机器人的空间描述与坐标变换
abb机器人末端与基坐标之间的关系
abb机器人末端与基坐标之间的关系ABB机器人的末端与基坐标之间的关系引言:ABB机器人是一种广泛应用于工业生产中的自动化机器人,其末端执行器的位置与基坐标之间存在着密切的关系。
本文将详细介绍ABB机器人末端与基坐标之间的关系,并探讨其对机器人操作和控制的影响。
一、末端执行器的定义与功能末端执行器是安装在机器人机械臂末端的设备,用于完成机器人的具体工作任务。
根据不同的应用需求,末端执行器可以是各种工具、夹具、传感器等。
例如,在汽车制造领域,末端执行器可以是焊枪、喷漆枪等工具;在物流领域,末端执行器可以是夹爪、传感器等。
二、机器人的工作空间与坐标系机器人的工作空间是指机器人能够到达的所有位置和姿态的集合。
在工业生产中,机器人通常需要在三维空间内进行操作,因此常用笛卡尔坐标系来描述机器人的位置和姿态。
笛卡尔坐标系包括三个坐标轴(X、Y、Z)和三个旋转轴(A、B、C),分别代表机器人的位置和姿态。
三、末端位置与基坐标的关系机器人末端执行器的位置可以通过基坐标系来描述。
基坐标系是机器人操作空间的参考坐标系,通常位于机器人工作空间的某个固定位置。
末端执行器的位置可以通过基坐标系的位置和姿态以及机械臂的运动学关系来计算得到。
四、机器人的运动学模型机器人的运动学模型描述了机器人的各个关节角度与末端位置之间的关系。
通常,机器人的运动学模型可以通过正解和逆解两种方式来表示。
正解是指根据机械臂的各个关节角度计算出末端执行器的位置和姿态。
逆解是指根据末端执行器的位置和姿态来计算出机械臂的各个关节角度。
通过正解和逆解,我们可以根据机器人的末端执行器位置来控制机械臂的运动。
五、末端与基坐标的变换关系末端执行器的位置可以通过基坐标系的位置和姿态以及机械臂的运动学关系来计算得到。
具体而言,末端执行器的位置可以通过以下方式计算得到:1. 基坐标系的位置和姿态:基坐标系的位置可以通过传感器或者人工测量得到,姿态可以通过陀螺仪或者人工观测得到。
2、机器人的位姿描述与坐标变换
机器人学第二章机器人的位姿描述与坐标变换战强北京航空航天大学机器人研究所第二章 机器人的位姿描述与坐标变换 机器人的位姿连杆I 的位姿YX ZYi XiZi YwXwZw2-1、基本概念1) 自由度(Degree of Freedom, DOF):指一个点或一个物体运动的方式,或一个动态系统的变化方式。
每个自由度可表示一个独立的变量,而利用所有的自由度,就可完全规定所研究的一个物体或一个系统的位置和姿态。
也指描述物体运动所需的独立坐标数,3维空间需要6个自由度。
2) 操作臂(Manipulator):具有和人手臂(Arm)相似的功能、可在空间抓放物体或进行其它操作的机电装置。
----Arm3) 末端执行器(End-Effector):位于机器人腕部的末端,直接执行工作要求的装置。
如灵巧手、夹持器。
----Hand/Gripper4) 手腕(Wrist):位于执行器与手臂之间,具有支撑和调整末端执行器姿态功能的机构。
操作臂的组成部分之一。
5)手臂(Arm):位于基座和手腕之间,由操作手的动力关节和连杆等组成的组件。
能支撑手腕和末端执行器,并具有调整末端执行器位置的功能。
操作臂的组成部分。
Outdated!6) 世界坐标系(World Coordinate System):参照地球的直角坐标系。
7)机座坐标系、基坐标系(Base reference coordinate system):参照机器人基座的坐标系,即机器人末端位姿的参考坐标系。
8)坐标变换(Coordinate Transformation):将一个点的坐标描述从一个坐标系转换到另一个坐标系下描述的过程。
手腕机座手臂Yw XwZw9)位姿(Position&Pose):机器人末端执行器在指定坐标系中的位置和姿态。
10)工作空间(Working Space):机器人在执行任务时,其腕轴交点能在空间活动的范围。
由连杆尺寸和构形决定。
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
z
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:
坐标变换最通俗易懂的解释(推导+图解)
坐标变换的作用
在一个机器人系统中,每个测量元件测量同一物体得出的信息是不一样的,原因
实现坐标变换所需的数据
我们常用出发与坐标系原点终止于坐标系中坐标点的向量来表示坐标系中坐标点相对于坐标原点的位置(距离+方位)。
