机器人运动学(精品教程)
机器人学 第二章运动学
![机器人学 第二章运动学](https://img.taocdn.com/s3/m/8024fdcb9ec3d5bbfd0a742b.png)
B 用旋转矩阵 A R 表示坐标系{B}相对
A 于{A}的方位。同样,用 B R 描述坐标系
{A}相对于{B}的方位。二者都是正交矩 阵,两者互逆。
B A A 1 A T R B R B R
14
第二章 机器人运动学
§2.3 映射—坐标变换
Example: Frame {B} is rotated relative to frame {A} about Z by 30 degrees. Here Z is pointing out of the page. Writing the unit vectors of {B} in terms of {A} and stacking them as the columns of the rotation matrix:
这表明旋转矩阵的逆矩阵等于它的转置
ˆT AX B A A T A A ˆT ˆ Aˆ Aˆ B R B R YB X B YB Z B I 3 A ˆT ZB
A B
B 1 B T R A R A R
10
第二章 机器人运动学
9
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
进一步观察 因为
B A
,可以看出矩阵的行是单位矢量 {A}在 {B}中的描述.
R 为坐标系{A}相对于 {B}的描述
ˆT BX A A A ˆ Aˆ A ˆ B ˆT B R X B YB Z B YA B ˆT ZA B A T R B R 由转置得到 A
1
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
第三章机器人运动学
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第三章机器人运动学机器人运动学是研究机器人如何在二维或三维空间中进行运动的学科。
它涉及到机器人的轨迹规划、运动控制和路径规划等重要内容。
本章将介绍机器人运动学的基本概念和常用模型,帮助读者全面了解机器人的运动规律和控制原理。
1. 机器人运动学的基本概念机器人运动学是研究机器人位置和姿态变化的学科,包括正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学研究机器人的末端执行器的位置和姿态如何由关节变量确定;逆运动学则研究机器人如何通过末端执行器的位置和姿态来确定关节变量的值。
机器人的运动学建模一般采用DH(Denavit-Hartenberg)参数表示方法。
DH 参数是由Denavit和Hartenberg提出的一种机器人坐标系的选择和旋转轴的确定方法。
通过定义一系列关节坐标系,建立起机器人的坐标系链,并确定各个关节的旋转轴和约定的方向,可以方便地描述机器人的运动学特性。
2. 机器人正运动学机器人正运动学是研究机器人末端执行器位置和姿态如何由关节变量确定的问题。
在机器人的正运动学中,常用的方法有几何法和代数法。
2.1 几何法几何法是一种较为直观的方法,通过对机器人各个关节坐标系的位置和旋转进行推导,得到机器人末端执行器的位置和姿态。
几何法适用于无约束和无外力干扰的情况,可以简单快速地推导出机器人的正运动学方程。
2.2 代数法代数法是一种基于运动学链的代数运算的方法,通过DH参数建立起机器人的坐标系链,并通过矩阵运算推导出机器人的正运动学方程。
代数法在机器人正运动学的推导和计算过程中更具有普适性和灵活性。
3. 机器人逆运动学机器人逆运动学是研究机器人如何通过末端执行器的位置和姿态来确定关节变量的值的问题。
机器人逆运动学在机器人运动规划和路径控制中起到重要的作用。
机器人逆运动学的求解一般采用迭代方法,通过迭代计算来逼近解析解,实现对机器人关节变量的求解。
逆运动学的求解过程中可能会出现奇异点和多解的情况,需要通过约束条件和优化方法来处理。
机器人运动学课件
