Rotarytolinearmotionrobotarm.
机器人的运动学和动力学模型
机器人的运动学和动力学模型机器人的运动学和动力学是研究机器人运动和力学性质的重要内容。
运动学是研究机器人姿态、位移和速度之间关系的学科,动力学则是研究机器人运动过程中力的产生和作用的学科。
机器人的运动学和动力学模型可以帮助我们理解机器人的运动方式和受力情况,进而指导机器人的控制算法设计和路径规划。
一、机器人运动学模型机器人运动学模型是描述机器人运动方式和位置关系的数学表达。
机器人的运动状态可以用关节角度或末端执行器的位姿来表示。
机器人的运动学模型分为正运动学和逆运动学两种。
1. 正运动学模型正运动学模型是通过机器人关节角度或末端执行器的位姿来确定机器人的位置。
对于串联机器人,可以使用连续旋转和平移变换矩阵来描述机械臂的位置关系。
对于并联机器人,由于存在并联关节,正运动学模型比较复杂,通常需要使用迭代方法求解。
正运动学模型的求解可以通过以下几个步骤:(1) 坐标系建立:确定机器人的基坐标系和各个关节的局部坐标系。
(2) 运动方程描述:根据机器人的结构和连杆长度等参数,建立各个关节的运动方程。
(3) 正运动学求解:根据关节的角度输入,通过迭代计算,求解机器人的末端执行器的位姿。
正运动学模型的求解可以用于机器人路径规划和目标定位。
2. 逆运动学模型逆运动学模型是通过机器人末端执行器的位姿来确定机器人的关节角度。
逆运动学问题在机器人的路径规划和目标定位等任务中起着重要作用。
逆运动学求解的难点在于解的存在性和唯一性。
由于机器人的复杂结构,可能存在多个关节角度组合可以满足末端执行器的位姿要求。
解决逆运动学问题的方法有解析法和数值法两种。
解析法通常是通过代数或几何方法,直接求解关节角度,但是解析法只适用于简单的机器人结构和运动方式。
数值法是通过迭代计算的方式,根据当前位置不断改变关节角度,直到满足末端执行器的位姿要求。
数值法可以用于复杂的机器人结构和运动方式,但是求解时间较长。
二、机器人动力学模型机器人动力学模型是描述机器人运动时受到的力和力矩的模型。
轮式移动机器人动力学建模与运动控制技术
WMR具有结构简单、控制方便、运动灵活、维护容易等优点,但也存在一些局限性,如对环境的适应性、运动稳定性、导航精度等方面的问题。
轮式移动机器人的定义与特点特点定义军事应用用于生产线上的物料运输、仓库管理等,也可用于执行一些危险或者高强度任务,如核辐射环境下的作业。
工业应用医疗应用第一代WMR第二代WMR第三代WMRLagrange方程控制理论牛顿-Euler方程动力学建模的基本原理车轮模型机器人模型控制系统模型030201轮式移动机器人的动力学模型仿真环境模型验证性能评估动力学模型的仿真与分析开环控制开环控制是指没有反馈环节的控制,通过输入控制信号直接驱动机器人运动。
反馈控制理论反馈控制理论是运动控制的基本原理,通过比较期望输出与实际输出之间的误差,调整控制输入以减小误差。
闭环控制闭环控制是指具有反馈环节的控制,通过比较实际输出与期望输出的误差,调整控制输入以减小误差。
运动控制的基本原理PID控制算法模糊控制算法神经网络控制算法轮式移动机器人的运动控制算法1 2 3硬件实现软件实现优化算法运动控制的实现与优化路径规划的基本原理路径规划的基本概念路径规划的分类路径规划的基本步骤轮式移动机器人的路径规划方法基于规则的路径规划方法基于规则的路径规划方法是一种常见的路径规划方法,它根据预先设定的规则来寻找路径。
其中比较常用的有A*算法和Dijkstra算法等。
这些算法都具有较高的效率和可靠性,但是需要预先设定规则,对于复杂的环境适应性较差。
基于学习的路径规划方法基于学习的路径规划方法是一种通过学习来寻找最优路径的方法。
它通过对大量的数据进行学习,从中提取出有用的特征,并利用这些特征来寻找最优的路径。
其中比较常用的有强化学习、深度学习等。
这些算法具有较高的自适应性,但是对于大规模的环境和复杂的环境适应性较差。
基于决策树的路径规划方法基于强化学习的路径规划方法决策算法在轮式移动机器人中的应用03姿态与平衡控制01传感器融合技术02障碍物识别与避障地图构建与定位通过SLAM(同时定位与地图构建)技术构建环境地图,实现精准定位。
机器人控制中的动力学建模方法
机器人控制中的动力学建模方法动力学建模是机器人控制领域中的重要研究内容之一。
它是为了研究机器人在空间中的运动和力学特性而进行的理论与实践探索。
在机器人控制中,通过对机器人系统进行动力学建模,可以更好地理解机器人运动规律,并为实现精确控制和路径规划提供理论和工具。
本文将介绍机器人控制中常用的动力学建模方法。
一、拉格朗日动力学建模方法拉格朗日动力学建模方法是机器人控制中常用的一种建模方法。
它基于拉格朗日力学原理,通过描述机器人系统的动能和势能之间的关系,建立机器人的动力学方程。
通过动力学方程,可以计算机器人在给定力和输入条件下的状态变化。
拉格朗日动力学建模方法的基本步骤如下:1. 定义机器人系统的广义坐标和广义速度。
2. 计算机器人系统的动能和势能,得到拉格朗日函数。
3. 根据拉格朗日函数,推导出机器人系统的拉格朗日方程。
4. 化简拉格朗日方程,得到机器人的动力学方程。
通过拉格朗日动力学建模方法,可以得到机器人系统的动力学方程,进而进行控制器设计和模拟仿真。
二、牛顿-欧拉动力学建模方法牛顿-欧拉动力学建模方法是另一种常用的机器人动力学建模方法。
它基于牛顿定律和欧拉动力学方程,描述机器人系统的运动学和动力学特性。
与拉格朗日动力学建模方法相比,牛顿-欧拉动力学建模方法更直观且易于推导。
牛顿-欧拉动力学建模方法的基本步骤如下:1. 定义机器人系统的连接关系和坐标系。
2. 推导机器人的运动学方程,包括位置、速度和加速度之间的关系。
3. 根据牛顿定律和欧拉动力学方程,得到机器人系统的动力学方程。
4. 化简动力学方程,得到机器人的运动学和动力学模型。
通过牛顿-欧拉动力学建模方法,可以得到机器人系统的运动学和动力学模型,并基于此进行控制器设计和性能分析。
三、混合动力学建模方法除了上述的拉格朗日动力学建模方法和牛顿-欧拉动力学建模方法,还有一些混合动力学建模方法被广泛应用于机器人控制中。
这些方法结合了不同的数学工具和物理原理,旨在更准确地描述机器人系统的动力学特性。
机器人运动学的表示
机器人运动学的表示机器人运动学是研究机器人在空间中的运动规律和姿态变化的学科。
它通过建立数学模型来描述机器人的运动和姿态,以便进行轨迹规划、运动控制、碰撞检测等操作。
本文将介绍机器人运动学的表示方法,包括正运动学和逆运动学表示。
一、正运动学表示正运动学表示是通过机器人的关节状态来确定末端执行器的位置和姿态。
它可以用来计算机器人的末端执行器在给定关节角度下的位置和姿态。
1. 齐次变换矩阵表示齐次变换矩阵是一种常用的正运动学表示方法。
它采用4×4的齐次变换矩阵来表示机器人的位姿变换关系。
通过逐关节的变换矩阵相乘,可以得到整个机器人的位姿变换矩阵。
2. 旋转矩阵和平移向量表示除了齐次变换矩阵,还可以使用旋转矩阵和平移向量来表示机器人的位姿变换关系。
旋转矩阵用于描述机器人的姿态变化,平移向量用于描述机器人的位置变化。
3. 世界坐标系和局部坐标系表示在正运动学表示中,通常会使用世界坐标系和局部坐标系来描述机器人的位置和姿态。
世界坐标系是一个固定的参考坐标系,而局部坐标系是机器人自身的坐标系。
通过坐标系之间的变换关系,可以将机器人的位置和姿态从局部坐标系转换到世界坐标系。
二、逆运动学表示逆运动学表示是通过机器人的末端执行器位置和姿态来确定关节状态。
它可以用来计算机器人在给定末端执行器位置和姿态下的关节角度。
1. 解析法解析法是一种常用的逆运动学表示方法。
它基于数学解析的方法,通过求解关节角度的解析表达式来确定机器人的关节状态。
解析法适用于一些简单的机器人结构,但对于复杂的机器人结构往往难以求解。
2. 迭代法迭代法是一种常用的逆运动学表示方法。
它通过迭代计算的方法,不断调整关节角度,使机器人的末端执行器逐渐接近目标位置和姿态。