坐标系的相互转化必须以地球坐标系为媒介才可以实现,即坐标系的相互转化必须已知“任意坐标系中各个坐标轴在world坐标系中的坐标”:
位姿
坐标变换中旋转的实质
坐标变换的实质就是“投影”。
首先,我们解读一下向量是如何转化为坐标的:
其实,这个矩阵的乘法与卷积有着异曲同工之妙。
旋转矩阵的性质:
从B到A的转化:
从A到B的转化:
、都是单位正交仿真,因此
坐标变换中平移的实质
向量可以在坐标系中任意移动,只要不改变向量的方向和大小,向量的属性不会发生变化。
但是我们研究的是坐标系B中一个坐标点在坐标系A中的映射,因此
多坐标变换
首先,我们要知道世界坐标系下坐标系A/坐标系B的各个坐标轴在世界坐标系(参
如何实现坐标变换
其中O1O2是从O1指向O2的向量。
机器人坐标变换原理
机器人坐标变换原理
机器人坐标变换是指将机器人在不同坐标系下的位置和姿态进行转换的过程。
在机器人控制中,常用的坐标系包括全局坐标系、基座坐标系和工具坐标系。
全局坐标系是机器人工作空间的参考坐标系,通常由机器人基座的固定点确定,用于描述机器人在整个工作区域的位置和姿态。
基座坐标系是机器人控制中的一个重要概念,它是以机器人基座为原点建立的坐标系。
基座坐标系通常用于描述机器人关节的运动和位置控制。
工具坐标系是机器人末端执行器(例如夹具、工具等)的参考坐标系。
它是相对于基座坐标系而言的,用于描述机器人末端执行器的位置和姿态。
机器人坐标变换的原理主要涉及到坐标系之间的转换和旋转矩阵的运算。
坐标系之间的转换可以通过矩阵乘法来实现。
例如,将一个点
的坐标从全局坐标系转换到基座坐标系,可以通过将全局坐标系的原点到基座坐标系的原点的位移矢量与全局坐标系的旋转矩阵相乘来实现。
旋转矩阵用于描述坐标系之间的旋转关系。
在机器人坐标变换中,常用的旋转矩阵有欧拉角、旋转向量和四元数等表示方法。
通过旋转矩阵的运算,可以将一个坐标系相对于另一个坐标系的旋转关系进行描述。
在实际应用中,机器人坐标变换常用于机器人路径规划、运动控制和姿态调整等方面。
通过坐标变换,可以实现机器人在不同坐标系下的精确控制和定位,提高机器人的运动精度和工作效率。
总结来说,机器人坐标变换的原理主要涉及到坐标系之间的转换和旋转矩阵的运算。
通过这些原理,可以实现机器人在不同坐标系下的位置和姿态的准确描述和控制。
机器人学变换矩阵-概述说明以及解释
机器人学变换矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述机器人学是研究机器人的机械结构、运动规划、感知与控制等方面的学科。
作为人工智能和自动化领域的重要分支,机器人学在工业、医疗、农业、航空航天等领域有着广泛的应用。
本文旨在介绍机器人学中的一个重要概念——变换矩阵。
变换矩阵能够描述机器人在三维空间中的位置和姿态,是机器人学中的核心概念之一。
通过对变换矩阵的研究,可以帮助我们更好地理解机器人的运动规划、姿态表示以及感知与控制等问题。
在本文中,我们将从机器人学基础开始,介绍机器人学的概述和机器人的运动学知识。
然后,我们将详细讨论变换矩阵的应用,包括机器人姿态表示、运动规划以及感知与控制等方面。
最后,我们将介绍变换矩阵的计算方法,包括坐标系变换、旋转矩阵与平移矩阵以及变换矩阵的乘法与逆矩阵等内容。
通过本文的阅读,读者将能够了解机器人学中的变换矩阵的概念、应用和计算方法。
同时,我们也将对变换矩阵的未来发展进行展望,并总结本文的内容。
机器人学的研究对于推动自动化技术的发展具有重要的意义,希望本文能够为读者对机器人学的研究和应用提供一定的帮助和启示。
*(请注意,以上内容仅为示例,具体内容需要根据文章内容和结构进行编写)*文章结构是指文章按照一定的组织方式和逻辑顺序来呈现内容的方式。
本文的结构如下:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 机器人学基础2.1.1 机器人学概述2.1.2 机器人运动学2.1.3 机器人学中的变换矩阵2.2 变换矩阵的应用2.2.1 机器人姿态表示2.2.2 机器人运动规划2.2.3 机器人感知与控制2.3 变换矩阵的计算方法2.3.1 坐标系变换2.3.2 旋转矩阵与平移矩阵2.3.3 变换矩阵的乘法与逆矩阵3. 结论3.1 总结3.2 对变换矩阵的展望3.3 结束语本文的结构按照从前到后的逻辑顺序组织,首先通过引言部分引入了文章的背景和目的,然后在正文部分逐步介绍了机器人学的基础知识、变换矩阵的应用以及计算方法,最后在结论部分进行总结,并对变换矩阵的未来发展进行展望,并以结束语作为文章的结尾。
第三讲):机器人运动学和动力学(二
... ... ... ... ... ...