![机器人运动学课件](https://img.taocdn.com/s3/m/c47e95ad541810a6f524ccbff121dd36a32dc4e9.png)
轨迹规划实现
坐标系选择
在进行轨迹规划时,需要选择合适的坐标系,如笛卡尔坐 标系和关节坐标系等,以便于描述机器人的运动轨迹和关 节角度。
插值函数选择
选择合适的插值函数能够保证机器人的运动轨迹的光滑性 和连续性,需要根据实际需求和约束条件来确定插值函数 的形式和参数。
插值点选择
选择合适的插值点是实现精确轨迹的关键,需要根据实际 需求和约束条件来确定插值点的数量和位置。
根据不同的分类标准,轨迹规划可以分为多种类型,如基于时间的轨迹 规划、基于空间的轨迹规划、笛卡尔空间的轨迹规划和关节空间的轨迹 规划等。
轨迹规划方法
基于多项式的轨迹规划方法
基于样条曲线的轨迹规划方法
该方法通过使用多项式函数来描述机器人 的运动轨迹,具有简单、易实现的特点, 但可能会产生较大的轨迹误差。
描述机器人末端执行器的 方向变化。
齐次变换矩阵
用于描述平移和旋转的复 合变换,包括旋转和平移 矩阵的组合。
03
机器人运动学方程
齐次变换
齐次变换定义
齐次变换描述了刚体在空间中的位置和姿态,由平移和旋转组成 。
齐次变换矩阵
齐次变换可以用一个4x4的矩阵来表示,该矩阵包含了刚体的位置 信息和姿态信息。
绝对位置
相对于参考坐标系的机器 人位置。
相对位置
相对于机器人上某固定参 考点的位置。
姿态描述
方向描述
描述机器人的朝向,通常使用欧拉角 (俯仰角、偏航角、滚动角)或四元 数表示。
姿态矩阵
通过旋转和平移矩阵描述机器人末端 执行器的姿态。
坐标系转换
平移变换
描述机器人末端执行器在 空间中的位置变化。
旋转变换
根据机器人的关节类型和连接方式, 通过几何关系和运动约束建立机器人 末端执行器的位置和姿态的运动学方 程。
机器人技术基础课件第三章-机器人运动学精选全文完整版
![机器人技术基础课件第三章-机器人运动学精选全文完整版](https://img.taocdn.com/s3/m/e31f1f70b5daa58da0116c175f0e7cd1842518ca.png)
如此类推,对于六连杆机器人,有下列矩阵:
06T 01T 12T 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 01T12T 23T 34T 45T 56T
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
一个六连杆机械手可具有六个自由度,每个连杆含 有一个自由度,并能在其运动范围内任意定位与定向。 其中三个自由度用于规定位置,而另外三个自由度用 来规定姿态。
8
3.1.1 连杆坐标系
机械手的运动方向
机器人手部的位置和姿态也可以
用固连于手部的坐标系{B}的位姿
来表示
关节轴为ZB, ZB轴的单位方向 矢量α称为接近矢量,指向朝外。
(1) 坐标系{i-1}绕xi-1轴转角αi-1,使Zi-1与Zi平行,算子为Rot(x, αi-1) ; (2) 沿Xi-1轴平移ai-1,使Zi-1和Zi共线, 算子为Trans(ai-1,0,0); (3)绕Zi轴转角θi; 使得使Xi-1与Xi平行, 算子为Rot(z,θi);
(4) 沿Zi轴平移di。使得i-1系和i系重合, 算子为Trans(0,0,di)。
3.2.1 机器人正运动学方程
连杆 i 1
2
3
连杆长 度ai-1
0
a0
a1
连杆偏距 di 0
0
d2
连杆扭角 αi-1 00
00
-900
关节角 θi
θ1(00) θ2(00) θ3(00)
3.2.1 机器人正运动学方程
该3自由度机器人的运动学方程为:
1机器人运动学
![1机器人运动学](https://img.taocdn.com/s3/m/2860893e67ec102de2bd894d.png)
2) 棱柱联轴器(平动关节)的D-H坐标系