迭代法适用于各种类型的机器人结构,并且具有较好的收敛性和鲁棒性。
三、运动学约束除了正运动学和逆运动学的表示方法,机器人运动学还涉及到运动学约束的问题。
运动学约束是指机器人在运动过程中受到的各种限制条件,如关节角度限制、碰撞检测等。
Rotary-linear actuator
专利名称:Rotary-linear actuator 发明人:Anwar Chitayat申请号:US09/102952申请日:19980623公开号:US05952744A公开日:19990914专利内容由知识产权出版社提供摘要:An actuator, with two independent degrees of freedom, rotates a stage about an axis and moves the stage along the axis, the range of motion defining a cylinder or cylindrical section. The stage is mounted on a hollow cylindrical plunger fitting in an annular well. A bearing allows the plunger to move axially and rotationally, in the preferred embodiment the bearing is an air bearing. The plunger has an array of permanent magnets on its external cylindrical face opposite coils in the well. Equal numbers of oppositely-polarized permanent magnets are arranged in a regular cylindrical pattern at 50% packing density forming rings and columns of like-polarity magnets, the rings of one polarity alternating with rings of opposite polarity and the columns of one polarity alternating with columns of opposite polarity. A set of Z-axis coils (for axial movement) curve around the plunger and are shaped to allow a current in them to produce an axial force with respect to the rings of magnets. A set of &phgr;-axis coils (for rotational movement) have longitudinal axes that are parallel to the axis of the plunger and are sized to allow current in them to impel the columns of magnets. Part of the external surface of the plunger has a grid scale, which is encoded by Z-axis and&phgr;-axis optical pickups to provide position information to a controller.申请人:ANOIAD CORPORATION代理机构:Morrison Law Firm 更多信息请下载全文后查看。
套索驱动柔性细长机器人视觉运动系统建模与分析
so y tmse au tn b e tdsa c n b e v u r u dn n io me t n o d rt sa l h av— in s se v l a ig o jc it n ea d o s r es r o n ige vr n n .I r e oe t bi i s
Ab t a t Th l s n e a t n b t e t ra d s n o y p o e s s i a c iia e t r fb o o ia i s r c : e c o e i t r c i e we n mo o n e s r r c s e s rt l a u e o i l g c l — o c f v
Zhe g m i g 。W an i gs n n Li n g X n o g
( . c o l fMe h nc l gn eig,S uh a tUnv riy 1 S h o c a ia ie r o En n o t e s iest ,Na j g,2 0 9 ni n 1 0 6,Chn ia;
s c a c mo i nsba e heLitng w he p e me ha c lba i r nv s i a e a c di to s d on t s i S La on t ur c nia ssa e i e tg t d.Fi ly,i s na l ti
了建 立 适 合 套 索 驱 动 柔 性 细 长 机 器人 视 觉 系统 模 型 , 分析 了通 过 生 物 眼 球 运 动 策 略 , 获得 准 确 距 离估 计 和 环 以
Hale Waihona Puke 境信 息 的 机 理 。此 外 , 讨 了在 摄 像 机 系 统 中 通过 模 拟 生物 眼球 运 动 策 略 进 行 距 离估 计 和 周 围 环 境 观 察 的 可 能 探 性, 以及 通 过 纯机 械 方 式 , 拟基 于Lsig法 则 眼 球 扫 视 运 动 的 可 能性 。 模 i n t 最后 , 出L s n 提 i ig平 面 应 是 套 索 驱 动 机 t
旋转控制平移的机构
旋转控制平移的机构英文回答:Rotary control translation mechanism is a type of mechanical system that converts rotary motion into linear motion or vice versa. This mechanism is commonly used in various applications such as automotive steering systems, robotic arms, and industrial machinery.One example of a rotary control translation mechanism is the rack and pinion system. In this system, a circular gear (the pinion) rotates and engages with a linear gear (the rack) to convert the rotary motion of the pinion into linear motion of the rack. This mechanism is often used in steering systems of vehicles to translate the rotational motion of the steering wheel into linear motion to turn the wheels.Another example is the lead screw mechanism, where a rotating screw is used to move a nut along its length,converting rotary motion into linear motion. This mechanism is commonly found in CNC machines and 3D printers tocontrol the movement of the tool or print head.In my opinion, rotary control translation mechanisms are essential components in many mechanical systems as they provide a means to convert motion in different directions. They allow for precise control and adjustment of linear motion, making them versatile and widely used in various industries.中文回答:旋转控制平移的机构是一种将旋转运动转换为直线运动或反之的机械系统。