x qn y qn z qn x qn y qn z qn
微分运动学的概念
雅可比矩阵
x q 1 y q1 z p q1 J T x q q 1 y q1 z q1 x q2 y q2 z q2 x q2 y q2 z q2
Jl 2 Ja 2
q1 J q ln 2 J an qn
方位雅可比矩阵,代表相 应的关节速度dq对与广义速度
微分运动
微分移动矢量 微分转动矢量
d D
T Rot (z2 , 3 ) Trans (x 3 , a3 )
连杆2: 连杆3:
2 3
机器人运动学方程
正向运动学实例二
PUMA560六自由度机器人 连杆1: 0 T
1
Rot (z0 , 1 ) Rot (x 1 , -π/2)
c1 0 -s1 0 s1 0 c1 0 0 -1 0 0 0 0 0 1
o
A
y x
B
A
x
A
齐次坐标及齐次变换
齐次坐标: 齐次变换阵:
px p y P pz 1
A B
R T 0
A B
A
pBO 1
齐次坐标及齐次变换
齐次变换:
A B R A P A T BP B 0
A
B p pBO 1 1
对时间求导:
d p V p T q dt q
x q 1 y q1 z q p J T 1 x q q 1 y q1 z q1
机器人学--坐标转换
1
p px py pz T ,n nx ny nz T ,o ox oy oz T ,a ax ay az T
Robotics 数学基础
2.4 物体的变换 及逆变换
3.变换方程初步 {B}:基坐标系 {T}:工具坐标系 {S}:工作台坐标系 {G}:目标坐标系
或工件坐标系 满足方程
A P
1
A B
R
0
A
PB 1
0
B P
1
P点在{A}和{B}中的位置矢量分别增广为:
(2-14)
AP Ax A y Az 1T ,BP Bx B y Bz 1T
而齐次变换公式和变换矩阵变为:
A P ABTB P,
ABT
A B
R
0
A
PB0 1
(2-15,16)
Robotics 数学基础
ny
oy
ay
0
fx
f
yvers
f z s
fy fyvers c
fz fyvers fxs 0
nz 0
oz 0
az 0
0 1
fx
f z v ers 0
f y s
fy fzvers fxs 0
fz fzvers c 0
0 1
将上式对角线元素相加,并简化得
nx
oy
az
(
f
2 x
f
2 y
f
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something
机器人技术数学基础
Mathematic Preparation for Robotics
2.1 位置和姿态的表示 2.2 坐标变换 2.3 齐次坐标变换 2.4 物体的变换及逆变换 2.5 通用旋转变换
浅析工业机器人的坐标转换矩阵算法
浅析工业机器人的坐标转换矩阵算法工业机器人是一种广泛应用于生产自动化领域的设备,它可以代替人工完成重复性、繁琐、危险的工作任务。
在工业机器人的运动控制中,坐标转换矩阵算法是其中的核心问题之一、本文将对工业机器人的坐标转换矩阵算法进行浅析。
坐标转换矩阵算法是工业机器人运动控制的核心,它主要涉及到机器人末端执行器的位置和姿态的描述。
工业机器人通常采用笛卡尔坐标系来描述物体的位置和姿态,而关节坐标系用来描述机器人关节角度。
坐标转换矩阵算法就是将笛卡尔坐标系中的位置和姿态转换为关节坐标系的角度。
在工业机器人中,常见的坐标系包括世界坐标系、基坐标系、工具坐标系和末端执行器坐标系。
世界坐标系是一个固定的参考坐标系,通常以机器人基座为原点,用来描述整个机器人工作空间中物体的位置和姿态。
基坐标系是机器人控制系统中的一个坐标系,以机器人基座为原点,用来描述机器人关节的位置。
