame
y
【机器人的参考坐标系】
a
n
1. 机器人运动学的矩阵表示
Representation of a Point in Space

A point P in space can be represented by its three coordinates relative to a reference frame as:
nx n F y nz 0
ox oy oz 0
ax ay az 0
px py pz 1
【齐次变换矩阵】
3. 变换的表示 Representation of Transformations
当空间的坐标系(向量、物体或运动坐标系)相对于固定的参考坐 标系运动时,这一运动可以用类似于表示坐标系的方式来表示。

n o 0 n a 0 ao 0
(the dot-product of n and o vectors must be zero)

n 1
(the magnitude of the length of the vector must be 1) and
o 1
a 1

The same can be achieved by:
3.

Pre-multiply by each matrix:
p1, xyz =Rot ( x, ) pnoa
p2, xyz Trans(l1, l2 , l3 ) p1, xyz Trans(l1, l2 , l3 ) Rot ( x, ) pnoa
pxyz p3, xyz Rot ( y, ) p2, xyz Rot ( y, ) Trans(l1, l2 , l3 ) Rot ( x, ) pnoa


In this case, matrices representing each transformation are post-multiplied. If transformations are relative to both the Universe frame and the current frame, each matrix is accordingly multiplied, either pre- or post-.
【相对于旋转坐标系(当前坐标系/运动坐标系)的变换】
4. 变换矩阵的逆
Inverse of Matrices

The following steps must be taken to calculate the inverse of a matrix:




Calculate the determinant of the matrix. Transpose the matrix. Replace each element of the transposed matrix by its own minor (adjoint matrix). Divide the converted matrix by the determinant.
Fnew = Trans (dx ,dy ,dz )
1 0 0 0 0 1 0 0 0 d x nx n 0 dy y 1 d z nz 0 1 0 ox oy o z 0
F
ax ay az 0
old
Fnew
p x nx n py y p z nz 1 0
no a
上式包含了正确的右手法则关系,所以一般使用这个等式判断3个向量之间的关系。
2. 齐次(变换)矩阵
Homogeneous Transformation Matrices

4 by 4 matrices:

Can be pre- or post-multiplied Easy to find inverse of the matrix Represents both orientation and position information, including directional vectors
Representation of a Pure Translation
1 0 T 0 0 0 1 0 0
z
a
d
0 dx 0 dy 1 dz 0 1
a o n n o
p
x
y
【纯平移变换的表示】
Representation of a Pure Translation
x
Z Z’
z
a o
p
Fobject
n
y
L a n o O Y’ Y X’
连杆的位姿可用以下齐次矩阵表示:
T n o a
nx n P y nz 0
ox oy oz 0
ax ay az 0
px py pz 1
X
P(O’)
【刚体的表示】
Frame representation Requirements
pn p sin o cos pa 0
l1
py
pxyz Rot ( x, ) pnoa
0 1 Rot (x, ) 0 cos 0 sin
sin cos 0
【绕轴纯旋转变换的表示】
z
PAB (Bx Ax )i ( By Ay ) j ( Bz Az )k
ax P b y cz
P
----【矩阵】
cz by ax
x
y
【空间向量的表示】
Application of a scale factor


Makes the matrix 4 by 1 Allows for introducing directional vectors
nx n F y nz 0
ox oy oz 0
ax ay az 0
px py pz 1
x
z
a
运动坐标系 Fn,o,a
o
p
n
y
全局参考坐标系
Fx, y , z
【坐标系在参考坐标系的表示】
Representation of a Rigid Body
nx n y nz 0 ox oy oz 0 ax ay az 0 px py pz 1
z
Axis
px pn p y l1 l2 po cos pa sin pz l3 l4 po sin pa cos
l3
pz
a

p
po pa po
pa
o
l4

y
l2
0 px 1 p 0 cos y pz 0 sin
相对于固定的参考坐标系的每次变换,变换矩阵都是左乘的。
Transformations Relative to the Rotating
(current) Frame
当进行相对于运动坐标系或当前坐标系的轴的变换时: 为计算当前坐标系中点的坐标相当于参考坐标系的变化,这时 需要右乘变换矩阵而不是左乘。
【复合变换的表示】

1. 2.
Example:
Rotation of degrees about the x-axis, Followed by a translation of [l1,l2,l3] (relative to the x-, y-, and z-axes respectively), Followed by a rotation of degrees about the y-axis.
Rotation Matrices
1 0 Rot ( x, ) 0 C 0 S 0 S C
齐次变换矩阵?
0 0 1 0 cos sin Rot x, 0 sin cos 0 0 0 0 sin cos 0 1 0 Rot y , sin 0 cos 0 0 0 cos sin 0 sin cos 0 Rot z , 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1

the three unit vectors n, o, a are mutually perpendicular each unit vector’s length, represented by its directional cosines, must be equal to 1

These constraints translate into the following six constraint equations:
A transformation may be in one of the following forms: A pure translation A pure rotation about an axis A combination of translations and/or rotations
所谓逆变换就是将被变换的坐标系返回到原来的坐标系。
o
z
Hale Waihona Puke n ao方向余弦?
x
y
全局参考坐标系 Fx , y , z
nx F n y nz
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