机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵物理意义
机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵物理意
义
机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵是用来描述机器人在三维空
间中运动的数学工具。
它们分别表示了机器人在空间中的旋转和平移。
旋转变换矩阵描述了机器人在空间中的旋转。
它包括了三个互相
垂直的轴,分别代表了机器人在三个维度上的旋转,即绕X、Y、Z轴
的旋转。
矩阵中每一行或列代表了机器人坐标系的一个轴,可以用来
描述机器人在空间中的姿态。
平移变换矩阵描述了机器人在空间中的平移。
它包括了机器人在X、Y、Z方向上的位移,即机器人在坐标系中的位置。
平移变换矩阵用一
个4x4的矩阵表示,其中前三行表示了三个轴方向的位移,而最后一
行则是一个固定的值(0,0,0,1),用来保证平移变换与旋转变换的连续性。
综上所述,机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵的物理意义是用
来描述机器人在三维空间中的运动。
旋转变换矩阵描述机器人的姿态,平移变换矩阵描述机器人的位置,两者结合使用可以完成机器人在空
间中的任意运动。
机器人旋转矩阵公式
机器人旋转矩阵公式哎呀,一提到“机器人旋转矩阵公式”,可能很多人都会觉得这是个超级复杂、超级难懂的东西。
但别慌,咱今天就来好好唠唠这个话题。
我记得有一次,我去参加一个科技展。
在那里,我看到了各种各样神奇的机器人展示。
其中有一个小小的机器人,它能够灵活地转动身体,完成各种复杂的动作,比如快速转身、精准定位等等。
当时我就特别好奇,这背后到底是啥原理让它能这么厉害呢?其实啊,机器人旋转矩阵公式就是解开这个谜团的关键钥匙。
咱们先来简单理解一下啥是旋转矩阵。
想象一下,机器人就像一个站在舞台上的舞者,而旋转矩阵就是指挥这个舞者如何转动的“指令”。
这个矩阵里的数字,就像是一个个精确的舞步标记,告诉机器人要朝哪个方向转,转多少角度。
比如说,一个二维的旋转矩阵,它可以表示机器人在平面上的转动。
就好像机器人要在一个大大的棋盘上移动,这个矩阵就决定了它是向左还是向右,是转 90 度还是 180 度。
再来说说三维的旋转矩阵,这可就更复杂一些啦。
想象机器人在一个立体的空间里,不仅能前后左右移动,还能上下翻转。
这时候的旋转矩阵,就得同时考虑三个方向的转动,就像要同时指挥机器人的手、脚和脑袋一起协调动作。
那这些旋转矩阵公式是怎么来的呢?这可不是凭空想象出来的,而是数学家们经过无数次的思考和计算得出来的。
他们就像是一群超级聪明的探险家,在数学的海洋里不断摸索,终于找到了这些隐藏的宝藏。
在实际应用中,机器人旋转矩阵公式可太重要了。
比如说在工业生产线上,那些精准操作的机器人手臂,要靠这些公式来保证每次抓取和放置物品的准确性;在医疗领域,手术机器人要依靠它们来精确地到达病灶位置;甚至在我们的日常生活中,扫地机器人能避开障碍物,也是因为有这些公式在背后默默发挥作用。
不过,要真正掌握这些公式可不是一件容易的事儿。
得有扎实的数学基础,还得有足够的耐心和细心。
有时候,一个小小的计算错误,可能就会让机器人的动作变得乱七八糟。
就像我之前看到的那个在科技展上的小机器人,它背后的工程师们一定是花费了大量的时间和精力,去调试和优化那些旋转矩阵公式,才让它能在舞台上如此精彩地表演。
ur3机械臂动力学参数
UR3机械臂动力学参数1. 机械臂简介UR3机械臂是由丹麦Universal Robots公司开发的一款灵活、易于操作的工业机器人。
它具有6个自由度,可以在工业生产线上完成各种复杂的任务,如装配、焊接、搬运等。
机械臂的动力学参数对于控制和规划机器人的运动至关重要。
2. 动力学参数的定义动力学参数是描述机器人运动和力学特性的参数。
在UR3机械臂中,主要包括质量、惯性矩阵、摩擦系数等。
这些参数可以通过实验测量或计算得到。
3. UR3机械臂的动力学模型UR3机械臂的动力学模型可以用以下方程表示:其中,M是质量矩阵,C是科里奥利力矩阵,G是重力矩阵,τ是关节力矩,q是关节角度,q̇是关节角速度。
4. 动力学参数的测量方法为了获取UR3机械臂的动力学参数,可以采用以下方法进行测量:4.1 质量测量质量参数可以通过称重器或测力传感器来测量。
将机械臂的各个部件分别放在称重器上,测量其质量,并计算得到总质量。
4.2 惯性矩阵测量惯性矩阵描述了机械臂围绕各个轴的转动惯量。
可以通过旋转实验来测量机械臂的惯性矩阵。
在旋转实验中,通过施加外力或扭矩,使机械臂绕不同轴旋转,并测量其角加速度和扭矩,从而计算惯性矩阵。
4.3 摩擦系数测量摩擦系数描述了机械臂关节的摩擦特性。
可以通过施加不同大小的力或扭矩,测量机械臂关节的摩擦力或摩擦矩,从而计算摩擦系数。
5. 动力学参数的应用动力学参数对于机械臂的控制和规划非常重要。
通过测量和获取动力学参数,可以实现以下应用:5.1 运动控制动力学参数可以用于机械臂的运动控制。
通过对动力学模型进行建模和仿真,可以根据期望的运动轨迹和力矩要求,计算出适合的关节角度和速度控制指令,实现精确的运动控制。
5.2 动作规划动力学参数可以用于机械臂的动作规划。
通过分析机械臂的动力学特性,可以确定机械臂在执行特定任务时所需的力矩和速度范围,从而规划出合适的动作序列和路径规划。
5.3 力控制动力学参数可以用于机械臂的力控制。
python代码实现二维云台转动
python代码实现二维云台转动摘要:1.引言2.二维云台的概念与结构3.Python代码实现二维云台转动的原理4.代码实现过程a.导入相关库b.定义转动的函数c.实现云台的转动d.运行结果与分析5.总结正文:引言近年来,随着科技的飞速发展,无人机在各行各业中得到了广泛应用。
而无人机的重要组成部分之一,便是云台。
云台能够稳定地控制摄像头的转动,从而实现高质量的拍摄效果。
本文将介绍如何使用Python代码实现二维云台的转动。
二维云台的概念与结构二维云台,又称为二维转向架,是一种能够在两个独立轴上进行转动的设备。
它主要由底座、两个电机、两个螺旋桨、控制电路及电源组成。
通过控制电机的转速和转向,可以实现云台在水平和垂直方向上的转动。
Python代码实现二维云台转动的原理在实现Python代码控制二维云台转动之前,我们需要先了解一些基础原理。
首先,我们需要使用一些外部库来操作硬件设备,例如PWM(脉冲宽度调制)库来控制电机。
其次,我们需要定义一个函数来计算每个螺旋桨所需的转速,以便实现云台的转动。
代码实现过程a.导入相关库在Python代码中,我们需要导入一些相关的库,如time、PWM等。
这些库将帮助我们实现对电机的控制。
```pythonimport timefrom RPi import PWM```b.定义转动的函数接下来,我们需要定义一个函数来实现云台的转动。