工具坐标系是描述机器人末端工具的位置和姿态的坐标系,通常以末端工具的夹持点为原点。
末端执行器坐标系是描述机器人末端执行器的位置和姿态的坐标系,也就是通常所说的工具坐标系。
在进行坐标转换时,首先需要将工具坐标系中的位置和姿态转换到基坐标系中,然后再将基坐标系中的位置和姿态转换到世界坐标系中。
这涉及到从工具坐标系到基坐标系的平移和旋转变换。
平移变换通常通过将工具坐标系的原点相对于基坐标系的原点进行平移得到。
旋转变换通常通过工具坐标系的坐标轴相对于基坐标系的坐标轴进行旋转得到。
根据旋转变换的不同方式,常见的旋转表示方法有欧拉角表示法和四元数表示法。
在坐标转换矩阵算法中,最常用的方法是使用齐次变换矩阵。
齐次变换矩阵可以同时表示位移和旋转变换,因此非常适合实现坐标转换。
齐次变换矩阵是一个4x4的矩阵,其中前三行表示旋转变换,第四行表示平移变换,最后一行是(0,0,0,1)。
通过矩阵乘法的方式,可以将工具坐标系的位置和姿态转换到基坐标系中。
值得注意的是,在进行坐标转换时,需要考虑到物体的姿态描述方式。
圆柱坐标直角坐标机器人
圆柱坐标直角坐标机器人简介圆柱坐标直角坐标机器人是一种能够在圆柱坐标系和直角坐标系之间进行自由转换的机器人系统。
它具有高度灵活性和多功能性,可以应用于许多领域,如制造业、医疗、物流等。
本文将介绍圆柱坐标直角坐标机器人的原理、应用和前景。
原理圆柱坐标系和直角坐标系是两种常见的坐标系统。
圆柱坐标系由极坐标和轴向坐标组成,适用于描述旋转对称场景;而直角坐标系由横向、纵向和垂直三个坐标轴组成,适用于描述长方体场景。
圆柱坐标直角坐标机器人通过机械装置和电子控制系统实现坐标系统之间的转换。
该机器人系统包括以下几个关键组件: - 圆柱坐标机械结构:由旋转和移动部件组成,用于转换圆柱坐标系和直角坐标系之间的位置。
- 传感器系统:通过激光扫描、视觉或其他传感器技术,实时获取工作环境的数据。
- 控制系统:基于实时数据和已编程的算法,控制机器人的运动和坐标系统转换。
机器人的工作流程如下: 1. 获取当前位置的圆柱坐标或直角坐标。
2. 在圆柱坐标系和直角坐标系之间进行转换,通过机械结构实现位置调整。
3. 根据转换后的坐标,控制机器人实现需要的动作。
4. 根据传感器系统获取的信息,实时调整和优化机器人的运动。
应用领域圆柱坐标直角坐标机器人在以下领域具有广泛的应用: ### 制造业圆柱坐标直角坐标机器人在制造业中扮演着重要角色。
在产品组装过程中,机器人可以根据产品的不同形状和尺寸,灵活地切换坐标系统以适应需要。
它还可以进行高精度的定位和重复动作,提高生产效率和产品质量。
医疗在医疗领域,圆柱坐标直角坐标机器人被用于手术机器人系统。
通过将机器人的操作转换为直角坐标系,医生可以在监控下进行精确的手术操作。
这种机器人系统提供了更高的精度、可操作性和控制性,为医生提供了更好的手术效果和患者安全。
物流在物流领域,圆柱坐标直角坐标机器人被广泛应用于自动化仓储系统。
机器人可以自由地在仓库中移动,根据需要在圆柱坐标系和直角坐标系之间转换。
机器人坐标系统.ppt
物体的姿态可由某个固接在物体上的坐标系来描述。设在 空间中除了有参考坐标系B外,还有物体质心上的一个笛卡尔正 交坐标系H,且H系与此物体的空间位置关系是固定不变的,那 么就可以H系的三个坐标轴的单位矢量相对于 B系的方向来表示H 系和B系的姿态。
2019/3/28
20
第三章 机器人坐标系统
2019/3/28
当用列向量表示单位矢量时,有
当用矩阵表示两个矢量的点乘时,有
n o n x ox n y o y nz oz n x ny
于是,变换矩阵R可以表示为:
n x R n o a n y nz
2019/3/28