对于棱柱联轴器,距离di成为联轴器(关节)变量,而联轴器的方向即 为此联轴器移动的方向。该轴方向是规定的,但不同于转动关节的情况是 该轴空间位置没有规定。对于联轴器来说,其长度ai没有意义,令其为零。 联轴器的坐标系原点与下一个规定的连杆原点重合。棱柱联轴器的Z轴在 关节i+1的轴线上。Xi轴平行或反向平行于棱柱联轴器矢量与Zi矢量的交积。 当di= 0时,定义该联轴器的位置为零。
二、点在空间直角坐标系中绕过原点任意轴的一 般旋转变换 点A绕任意过原点的单位矢量k旋转角。kX、 kY、kZ分别为k矢量在固定参考系坐标轴X、Y、Z上 的三个分量,且
图1.7 一般旋转变换
可以证得,绕任意过原点的单位矢量k转角的旋转算子为
式中:
上式称为一般旋转齐次变换通式,它概括了绕X轴、Y轴及Z轴进行 旋转齐次变换的各种特殊情况。
手部的坐标系{B}的位姿来表示。 坐标系{B} 确定:取手部的中心点为原点
OB;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
图1.4 手部的位姿表示
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。
图1.12 棱柱联轴器连杆D-H坐标系示意图
1.3.2
连杆坐标系间的变换矩阵
一、连杆坐标系间的齐次变换矩阵的表示方法 用 表示机器人连杆n坐标系的坐标变换成连杆n–1坐标系的
坐标的齐次坐标变换矩阵,通常写成An。对于n个关节的机器人,前 一个关节向后一个关节的坐标齐次变换矩阵分别为
A
也就是
第七章 机器人运动学ppt课件
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编辑版pppt
8
➢ 杆件参数的定义—— 、li 、 i 和di i
由运动学的观点来看,杆件保持其两端关节间的形态
不变,这种形态由两个参数决定:杆件长度 li 和杆件扭
转角 i 。杆件的相对位置关系,由另外两个参数决定:
杆件的距离 di 和杆件的回转角 i 。
li — 关节 Ai 轴和 Ai+1 轴线公法线的长度。
li
i zi
yi
xi oi
绕 xi 轴转 i 角度,两
坐标系完全重合.
li 1
di
zi1 oi1
yi1
i
xi1
i 1 A i R ( z i 1 ,i ) T r a n s ( z i 1 , d 编i ) 辑T 版pr ppa t n s ( x i , l i ) R ( x i ,i )
机器人技术及空间应用
第七章 机器人运动学
机器人运动学主要是把机器人相对于固定参考 系的运动作为时间的函数进行分析研究,而不 考虑引起这些运动的力和力矩 将机器人的空间位移解析地表示为时间的函数, 特别是研究机器人关节变量空间和机器人末端 执行器位置和姿态之间的关系 本章将讨论机器人运动学几个具有实际意义的 基本问题。
• 并联机器人:刚性好,负载大,误差不积累,工作空间 小,姿态范围不大。
• 本章讲解以串联机器人为主。
编辑版pppt
3
§7.1.2 运动学研究的问题
Where is my hand?
Direct Kinematics HERE!
运动学正问题
运动学逆问题
How do I put my hand here?
ny
z
n0x
机器人运动学教学课件
![机器人运动学教学课件](https://img.taocdn.com/s3/m/97474bcfb8d528ea81c758f5f61fb7360b4c2b06.png)
工业机器人在物流仓储领域的应用包 括自动化分拣、搬运、装卸等作业, 提高仓储物流效率,降低人工成本。
服务机器人应用
家庭服务
服务机器人可以承担家庭 保洁、照料老人和儿童等 任务,提高家庭生活的便 利性和舒适度。
餐饮服务
服务机器人在餐厅中可以 协助送餐、点餐等工作, 提升餐饮服务效率,减少 人工成本。
机器人运动学教学课 件
目 录
• 机器人运动学概述 • 机器人运动学基础知识 • 机器人运动学实例分析 • 机器人运动学在实践中的应用 • 机器人运动学面临的挑战与展望 • 机器人运动学教学建议与资源
01
机器人运动学概述
定义与概念
定义