这个函数将接收一个目标角度作为参数,并计算出每个螺旋桨所需的转速。
```pythondef rotate(angle):# 计算水平和垂直方向的转速pwm_horizontal = angle[0] / 180 * 50 + 50pwm_vertical = angle[1] / 180 * 50 + 50# 设置PWM频率和占空比pwm_horizontal_freq = 50pwm_vertical_freq = 50pwm_horizontal_duty = pwm_horizontal_freq * pwm_horizontal / 100pwm_vertical_duty = pwm_vertical_freq * pwm_vertical / 100# 控制电机转动GPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setup(horizontal_pin, GPIO.OUT)GPIO.setup(vertical_pin, GPIO.OUT)GPIO.output(horizontal_pin, GPIO.HIGH)GPIO.output(vertical_pin, GPIO.HIGH)pwm_horizontal = PWM(horizontal_pin, pwm_horizontal_freq, pwm_horizontal_duty)pwm_vertical = PWM(vertical_pin, pwm_vertical_freq,pwm_vertical_duty)# 等待一段时间以使电机达到目标转速time.sleep(2)# 反转电机以实现转动GPIO.output(horizontal_pin, GPIO.LOW)GPIO.output(vertical_pin, GPIO.LOW)```c.实现云台的转动在主程序中,我们可以调用上述函数来实现云台的转动。
abb机器人旋转原理
abb机器人旋转原理
ABB机器人旋转原理主要是通过旋转变换实现的。
旋转变换可以使用向量、旋转矩阵、Euler角和四元数等多种描述方式。
其中,Euler角是ABB机器人默认的旋转变换坐标格式。
为了方便矩阵解的计算,需要将Euler角变换为旋转矩阵的格式,再变换为向量。
此外,当导线框为矩形时,要考虑到作用在电流上的力。
这种力可以产生以中心轴为心轴的转矩。
电机就是利用了该原理,使机器人末端TCP进行复杂的旋转变换。
如需了解更多信息,建议查阅专业书籍或咨询专业人士。
旋转矩阵 机体坐标系角速度到世界坐标系角速度
旋转矩阵机体坐标系角速度到世界坐标系角速度下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!从机体坐标系到世界坐标系:理解旋转矩阵与角速度转换在机器人学、航空航天和许多其他工程领域中,理解和应用坐标系转换至关重要。
3r机器人的运动学方程
3r机器人的运动学方程3r机器人被广泛应用于工业生产线和服务机器人领域。
它的三个旋转关节使得机器人能够拥有比其他形式机器人更广泛的工作空间,而且具有更强的适应性。
要理解3r机器人的运动学,需要先了解机器人的构造、关节角度和末端执行器的位置。
构造和关节角度3r机器人由三个旋转关节构成,分别称为基座(base)、臂(arm)和手腕(wrist)。
这些关节的安装位置和运动方式决定了机器人的建模和运动学分析。
关节的位置由基座、第一臂和第二臂的长度确定。
因此,机器人的位置可以使用关节角度表示。
三个关节的角度分别为θ1、θ2和θ3。
末端执行器位置3r机器人的末端执行器指的是机器人的工作架。
它与机器人的外形完全不同。
通常,它是一件复杂的设备,能够拥有不同的执行器,如夹持工具、传感器或喷涂设备。
运动学方程根据机器人的构造、特性和运动,可以得出机器人的运动学方程。
假设机器人的工作和建模共处于二维平面上,三个关节的位置为P1、P2和P3。
通过应用余弦定理,我们可以得出机器人的末端x和y坐标:x=L1cos(θ1)+L2cos(θ1+θ2)+L3cos(θ1+θ2+θ3)y=L1sin(θ1)+L2sin(θ1+θ2)+L3sin(θ1+θ2+θ3)其中,L1、L2和L3分别是基座、臂和手腕的长度。
这些方程告诉我们机器人的位置,并且可以使用它们进行建模和分析。
此外,机器人运动的速度和加速度也可以使用运动学方程计算。
这将有助于执行器控制。
总结3r机器人的运动学方程涉及三个关节的安装位置、角度和末端执行器的位置。
这些方程可以用于机器人的分析和建模,以及执行器的控制和优化。
当机器人需要执行复杂的任务时,运动学方程可以帮助我们了解其行为和性能。
三轮全向机器人原理及matlab仿真
. -计算机辅助设计报告三轮全向移动机器人运动控制仿真202103009004 余广202103009019202103009031 斌人员分工:余广:总体负责,系统理解及控制器设计,PPT制作,后期报告审查及修改斌:PPT制作,报告撰写:资料收集,辅助其余两人完成任务目录一、实验目的3二、实验原理32.1控制对象——三轮全向机器人32.2 控制系统构造4三、实验容53.1电机模型53.1.1物理建模53.1.2 Simulink模块搭建73.1.3无刷直流电机仿真模型的验证103.2运动学模型123.2.1物理建模123.2.2 Simulink模块搭建133.3 路径规划143.4. 传感器设计153.5.控制器设计163.5.1 电机控制器设计163.5.2 运动控制器设计183.6 观测器22四、结果验收234.1 x轴方向的误差244.2 y轴方向的误差244.3 前进方向偏角254.4 速度误差25五、致26六、附录〔路径规划函数〕26一、实验目的(一)建立三轮全向机器人系统的数学模型,然后基于simulink建立该系统的仿真模型并设计控制器,最终满足控制要求;(二)控制的最终目的是使该机器人能够良好跟踪预期的运动轨迹;(三)通过对复杂系统的分析、建模、仿真、验证,全面提高利用计算机对复杂系统进展辅助设计的能力;(四)通过集体作业、分工完成任务的方式培养团队意识,提高团队集体攻关能力二、实验原理2.1控制对象——三轮全向机器人三轮全向移动机器人其驱动轮由三个全向轮组成,径向对称安装,各轮互成120°角,滚柱垂直于各主轮。
三个全向轮的大小和质量完全一样,而且由性能一样的电机驱动。
图1 三轮全向移动机器人2.2 控制系统构造图2基于运动学模型的分层控制框图三、实验容3.1电机模型3.1.1物理建模瑞士的MAXON公司的无刷直流电机建模如下:无刷直流电机的数学模型,其等效电路如下列图所示:根据上图,建立电机数学方程如下: ➢ 瞬态电压方程➢ 电压方程➢ 转矩方程000000a a ab a b ac c u i R u R i R u i ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦()111a a b nb c c di dt e di L M e u dt e di dt ⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥+-++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦1[()()]3n a b c a b c u u u u e e e =++-++a a b b c cem e i e i e i T ++=Ω➢ 运动方程3.1.2 Simulink 模块搭建根据以上数学模型,我们搭建电机的Simulink 模块如下:➢ 电压方程模块➢ 转矩方程模块em L T T B Jp --Ω=Ω➢运动方程模块➢其他必要模块设计反电动势模块逻辑换向模块➢模块组装——电机仿真模型➢驱动电机模块封装3.1.3无刷直流电机仿真模型的验证到此电机的建模就算完成了,但其正确性还需要结果来验证,以下是仿真结果:i.绕组端电压波形:ii.反电动势波形iii.电流波形iv.转速波形根据图像可知,仿真结果跟实际是相吻合的。