o x T nz o y n o 0 oz
oa n
an o
对于单位矢量 i , j , k 也有同样的性质。 单位矢量 n , o , a在基坐标系中可表示为
n n x o o x a a x
2019/3/28
坐标变换和坐标系的旋转
坐标变换和坐标系的旋转一、介绍在数学和计算机科学领域,坐标变换和坐标系的旋转是非常重要的概念。
它们可以帮助我们在多维空间中进行位置和方向的变换,以及解决各种几何问题。
本文将深入讨论坐标变换和坐标系的旋转原理、应用和方法。
二、坐标变换的概念1. 坐标系坐标系是用来描述多维空间中点的位置的一组规则。
常见的坐标系有笛卡尔坐标系、极坐标系和球坐标系等。
不同的坐标系拥有不同的表示方式和转换方式,可以根据实际需求进行选择和应用。
2. 坐标变换坐标变换是指将一个坐标系中的点的坐标转换到另一个坐标系中的过程。
在三维空间中,常见的坐标变换包括平移、缩放和旋转。
通过坐标变换,我们可以在不同的坐标系中对点进行描述和分析。
三、坐标系的旋转1. 二维空间的旋转在二维空间中,我们可以通过旋转矩阵来实现坐标系的旋转变换。
旋转矩阵是一个二维方阵,可以将二维平面上的点绕原点进行旋转。
旋转矩阵的组成元素由余弦和正弦函数值得到,具体的计算公式可由三角函数知识导出。
2. 三维空间的旋转在三维空间中,坐标系的旋转变换可以由旋转矩阵或四元数来实现。
旋转矩阵是一个3x3的正交矩阵,可以表示绕任意轴进行旋转的变换。
而四元数是一种特殊的数学工具,可以方便地进行复杂的旋转变换。
四、坐标变换和坐标系旋转的应用1. 图形学在计算机图形学中,坐标变换和坐标系旋转被广泛应用于三维建模、形体变换和动画制作等领域。
通过使用合适的坐标转换和旋转方法,我们可以在电脑屏幕上展示出逼真的三维图像和动画效果。
2. 机器人技术在机器人技术中,坐标变换和坐标系旋转被用于描述机器人的运动和姿态。
通过坐标变换和旋转操作,机器人可以精准地定位和移动,实现各种复杂的自动化任务。
3. 导航系统在导航系统中,通过坐标变换和坐标系旋转,我们可以将地球表面上的经纬度坐标转换为二维平面上的笛卡尔坐标系,从而实现地图的显示和位置定位。
五、总结坐标变换和坐标系旋转是数学和计算机科学中的重要概念,它们可以帮助我们在多维空间中进行位置和方向的变换,解决各种几何问题。
《机器人学导论》
矢量表示姿态。这就可以确定一个坐标系相对于其他坐标系的位姿了。
例如:用 BAR和APBORG来描述坐标系B在坐标系A中的表达。其中
P A BORG
表示
坐标系的原点相对于坐标系A原点的位置。
这里坐标系B相对于坐标系A不仅有旋转还有平移变换。图中已知BP ,
如何求 AP ?
.
首先将BP 变换到一个中间坐标系,这个坐标系和{A}的
0
cos3
0
0 1
0
0
0
0
0
1
03T01T21T23T
.
PUMA560机器人运动学问题
图:PUMA560机械臂运动. 参数和坐标系分布
建立PUMA560的连杆参数表如下表所示:
i1
连杆参数值/mm a2=431.8 a3=. 20.32 d2=149.09 d4= 433.07
PUMA560变换矩阵
为0。
.
3.连杆坐标系的建立过程
Zi-1 i1
连杆i-1
Zi
Xi
i
.
4.连杆变换
图中有5个坐标系{i-1},{R},{Q},{P},{i}。{R}由{i-1}绕x轴旋转αi-1得 到,{Q}由{R}沿x轴方向平移ai-1得到,{P}由{R}绕z轴旋转θi得到,{i} 由{P}沿z轴方向平移di得到。 .
旋转矩阵R是坐标系B相对于坐标系A的表达。
(这里仅仅考虑旋转变换. )
例题:如右图所示,坐标系B相对于坐 标系A绕Z轴旋转30°。这里Z轴为由纸 内指向纸面外,求: 1.坐标系B相对于A的旋转矩阵R(用单 位向量表示)?