机器人运动学是研究机器人关节运动 和末端执行器位姿的一门科学。
新型机器人的运动学研究展望
总结词
随着技术的不断发展,新型机器人不断涌现,对运动 学研究提出了新的挑战和机遇。
详细描述
随着机器人技术的不断进步和应用领域的拓展,新型 机器人如柔性机器人、可穿戴机器人、微型机器人等 不断涌现。这些新型机器人的运动学特性与传统机器 人有很大的不同,需要针对其特点进行深入研究。同 时,随着机器学习和人工智能技术的快速发展,基于 数据驱动的运动学学习方法也成为了研究热点,有望 为新型机器人的运动学研究提供新的思路和方法。
THANKS
感谢观看
详细描述
三关节机器人是一个更接近实际应用的模型,其运动学分析能够帮助学生理解更复杂的运动。通过分 析三关节机器人的运动学方程,学生可以进一步了解如何处理多个关节的协同运动,以及如何实现复 杂的轨迹规划。
多关节机器人的运动学分析
总结词
高级模型,需要综合运用知识。
详细描述
多关节机器人是一个高级模型,其运动学分析需要学生综合运用所学的知识。通过分析 多关节机器人的运动学方程,学生可以进一步提高解决复杂问题的能力,为将来在实际
机器人运动学正解逆解-精PPT课件
![机器人运动学正解逆解-精PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/ea546f9251e2524de518964bcf84b9d528ea2cc2.png)
A3
ai—沿 xi 轴, zi-1 轴与 xi 轴交点到Oi 的距离
αi — 绕 xi 轴,由 zi-1 转向zi
di — 沿 zi-1 轴,zi-1 轴和 xi 交点至Oi –1 坐标
系原点的距离
θi — 绕 zi-1 轴,由 xi-1转向 xi
A5
A4 A6
.
16
连杆 n θn
dn
anαn1 θ1 源自900) 0S5S6 0C234S5 S234S5
C5 0
C234a4 C23a3 C2a2
S234a4
S23a3
S2a2
0
1
根据第3行第4列元素对应相等可得到
1a rc tp paxy)n和 (111 8 0
.
29
根据1,4元素和2,4元素,可得到:
pxC 1pyS1C23 a4 4C2a 33C2a2 pzS23 a4 4S2a 33S2a2
C234a4 ) S234a4 )
进而可得:
4 234 2 3
再 根 据 对 应 项 元 素 相 , 等 可 以 得 到
S5 C23(4 C1ax S1ay ) S234az
C5 C1ay S1ax
5
arctanC234(C1ax S1ax
S1ay ) C1ay
S234az
.
32
§1.4 机器人正向运动学
工业机器人的正向运动学是指已知各关节的类型、相邻 关节之间的尺寸和相邻关节相对运动量的大小时,如何确 定工业机器人末端操作器在固定坐标系中的位姿。
主要包括以下内容: 1) 相对杆件的坐标系的确定; 2) 建立各连杆的模型矩阵A; 3) 正运动学算法;
.
1
机器人运动学精品PPT课件
![机器人运动学精品PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/6c38f2774431b90d6c85c78c.png)
D-H变换矩阵
cosi
i1 Ai
sin
i
0
0
sini cosi cosi cosi
sin i
0
sini sin i cosi sin i
cosi
0
ai cosi
ai
sin
i
di 1
机器人的运动学方程
0Ti
0 A1 1A2
A i1 i
运动学逆问题
▪ 多解性,剔除多余解原则
❖根据关节运动空间合适的解 ❖选择一个与前一采样时间最接近的解 ❖根据避障要求得选择合适的解 ❖逐级剔除多余解
0 1 0 1
T1
1 0
0 0
0 -1
10 9
0 0 0
1
1 0 0 -10
T2
0 0
-1 0
0 -1
20
10
0 0 0
1
x yz
• 试求立方体中心在机座坐标系∑0中的位置
• 该手爪从上方把物体抓起,同时手爪的开合方向与物体的Y轴同向, 那么,求手爪相对于∑0的姿态是什么?