罗托克执行器方法
罗托克执行器方法简介罗托克执行器方法是一种应用于机器人控制中的姿态控制方法。
该方法通过控制机器人执行器的角度,实现机器人的姿态控制,使机器人能够完成各种动作和任务。
原理罗托克执行器方法主要基于罗托克方程(Rotok-Euler equations)的推导与应用。
罗托克方程是描述刚体运动的一个重要方程,它基于欧拉角和机器人的转动惯量矩阵,描述了机器人在不同坐标系下的角速度、角加速度与刚体力矩之间的关系。
通过罗托克方程的推导和应用,可以得到机器人在不同坐标系下的力矩与执行器关节角度的关系,从而实现机器人的姿态控制。
罗托克执行器的优势与传统的机器人姿态控制方法相比,罗托克执行器方法具有以下优势:1.灵活性:罗托克执行器方法可以适应不同任务的需求,通过调整执行器的角度来实现机器人的姿态控制。
相比固定的关节角度,执行器角度可以实现更精细的控制。
2.精确性:罗托克执行器方法基于罗托克方程的推导,可以根据机器人的转动惯量矩阵和力矩的要求,计算出执行器的角度,从而使机器人的姿态控制更加精确。
3.可扩展性:罗托克执行器方法可以应用于不同类型的机器人,包括人形机器人、无人机、工业机器人等。
它不仅适用于姿态控制,还可以实现机器人的平移控制和力矩控制。
罗托克执行器方法的应用罗托克执行器方法在机器人领域有广泛的应用,以下是一些典型的应用场景:1. 人形机器人运动控制人形机器人的动作和姿态控制是实现人机交互和人形动作的重要一环。
罗托克执行器方法可以通过控制人形机器人关节的角度,实现人形机器人的动作控制和姿态控制,使其能够完成各种运动,如行走、起立、坐下等。
2. 无人机姿态控制无人机的姿态控制是保证其悬停、飞行和转弯等动作稳定性的重要一环。
罗托克执行器方法可以通过调整无人机的执行器角度,实现无人机的姿态控制,使其保持平衡和稳定飞行。
3. 工业机器人动作控制工业机器人通常需要完成复杂的动作和任务,如抓取、装配、焊接等。
罗托克执行器方法可以通过对工业机器人执行器角度的控制,实现工业机器人的动作控制,使其能够精确地完成各种任务。
python六轴机械臂姿态解算
Python六轴机械臂姿态解算1. 引言机械臂是一种用于代替人类进行重复性、精确性和危险性工作的自动化设备。
机械臂的姿态解算是指根据机械臂的关节角度和长度等参数,计算机械臂末端执行器的位置和姿态。
在工业生产线、医疗手术、物流仓储等领域,机械臂姿态解算是非常重要的技术。
Python作为一种强大的编程语言,具备丰富的库和工具,可以用于机械臂姿态解算。
本文将介绍如何使用Python进行六轴机械臂姿态解算的方法和技术。
2. 机械臂姿态解算的基本原理机械臂姿态解算的基本原理是根据机械臂的运动学模型和关节角度,计算机械臂末端执行器的位置和姿态。
机械臂的运动学模型可以使用DH(Denavit-Hartenberg)参数表示。
DH参数是一种用于描述机械臂关节之间的几何关系的方法。
在机械臂姿态解算中,常用的方法是正向运动学和逆向运动学。
•正向运动学:已知机械臂的关节角度和长度等参数,计算机械臂末端执行器的位置和姿态。
•逆向运动学:已知机械臂末端执行器的位置和姿态,计算机械臂的关节角度和长度等参数。
3. Python库和工具在Python中,有几个库和工具可以用于机械臂姿态解算。
下面是一些常用的库和工具:•NumPy:用于数值计算和数组操作,可以用于处理机械臂的关节角度和长度等参数。
•SymPy:用于符号计算,可以用于推导机械臂的运动学模型和解算方程。
•SciPy:用于科学计算,提供了一些优化算法和数值解算方法,可以用于机械臂姿态解算。
•PyKinematics:一个用于机械臂运动学分析和姿态解算的Python库,提供了一些机械臂模型和解算方法。
4. 正向运动学解算正向运动学解算是已知机械臂的关节角度和长度等参数,计算机械臂末端执行器的位置和姿态。
下面是一个简单的示例代码,使用PyKinematics库进行正向运动学解算:import numpy as npfrom pykinematics import forward_kinematics# 机械臂的DH参数dh_params = [[0, np.pi/2, 0, 0],[0, -np.pi/2, 0, 0],[0, np.pi/2, 0, 0],[0, -np.pi/2, 0, 0],[0, np.pi/2, 0, 0],[0, -np.pi/2, 0, 0]]# 机械臂的关节角度joint_angles = [0, np.pi/4, np.pi/2, np.pi/4, np.pi/2, 0]# 正向运动学解算pose = forward_kinematics(dh_params, joint_angles)# 输出机械臂末端执行器的位置和姿态print("Position: ", pose[:3])print("Orientation: ", pose[3:])在这个示例中,我们定义了机械臂的DH参数和关节角度,然后使用forward_kinematics函数进行正向运动学解算。
amr的运动学方程
AMR的运动学方程1. 引言AMR(Autonomous Mobile Robot,自主移动机器人)是一种能够自主感知环境、规划路径并执行任务的机器人。
在AMR的运动控制中,运动学方程起着至关重要的作用。
本文将详细介绍AMR的运动学方程及其相关概念。
2. 运动学基础在进一步讨论AMR的运动学方程之前,我们首先需要了解一些基本概念。
2.1 坐标系在AMR中,常用的坐标系包括全局坐标系和局部坐标系。
全局坐标系通常是固定不变的,用于描述整个环境;而局部坐标系则是相对于AMR自身移动而改变的。
2.2 姿态表示为描述AMR在空间中的位置和朝向,通常使用姿态表示。
常见的姿态表示方法有欧拉角和四元数。
2.3 运动状态AMR的运动状态可以由位置、速度和加速度等参数来描述。
位置表示AMR在空间中所处位置;速度表示单位时间内位置变化量;加速度则表示单位时间内速度变化量。
3. AMR的运动学模型3.1 平动运动学AMR的平动运动学描述了AMR在没有转动的情况下的运动。
假设AMR在全局坐标系中的位置为(x, y),速度为(vx, vy),则其平动运动学方程可以表示为:dx/dt = vxdy/dt = vy其中,dx和dy表示位置在时间t上的变化量。
3.2 旋转运动学AMR的旋转运动学描述了AMR在转动时的运动。
假设AMR在全局坐标系中的朝向为θ,角速度为ω,则其旋转运动学方程可以表示为:dθ/dt = ω其中,dθ表示朝向在时间t上的变化量。
3.3 综合运动学将平移和旋转结合起来,可以得到AMR综合运动学方程。
假设AMR在全局坐标系中的位置为(x, y),朝向为θ,速度为v,角速度为ω,则综合运动学方程可以表示为:dx/dt = v * cos(θ)dy/dt = v * si n(θ)dθ/dt = ω这些方程描述了AMR在任意时刻下位置和朝向的变化规律。
4. 运动控制基于AMR的运动学模型,我们可以进行运动控制。
工业机器人末端姿态表示-欧拉角,俯仰滚动角
⼯业机器⼈末端姿态表⽰-欧拉⾓,俯仰滚动⾓机器⼈运动学研究时,通常采⽤矩阵运算形式,所以包括末端关节的各关节空间姿态是向量形式,因此⾄少需要6个参数表达(n,o,a中的两组),末端关节的姿态在运动学计算时会做为输⼊参数,表达末端空间姿态的除⽤向量组形式外还有欧拉⾓(Euler Angles)、俯仰滚动⾓(roll-pitch-yaw)(也称横摇⾓,纵摇⾓,偏转⾓)等,这样输⼊的参数会少些,我知道的⼴数GSB-RB8就是采⽤俯仰滚动⾓输⼊的,在实际操作中需要⼀个从向量组到⾓度的转换;欧拉⾓、俯仰滚动⾓(Tait–Bryan angles)分别参照:两者的区别在于旋转轴及次序,例欧拉⾓为z-x’-z’’,俯仰滚动⾓则为z-x’-y’’,欧拉⾓为x-y’-x’’,则俯仰滚动⾓则为:x-y’-z’’,这需要⼀定的空间想象。