2.已知 B p =[0.0;2.0;3.0],求 A p ?
解:
机器人的空间描述与坐标变换
BPCBTCP APA BTBPA BTC BTCP
(2-24) (2-25)
{A}
{C}
{B}
CP
AP
OC
OB OA
图2-10 复合坐标变换
根据坐标变换的定义得
CATABTCBT
(2-26)
11
例2-3已知点u=7i+3j+2k,先对它进行绕Z轴旋转90o 的变换得点v,再对点v进行绕Y轴旋转90o的变换得 点w,求v和w。
f fxifyjfzk
以 f 为 Z 轴建立与{A}固连的坐标系{C}用n、o和f表示坐标系{C}三个坐标
轴的单位矢量,在坐标系{A}下表示为
ZA
n nxi ny j nzk o oxi oy j ozk f fxi fy j fzk
A C
R
n n
x y
ox oy
f f
x y
B
P
BAR
BP
(2-6)
图2-4旋转变换
B
Z
T A
式(2-6)即为我们要求的旋转变换关系,该变换是通过两个坐
标系之间的旋转变换实现的。
5
3.复合变换
如果两个坐标系之间即存在平移
又存在旋转,如何计算同一个空间点
在两个坐标系下描述的变换关系?
{A}
{C} {B}
BP AP
OB
为了得到位置矢量BP和AP之 间的变换关系,我们建立一个中 间坐标系{C}。
c90 0 s90 1
0
0
CAR
0
1
0
0
c 30
s 30
s90 0 c90 0 s 30 c 30
0 0
高中数学中的空间旋转与坐标转换
高中数学中的空间旋转与坐标转换在高中数学学习中,我们经常会遇到空间旋转和坐标转换的概念。
空间旋转是指将一个物体或者一个坐标系在空间中进行旋转,而坐标转换则是指将一个坐标系转换为另一个坐标系。
这两个概念在数学中有着重要的应用,不仅可以帮助我们理解几何形体的变化,还可以应用于物理学、工程学等领域。
首先,让我们来了解一下空间旋转。
空间旋转是指将一个物体绕着某个轴进行旋转的过程。
在三维空间中,我们可以将旋转轴设定为x轴、y轴或者z轴。
当我们将一个物体绕着某个轴旋转时,我们可以通过旋转角度来描述旋转的程度。
旋转角度可以用角度制或者弧度制来表示,具体取决于我们所使用的数学工具和问题的要求。
空间旋转在数学中有着广泛的应用。
例如,在几何学中,我们可以通过空间旋转来研究三维图形的性质。
在物理学中,空间旋转可以帮助我们理解刚体的运动和力学性质。
在工程学中,空间旋转可以应用于建筑设计、机械工程等领域。
因此,掌握空间旋转的概念和技巧对于我们的学习和职业发展都非常重要。
接下来,让我们转移到坐标转换的概念。
坐标转换是指将一个坐标系转换为另一个坐标系的过程。
在三维空间中,我们通常使用直角坐标系来描述点的位置。
直角坐标系由x轴、y轴和z轴组成,每个轴上的点都有一个对应的坐标值。
当我们需要将一个点的坐标从一个坐标系转换到另一个坐标系时,我们可以通过一系列的数学运算来实现。
坐标转换在数学中也有着广泛的应用。
例如,在几何学中,我们可以通过坐标转换来研究不同坐标系下的几何性质。
在物理学中,坐标转换可以帮助我们描述不同参考系下的物理现象。
在工程学中,坐标转换可以应用于地图绘制、导航系统等领域。
因此,掌握坐标转换的概念和技巧对于我们的学习和实践都非常重要。
空间旋转和坐标转换之间存在着密切的联系。
事实上,空间旋转可以通过坐标转换来实现。
当我们需要将一个物体绕着某个轴旋转时,我们可以通过坐标转换将旋转轴转换为坐标轴,然后再对坐标进行旋转。
这样,我们就可以通过数学运算来实现物体的旋转。
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3
2.2平移和旋转坐标系映 射
1.平移坐标变换
BP为坐标系{B}描述的某一空间位
{B}
置,我们也可以用AP(坐标系{A})描 述同一空间位置。因为两个坐标系具有 相同的姿态,同一个点在不同坐标系下 的描述满足以下关系
A
B
P
{A}
A
P OB
A
PBO
P B P A PBo
(2-4)
OA
图2-3平移变换
第二章 机器人的空间描述和坐标变换
2.1 位姿和坐标系描述
2.2平移和旋转坐标系映射 2.3平移和旋转齐次坐标变换 2.4物体的变换和变换方程 2.5通用旋转变换
1
2.1位置方位表示与坐标系描述
1.位置描述
矢量 Ap 表示箭头指向点的位置矢量,其 中右上角标“A”表示该点是用{A}坐标系描述 的。 px