解1:
已知 摄T物 T1 , 摄T机 T2 , 求机T物
▪ 可解性
❖所有具有转动和移动关节的系统,在一个单一串联中 总共有6个(或小于6个)自由度时,是可解的,一般 是数值解,它不是解析表达式,而是利用数值迭代原 理求解,它的计算量要比解析解大
❖如若干个关节轴线相交和或多个关节轴线等于0或90° 的情况下,具有6个自由度的机器人可得到解析解
例题:
在机器人工作台上加装一电视摄像机,摄像机可见到固联 着6DOF关节机器人的机座坐标系原点,它也可以见到被操作 物体(立方体)的中心,如果在物体中心建一局部坐标系,则 摄像机所见到的这个物体可由齐次变换矩阵T1来表示,如果摄 像机所见到的机座坐标系为矩阵T2表示。
课件:第三章机器人运动学
![课件:第三章机器人运动学](https://img.taocdn.com/s3/m/990229f6a76e58fafbb003e7.png)
• 3.1 机器人运动方程的表示
• 3.1.2 运动位置和坐标
• 一旦机械手的运动姿态由某个姿态变换规定之后,它在基坐标系中的 位置就能够由左乘一个对应于矢量p的平移变换来确定。
1 0 0 px
T6
0 0
1 0
0 1
p
y
某姿态变换
pz
0 0
0
1
Robotics运动学
3.1 机器人运动方程的表示
3.1.3 连杆变换矩阵 1.广义连杆(D-H坐标)
所有关节全为转动关节时: Zi坐标轴; Xi坐标轴; Yi坐标轴;
连杆长度ai;连杆两端关节公共法线距离 连杆扭角αi;垂直于ai所在平面内两轴的夹角 两连杆距离di;两连杆的相对位置di 两杆夹角θ 两连杆法线的夹角
Robotics运动学
3.1 机器人运动方程的表示
s c 0 0ny
oy
ay
p
y
s
c
0 0
0
0
0 0
1 0
0 1
nz 1
oz 1
az 1
pz 1
sc
0
ss
0
c 0
0 1
(3-39)
Robotics运动学
3.2 机械手运动方程的求解
3.2.1欧拉变换解
重写为
f11(n) f11(o) f11(a) f11( p) cc cs s 0
保持姿态,执行器要绕其自身Y和Z轴反向旋转.
Sph( , , r) Rot(z, )Rot( y, )Trans(0,0, r)Rot( yA, )Rot(zA, )
1 0 0 rcs
0
1
0
rss
机器人学 第2章 机器人运动学4教材
![机器人学 第2章 机器人运动学4教材](https://img.taocdn.com/s3/m/0ff0939650e2524de4187e3f.png)
p
y
? ?
p
z
? ?
?0 0 0 1 ?
3.坐标变换
3.1平移变换 (Translation transformation ): 坐标系 {B}与{ A}的方向向量平行,原点不同。
?1 0 0 px ?
T ? ??0
1
0
p
y
? ?,
?0 ?
0
1
pz
? ?
?0 0 0 1 ?
A p ? T ?B
? ?
? 所谓逆变换就是将被变换的坐标系返回到原来的坐标系。
? 变换矩阵的一般表达形式:
?nx ox ax px ?
T ? ??n y
oy
ay
p
y
? ?
?nz oz az pz ?
? ?
0
0
0
1
? ?
式中 n, o, a 是旋转变换列向量, p 是平移向量,其逆是
?nx n y nz ? p ?n ?
T ?1 ?
2. 姿态描述
姿态描述:刚体的空间表示。
一个刚体在空间有几个自由度?
通常的做法是:定义两个坐标系 ? 空 间固定坐标系和刚体固定坐标系。
常用的姿态描述:
旋转矩阵的姿态描述(笛卡尔坐标系 下),
欧拉(Euler )角的姿态描述, 利用横滚(R:Roll )、俯仰(P:
pitch )、偏转(Y:yaw )角 (RPY角)的姿态描述等。
r22
r23
? ?
??r31 r32 r33 ??
?nx ox ? x ?
??? A RB ? ?n
o ? ?? ??ny
oy
?
y
? ?