向量组转为欧拉⾓:α=arg(r a hx,r a hy) ⼩于零时α=arg(r a hx,r a hy)+ πβ=arg(r a hx, r a hx Cosα + r a hy Sinα)γ=arg(-r o hx Sinα+ r o hy Cosα, -r n hx Sinα+ r n hy Cosα)向量组转为俯仰滚动⾓:ξ = arg(r n hx,r n hy) ⼩于零时α=arg(r n hx,r n hy)+ πØ= arg(r n hx Cosξ+ r n hy Sinξ,-r n hx,)Ψ= arg(-r o hx Sinξ+ r o hy Cosξ, r a hx Sinξ - r a hy Cosξ)arg(x,y)表⽰复数z=x+iy的幅⾓,即Atan2(y,x)。
///<summary>///姿态的向量形式转化为⾓度形式///</summary>///<param name="ev">向量[n,o,a] = {{nx,ox,ax},{ny,oy,ay},{nz,oz,az}}</param>///<param name="euler">true为欧拉⾓,否则为俯仰滚动⾓</param>///<returns>⾓度数组{α,β,ϒ}</returns>public static double[] TransToAng(double[,] ev, bool euler){double[] RA = new double[3];double nx = ev[0, 0];double ny = ev[1, 0];double nz = ev[2, 0];double ox = ev[0, 1];double oy = ev[1, 1];double oz = ev[2, 1];double ax = ev[0, 2];double ay = ev[1, 2];double az = ev[2, 2];doubleα, β, ϒ;if (euler){α = Math.Atan(ay / ax);α = α < 0 ? α + Math.PI : α;β = Math.Atan((ax * Math.Cos(α) + ay * Math.Sin(α)) / az);ϒ = Math.Atan((-nx * Math.Sin(α) + ny * Math.Cos(α)) / (-ox * Math.Sin(α) + oy * Math.Cos(α)));}else{α = Math.Atan(ny / nx);α = α < 0 ? α + Math.PI : α;β = Math.Atan((-nz) / (nx * Math.Cos(α) + ny * Math.Sin(α)));ϒ = Math.Atan((ax * Math.Sin(α) - ay * Math.Cos(α)) / (-ox * Math.Sin(α) + oy * Math.Cos(α)));ϒ = ϒ < 0 ? ϒ + Math.PI : ϒ;}RA = new double[] { α * 180.0 / Math.PI, β * 180.0 / Math.PI, ϒ * 180.0 / Math.PI };return RA;}。
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Image stabilizationFIELD OF THE INVENTIONThis invention concerns image stabilisation particularly, but not exclusively, the stabilisation of TV camera images.Many circumstances arise in which the quality of video data is impaired. For example, a TV camera may suffer from unstable pointingif the camera is hand-held, or is rigidly mounted on a moving platform, for example, a vehicle such as a vessel or aircraft. The problem is aggravated if a long focal length lens is used to form the image. Generally, it is not possible to repeat the data gathering exercise if it is subsequently found that the data, e.g. on a video recording, is impaired in this way.DESCRIPTION OF RELATED ARTThe conventional solution of this problem is to increase the inertiaof the sensor so as naturally to dampen any motion of the sensor (for example, electronic news gathering cameras) due to hand pointing.This solution does not guarantee stability if the data is acquired from a moving platform. A better solution, albeit more expensive, relies on inertially stabilising the camera by mounting the latter on a gyroscopically stabilised platform e.g. a "STEADY SCOPE" (trade mark) mounting platform. Devices of this type have been widely usedin aerial surveillance but possess certain disadvantages. If the camera is directed at a moving object and panned to follow the object, the gyroscopes precess and the resultant video image is no longer centred on the object of interest. Further, the time response of the mounting platform will not necessarily be tuned to the pointing fluctuations of the camera. Neither of the present solutions enable correction of already generated video data, for example, thatrecorded on video tape.It is an object of the present invention to provide a method and apparatus wherein the aforesaid disadvantages are overcome.SUMMARY OF THE INVENTIONAccording to the present invention, there is provided an electronic image stabilisation apparatus comprising converter means fordigitising a video signal to be stabilised, a framestore for storing