注:固定坐标系变换,矩阵乘的顺序“自右向左”
13
2.4物体的变换和变换方程
已知坐标系{B}相对坐标系{A}的描述 求坐标系{A}相对坐标系{B}的描述
B A
A B
T
即齐次变换的求逆问题。
T
一种直接的方法是矩阵求逆,另一种方法是根据变换矩阵的特点直 接得出逆变换。后一种方法更简单方便。
给定 A 计算 BT
ZA
q
P1 XA
图2-7旋转算子
0 sq 1 0 0 cq 0 0
0 0 0 1
9
定义了平移算子和旋转算子以后,可以将它们复合实现复杂的映射 关系。变换算子与前面介绍的坐标变换矩阵形式完全相同,因为所有描 述均在同一坐标系下,所以不需上下标描述(坐标系)。
A
P2 T A P1
(2-23)
0 0 1 0
3 0 0 0 0 1 1 0
1
2 2
3 1
2
3
2
0 0
0 0
0 0 12 3 0 0 2 2 1 0 1 0 0
3 1
2
2
0 0
3 0 2 1
也可以按以下方法计算
③{A}沿xA和zA平移3和2,然后绕yA轴转90°,再绕新xA轴转 -30°得{C}
c90 A 0 C R s 90 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 s 90 0 c90 1 0 0 0
YA XA XB
将(2-5)式写成矩阵形式得:
BXT A T B A B A P BY A P B R P BZT A
(2-6)
图2-4旋转变换
式(2-6)即为我们要求的旋转变换关系,该变换是通过两个坐 标系之间的旋转变换实现的。
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3.复合变换
如果两个坐标系之间即存在平移 又存在旋转,如何计算同一个空间点 在两个坐标系下描述的变换关系? 为了得到位置矢量BP和AP之 间的变换关系,我们建立一个中 间坐标系{C}。
o ②{B}沿zB平移2个单位,然后绕yB轴转90o再绕新x B轴转150 得 系
图2-12楔形块角点坐标
0
3 1 2 2
0 0 1 0 2 3 2 1
1
2 2
3
3
0
1 2 0
2
16
1 0 0 1 A A B 因此 CT BT CT 0 0 0 0
0 1 1 0 o v Rot( z,90 )u 0 0 0 0
0 0 o w Rot( y,90 )v 1 0 0 1 0 0
w
v
0 0 1 0
1 0 0 0
0 7 3 3 7 0 0 2 2 1 1 1
如果改变旋转顺序,先对它进行绕y轴旋转90o,再绕z轴旋转90o,结 果如图2-11b所示。比较图2-11a和图2-11b可以发现最后的结果并不相同, 即旋转顺序影响变换结果。 从数学角度解释就是矩阵乘法不满足交换率, Rot(y,90o) Rot(z,90o) Rot(z,90o) Rot(y,90o)。
(2-10 ) (2-11)
T 4矩阵,称为齐次坐标变换矩阵。可以理解为坐标系{B}在固定坐 是 4 标系{A}中的描述。
A B
齐次坐标变换的主要作用是表达简洁,同时在表示多个坐标变换 的时候比较方便。
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2.齐次变换算子
在机器人学中还经常用到下面的变换,如图2-8,矢量AP1沿矢量 AQ平移至的AQ终点,得一矢量AP2。已知AP 和AQ求AP 的过程称之为 1 2 平移变换,与前面不同,这里只涉及单一坐标系。 (2-12) 可以采用齐次变换矩阵表示平移变换 (2-13) P2 Trans( A Q) A P1 Trans( A Q) 称为平移算子,其表达式为
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3.复合变换
复合变换主要有两种应用形式,一种是建立了多个坐标系描述机器人 的位姿,任务是确定不同坐标系下对同一个量描述之间的关系;另一种是 一个空间点在同一个坐标系内顺序经过多次平移或旋转变换,任务是确定 多次变换后点的位置。
如图2-10表示的三个坐标系,已知坐标系 A B {A}、{B}和{C}之间的变换矩阵 BT和 位置 CT 矢量CP,求在坐标系{A}下表示同一个点的 位置矢量AP。
r12 r22 r32
r13 r23 r33
(2-2)
图2-2方位表 示
2
3.位姿描述
固连坐标系把刚体位姿描述问题转化为坐标系的描述问题。图2-3 中坐标系{B}可以在固定坐标系{A}中描述为