《机器人运动学》课件
![《机器人运动学》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/2747f856640e52ea551810a6f524ccbff121ca1e.png)
机器人正向运动学建模
正向运动学
根据机器人关节参数,计算机器人末端执行器在笛卡尔坐标 系中的位置和姿态的过程。
正向运动学模型
描述机器人末端执行器位置和姿态与关节参数之间关系的数 学模型。
机器人逆向运动学建模
逆向运动学
已知机器人末端执行器在笛卡尔坐标系中的位置和姿态,求解机器人关节参数 的过程。
逆向运动学模型
02
它主要关注机器人在三维空间中 的位置和姿态,以及如何通过关 节运动来实现这些位置和姿态的 变化。
机器人运动学的研究内容
机器人位姿表示
研究如何用数学表达式表示机 器人在三维空间中的位置和姿
态。
运动学方程
建立机器人末端执行器位姿与 关节状态之间的数学关系,即 运动学方程。
运动学逆解与正解
研究如何通过给定的位姿求解 关节状态(逆解),以及如何 通过给定的关节状态求解位姿 (正解)。
关节坐标系
基于机器人关节建立的坐标系,常用于描述机器 人的关节运动状态。
工作坐标系
基于机器人工作需求建立的坐标系,常用于描述 机器人末端执行器的位置和姿态。
CHAPTER 03
机器人运动学建模
齐次变换与坐标变换
齐次变换
描述空间中物体位置和方向变化的数 学工具,包括平移和旋转。
坐标变换
将一个坐标系中的位置和方向信息转 换到另一个坐标系中的过程,涉及到 齐次变换的应用。
关节空间的轨迹规划
定义
关节空间是指机器人的各个关节角度 构成的坐标系,关节空间的轨迹规划 是指通过控制机器人的关节角度来实 现机器人的运动。
方法
常用的方法包括多项式插值、样条曲 线插值等,通过设定起始和目标位置 的关节角度,计算出一条平滑的关节 角度路径。
第三章机器人运动学PPT课件
![第三章机器人运动学PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/1578a0a8ba0d4a7302763af2.png)
由这些矢量描述的空间称为关节空间。
• 正向运动学:关节空间末端笛卡儿空间,单射 • 逆向运动学:末端笛卡儿空间关节空间,复射
不同的关节空间,相同的 末端笛卡儿空间
关节空间与末端笛卡儿空 间映射关系
第三章 机器人的运动学
3.1 工业机器人运动学
,它的齐
次坐标就是
,即满足Px=ωPx/ω,Py=ωPy/ω,
Pz=ωPz/ω(ω是非零整数)。可以看出,在三维直角坐标系中,
由于ω取值的不同,一个点的齐次坐标的表达不唯一。
齐次坐标不仅可以规定点的位置(ω为非零整数),还可以
用来规定矢量的方向(第四个元素为零时)。列向量
(
)表示空间的无穷远点,a,b和c称为它的方向
单位主矢量相对于坐标系{A}的方向余弦组成:
xB
yB
zB
xA
yA
zA
其中:co scoxB s ,xA ()
既表示了刚体F在{A}系中的方位,也描述了{B}系在{A}系中的 姿态。
3.1.2.2 坐标变换
一、坐标平移
如图3-5,坐标系{B}与{A} 方向相同,但原点不重合。
图3-5 坐标平移
此式称为平移方程。其中 是B系中的原点在A系中的表示。
0
0
0
1
1
1
给定坐标系{A},{B}和{C},已知{B}相对{A}的描述为 ,
{C}相对{B}的描述为
AP A BTBP BPC BTCP APC ATCP
,则有
APA BTC BTCP
CATABTCBT
从而定义复合变换
。
同理得出:
机器人运动学(精品教程)
![机器人运动学(精品教程)](https://img.taocdn.com/s3/m/bed5c90df78a6529647d5330.png)
第2章 机器人位置运动学2.1 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。
2.2 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2.1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2.1 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。