digital information relating to at least two frames, window defining means, means for identifying at least one specific pixel within theor each window, means for comparing the location of the or each pixel in succeeding frames and for remapping the frame to cancel a detected movement vector.The invention also provides a method of electronic imagestabilisation comprising the steps of digitising an analogue video signal into pixels, defining within each frame at least one window, storing the value and location of at least one pixel within the or each window of a first frame, comparing the position of the at least one pixel in a next succeeding frame with the stored value, and remapping the frame to cancel a vector defining detected movement between the pixel location.The invention will be described further, by way of example, with reference to accompanying drawings, in which:BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGSFIG. 1 is a block schematic diagram of a stabilisation unit according to the present invention; andFIG. 2 is an illustration of a video frame diagrammaticallyindicating electronic image stabilisation in accordance with the present invention.DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTSReferring to the drawings, an electronic image sensor 10 comprises a video camera 12 having a lens 14. The camera may be connected in known manner to a video recorder 16 or 16a and to a monitor 18. The camera may be hand held and, consequently, subject to pointing instability.In accordance with the present invention, the video data derived from the camera 12 (or subsequently from the recorder 16) iselectronically stabilised. To this end, the video data from the camera 12, in real time, or from the recorder 16 is passed to an image processor 20. The image processor 20 comprises an analogue-to-digital-converter (ADC) and a digital-to analogue-converter (DAC) module 22 which serves to convert incoming video data to digital form.The resolution of the ADC may be 8, 12 or more bits depending uponthe size of a subsequent framestore and the processing power of the module 22. However, it has been found that 8 bit resolution sufficesto achieve the eletronic image stabilisation of the present invention. The converter, clocked at 10 MHz is fast enough to pixelise eachvideo frame, in real time, to give horizontal and vertical resolution of 512 pixels per frame i.e. a total 262,144 pixels.A framestore 24 is provided. The framestore is capable of storing at least two frames of video data in digital form i.e. a memory capacity of at least 0.5M byte.The image processor 20 also includes a microprocessor 26 capable of performing the desired processing of the information stored in the framestore. The converter module 22, the framestore 24 and the microprocessor 26 are all connected by a VMEbus 28.Referring to FIG. 2, there is seen, diagrammatically illustrated, a frame 30 of video data. The frame 30 has windows 32 therein. Six windows 32 are shown. There may be more or less than six depending on the processing power of image processor. Each window defines a square of pixels e.g. 16×16 or 32×32. The location of the windows 32 maybe predetermined or may be user selectable.In the simplest form of processing, the microprocessor 26 is arranged to select the most intense pixel (the hot spot) in each of the windows 32. Thereafter, the windows may be substantially centred automatically thereon. A comparison is then made between the windowsof a first frame an a next succeeding frame and a consensus of the movement of the respective hot spots determined. If any horizontal or vertical common movement of the pixels is discerned, it is assumedthat this is due to unintentional camera movement. The frame 30 is then remapped according to the vector associated with the common movement of the hot spots to cancel the vector. It is possible to discern also rotational movement of the camera in this way and, again, appropriate remapping of the pixels of the frame 30 may be effectedto counteract (to cancel) such rotational movement. A net result of such electronic stabilisation is that blank bands may appear at the top, bottom or sides of a picture viewed on a monitor when the video data has been electronically stabilised in this way. If the camera were mounted on a motorised platform, feedback could be provided to counteract the displacement of the remapped video data on the screen.The remapped video data is fed from the frame store 24 to the converter module 22 wherein it is reconverted to analogue information.The digital to analogue converter may include an interpolator to smooth the reconverted signal which is then fed to the monitor 18and/or to a video recorder 34.The simplest form of image processing described above may be enhanced if a comparison is made between succeeding frames 30 not only of the most intense pixel (the hot spot) of each window 32 but also of the intensity of the surrounding pixels thereto. Such processing avoids the error occasioned by camera movement causing an equal or more intense pixel to enter a window 32.A preferred form of image processing is that enabled by the corner-and-edge detection described in GB Specification No. 2,218,507 ourco-pending patent appplicatin no. 8811223 filed in the United Kingdom on May 12 1988 and entitled "Digital Data Processing".The image processing described therein enables detection of sharp intensity variations between adjacent pixels. Detection of corners or edges is much more accurate than merely tracking hot spots or even hot spots and their surrounding pixel intensities.The invention is not confined to the precise details of the foregoing examples and variations may be made thereto. For instance, it is possible to track a moving object and if desired, maintain the image thereof centrally of a monitor screen. In real time, a moving object will have a substantially constant velocity from frame to frame. A window centred on the object would give rise to substantially constant re-mapping on which may be superimposed re-mapping due to additional detected movement. For such tracking it may be necessary to provide a plurality of framestores (i.e. more than two). The vector applied in re-mapping could also be applied to a motorised platform for a camera to cause the camera to track the object.Any video sensor, including a miniature lightweight TV camera, may have its output stabilised in this way. Similarly recorded video data can be played back through the image processor 20 and stabilised.As stabilisation is performed in real time, any sensor pointing instability up to a frequency of 12.5 Hz may be totally eliminated (15 Hz at a frame rate of 30 frames/second). Higher frequency instability is also ameliorated.Other variations are possible within the scope of the present invention as defined in the appended claims.。