{B}
A B
R
A
pBo
A
(2-3)
P 描述坐标系 {B}的原点位 Bo
A 旋转矩阵 B 描述坐标系 {B}的姿态,矢量 R 置。
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2.旋转坐标变 换
旋转坐标变换的任务是已知坐标系{B }描述的 A BR 一个点的位置矢量BP和旋转矩阵 ,求在坐标 系{A}下描述同一个点的位置矢量AP。
A A A B px B X T A P T B p y BYA P B pz B Z T A P
ZB
ZA
A
P(BP) YB
(2-5)
A
A
A
P2 A P1 AQ
{A}
A
A
P2
A
P1
P1
A
Q
O
I A Q 图2-6平移算子 Trans( Q) (2-14) 0 1 1 0 0 a A 其中I是33单位矩阵。例如若 Q=ai+bj+ck, 0 1 0 b 其中i、j和k分别表示坐标系{A}三个坐标轴的 Trans(a, b, c) 0 0 1 c 单位矢量,则平移算子表示为
B B A A T A PAo A R PBo B R PBo
(2-29)
逆变换可以直接用正变换的旋转矩阵和平移矩阵表示
B A A T B R T 0 A T A B R PBo 1
(2-30)
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例2-4,如图2-12给出的楔形块角点坐标系,求齐次坐标变换 ①{A}沿xA平移3个单位,再绕新的zA 轴转180o得 {B} c180 s180 0 1 0 0 0 1 0 A c180 0 B R s180 0 1 0 0 0 1 因此
0 0 0 1
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同样,我们可以研究矢量在同一坐标系下的旋转 变换,如图2-9,AP1绕Z轴转q角得到AP2。则
A
YA
A
P2 Rot( z, q z,q)称为旋转算子,其表达式为
sq 0 0 cq 0 0 (2-21) 0 1 0 0 0 1 同理,可以得到绕X轴和Y轴的旋转算子 0 0 cq 1 0 0 0 cq sq 0 Rot( y,q ) Rot( x, q ) sq 0 sq cq 0 0 0 0 1 0 cq sq Rot( z, q ) 0 0
B A
T
A 等价为:已知 B PBo ,求 R 和 A
B A
和 R
B
PAo
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根据前面的讨论,旋转矩阵关系为
B A A 1 A T R B R B R
(2-27) (2-28)
将坐标变换用于坐标系{B}的原点得
B
B
B A PBo A R PBo BPAo
PBo 是坐标系 {B}的原点在坐标系{B}中的描述,显然为零矢量。 由(2-28)式得
Y u X
(a) ZY顺序旋转
Z u X v w Y
如果只关心最后的变换结果,可以按下式计算
w Rot ( y,90o )v
0 1 Rot ( y,90o ) Rot ( z,90o )u 0 0
(b) Y Z顺序旋转 图2-11旋转顺序对 变换结果影响
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计算结果与前面的相同,称R= Rot(y,90o) Rot(z,90o) 为复合旋转算子。
1.齐次变换
坐标变换(2-8)可以写成以下形式
A A P B R 1 0 A
PBo B P 1 1
(2-9)
将位置矢量用41矢量表示,增加1维的数值恒为1,我们仍然用原 来的符号表示4维位置矢量并采用以下符号表示坐标变换矩阵
A B A B R A PBo T 1 0 A B P A T P B
齐次坐标变换总结:
1. 它是坐标系的描述。 A A R 表示坐标系 {B}在坐标系{A}下的描述, 的各列是坐标系 B BT A PBo {B}三个坐标轴方向的单位矢量, 而表示坐标系 {B}原点位置 。 B 2. 它是不同坐标系间的坐标变换。如 A P A T P B A P2 T A P1 3.它是同一坐标系内的变换算子。 齐次坐标变换是复杂空间变换的基础,必须认真理解和掌握。具体应 用的关键是理解它代表的是上面三种含义的哪一种,而不是简单的套用 公式!