这是因为如果关节或连杆有丝毫的偏差,该关节之后的所有关节的位置都会改变且没有反馈。
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(2.3)
其中, ax , by , cz 是参考坐标系中表示该点的坐标。显然,也可以用其他坐标来表示空间点的 位置。
图 2.3 空间点的表示
2.3.2 空间向量的表示 向量可以由三个起始和终止的坐标来表示。如果一个向量起始于点 A,终止于点 B,那么它可以 表示为 P AB ( Bx Ax )i ( By Ay ) j ( Bz Az )k 。特殊情况下,如果一个向量起始于原点(如图 2.4 所 示) ,则有:
nx ox ny oy nz o 0 z nx ax ny ay nz az 0 ax ox ay oy az oz 0
nx 2 ny 2 nz 2 1 ox 2 oy 2 oz 2 1 ax 2 a y 2 az 2 1
或 或 或 或 或 或
no a
例 2.3 对于下列坐标系,求解所缺元素的值,并用矩阵来表示这个坐标系。
(2.11)
0 ? 5 ? 0 . 7 0 7 ? ? 3 F ? ? 0 2 0 0 1 0
解: 显然,表示坐标系原点位置的值 5,3,2 对约束方程无影响。注意在三个方向向量中只有三个值 是给定的,但这也已足够了。根据式(2.10) ,得:
nx F ny nz
ox oy oz
ax ay az
(2.7)
图 2.5 坐标系在参考坐标系原点的表示
2.3.4 坐标系在固定参考坐标系中的表示 如果一个坐标系不再固定参考坐标系的原点(实际上也可包括在原点的情况) ,那么该坐标系的 原点相对于参考坐标系的位置也必须表示出来。为此,在该坐标系原点与参考坐标系原点之间做一个 向量来表示该坐标系的位置(如图 2.6 所示) 。这个向量由相对于参考坐标系的三个向量来表示。这 样,这个坐标系就可以由三个表示方向的单位向量以及第四个位置向量来表示。
第 2 章 机器人位置运动学
2.1 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。
3 5 ,等等和 0.487, Py 6.16 6.16
P unit
0.487 0.811 0.324 0
2.3.3 坐标系在固定参考坐标系原点的表示 一个中心位于参考坐标系原点的坐标系由三个向量表示,通常着三个向量相互垂直,称为单位向 量 n, o, a ,分别表示法线(normal) 、指向(orientation)和接近(approach)向量(如图 2.5 所示) 。正 如 2.3.3 节所述,每一个单位向量都由它们所在参考坐标系着的三个分量表示。这样,坐标系 F 可以 由三个向量以矩阵的形式表示为:
6 10 P 4 2
和
3 5 P 2 0
然而,为了将方向向量变为单位向量,须将该向量归一化使之长度等于 1。这样,向量的每一个 分量都要除以三个分量平方和的开方:
2 2 PX 2 P 6.16, 其中Px Y P Z
P a x i by j c z k
(2.4)
其中 ax , by , cz 是该向量在参考坐标系中的三个分量。实际上,前一节的点 P 就是用连接到该点的向量 来表示的,具体地说,也就是用该向量的三个坐标来表示。
图 2.4 空间向量的表示
向量的三个分量也可以写成矩阵的形式,如式(2.5)所示。在本书中将补开环机器人的这一缺陷,机器人手的位置可由类似摄像机的装置来进行不断测量,于是 机器人需借助外部手段(比如辅助手臂或激光束)来构成闭环系统。或者按照常规做法,也可通过增 加机器人连杆和关节强度来减少偏移,采用这种方法将导致机器人重量重、体积大、动作慢,而且它 的额定负载与实际负载相比非常小。
于 y 轴的角度为 45°,a 轴相对于 z 轴的角度为 45°。该坐标系可以表示为:
0 0 1 0 0.707 0.707 F 0 0.707 0.707 0 0 0
3 5 7 1
图 2.7 坐标系在空间的表示举例
2.3.5 刚体的表示 一个物体在空间的表示可以这样实现:通过在它上面固连一个坐标系,再将该固连的坐标系在空 间表示出来。 由于这个坐标系一直固连在该物体上, 所以该物体相对于坐标系的位姿是已知的。 因此, 只要这个坐标系可以在空间表示出来,那么这个物体相对于固定坐标系的位姿也就已知了(如图 2.8 所示) 。如前所述,空间坐标系可以用矩阵表示,其中坐标原点以及相对于参考坐标系的表示该坐标 系姿态的三个向量也可以由该矩阵表示出来。于是有:
图 2.1 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。这是因为如果关节或连杆有丝毫的偏差,该关节之后的所有关 节的位置都会改变且没有反馈。 例如, 在图 2.2 所示的四杆机构中, 如果连杆 AB 偏移, 它将影响 O2 B 杆。而在开环系统中(例如机器人) ,由于没有反馈,之后的所有构件都会发生偏移。于是,在开环 系统中,必须不断测量所有关节和连杆的参数,或者监控系统的末端,以便知道机器的运动位置。通 过比较如下的两个连杆机构的向量方程,可以表示出这种差别,该向量方程表示了不同连杆之间的关 系。
2.2 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 2.1 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。
(2.6)
变量 w 可以为任意数,而且随着它的变化,向量的大小也会发生变化,这与在计算机图形学中缩放 一张图片十分类似。随着 w 值的改变,向量的大小也相应地变化。如果 w 大于 1,向量的所有分量 都变大;如果 w 小于 1,向量的所有分量都变小。这种方法也用于计算机图形学中改变图形与画片的 大小。 如果 w 是 1,各分量的大小保持不变。但是,如果 w=0,ax , by , cz 则为无穷大。在这种情况下,x, y 和 z(以及 ax , by , cz )表示一个长度为无穷大的向量,它的方向即为该向量所表示的方向。这就意味 着方向向量可以由比例因子 w=0 的向量来表示,这里向量的长度并不重要,而其方向由该向量的三 个分量来表示。 例 2.1 有一个向量 P=3i+5j+2k,按如下要求将其表示成矩阵形式: (1)比例因子为 2 (2)将它表示为方向的单位向量 解: 该向量可以表示为比例因子为 2 的矩阵形式,当比例因子为 0 时,则可以表示为方向向量,结果 如下:
图 2.2 (a)闭环机构;(b)开环机构
2.3 机器人运动学的矩阵表示
矩阵可用来表示点、向量、坐标系、平移、旋转以及变换,还可以表示坐标系中的物体和其他运 动元件。 2.3.1 空间点的表示 空间点 P(如图 2.3 所示)可以用它的相对于参考坐标系的三个坐标来表示:
P axi by j cz k
nx ( 0 ) 0.70 oy7 ( nz ) oz ( nx ( ax ) 0 . 7 0 a 7y ( n )z ax ( 0 ) ay ( oy ) 0o( z )
1
)
0 0
(0) 0
nx 2 0 . 7 027 nz 2
02 oy 2 oz 2 1 ax 2 a y 2 0 2 1
nx n F y nz 0
ox oy oz 0
ax ay az 0
px py pz 1
(2.8)
图 2.6 一个坐标系在另一个坐标系中的表示
如式(2.8)所示,前三个向量是 w=0 的方向向量,表示该坐标系的三个单位向量 n, o, a 的方向,而 第四个 w=1 的向量表示该坐标系原点相对于参考坐标系的位置。与单位向量不同,向量 P 的长度十 分重要,因而使用比例因子为 1。坐标系也可以由一个没有比例因子的 3 4 矩阵表示,但不常用。 例 2.2 如图 2.7 所示的 F 坐标系位于参考坐标系中 3,5,7 的位置,它的 n 轴与 x 轴平行,o 轴相对
O 1 A AB O1O2 O2 B O 1 A AB BC O1C
(2.1) (2.2)
可见,如果连杆 AB 偏移,连杆 O2 B 也会相应地移动,式(2.1)的两边随连杆的变化而改变。 而另一方面,如果机器人的连杆 AB 偏移,所有的后续连杆也会移动,除非 O1C 有其他方法测量,否
三个向量 n, o, a 相互垂直
每个单位向量的长度必须为 1
图 2.8 空间物体的表示
我们可以将其转换为以下六个约束方程: