六自由度工业机器人运动学和动力学分析答辩PPT
六自由度机器人运动学分析
六自由度机器人运动学分析殷固密，王建生（五邑大学智能制造学部，广东江门529020）0引言随着中国制造2025和工业4.0的提出与发展，机器人在“机器换人”和提高社会生产力中扮演着不可或缺的重要位置。
为了使机器人平稳准确地完成指定任务，机器人的运动学分析是必不可少的。
其中，机器人运动学分析的基础就是D-H 参数建立和正逆运动学求解及验证。
通过基础分析，可以帮我们了解机器人的工作方法，揭示机构的合理运动方案和控制算法。
结合使用仿真软件的计算可视化，可以更直观地体现机器人的设计效果，及时发现缺点和不足并改正。
以库卡机器人KR16-2，一种末端三关节轴线相交于一点的六自由度工业机器人为研究对象，通过Craig 和Spong 两种不同的D-H 法则(全称Denavit-Hartenber)对该机器人机型进行运动学建模，推导出机器人正逆运动学模型，并利用MATLA 及Robotics Toolbox 进行运动学分析仿真验证。
1机器人建模KR16-2机器人实物模型的基本结构及尺寸如图1所示。
1.1Craig 的D-H 方法建模Craig 的D-H 方法又称改进D-H 方法（简称MDH ）,其建立各个关节参考坐标系为：以关节轴i 和i+1的交点或公垂线与i 轴的交点作为连杆坐标系{i }的原点；以关节轴i 轴的方向为坐标轴z i 的方向；以关节轴i 和i+1的公垂线方向为x i 方向，且指向指向关节轴i+1的方向；y i 根据右手直角坐标系螺旋法则确定，建立D-H 坐标系如图2所示。
根据建立的D-H 坐标系，得出各个关节的D-H 参数，如表1所示。
其中，连杆长度a i 为沿x i 轴从z i 移动到z i+1的距离；连杆扭角αi 为绕x i 轴从z i 旋转到z i +1的角度；连杆偏距d i 为沿z i 轴从x i -1移动到x i 的距离；连杆转角θi 为沿z i 轴从x i -1旋转到x i 的角度。
摘要：针对机器人不同运动学的建模方法，以KUKA机器人KR16-2为模型，分别采用Craig和Spong的D-H方法（全称Denavit-Hartenberg方法），建立D-H坐标系，建立机器人运动学模型，求解正逆运动学方程，并利用MATLAB中的Robotics Toolbox工具箱对机器人正逆运动学进行示教验证。
机器人技术导论6自由度
机器人技术导论以6自由度工业机器人为例，分析讨论机器人的控制：工业机器人能够提高生产过程的自动化程度和生产设备的适应能力，因而提高产品质量和产品在市场上的竞争能力。
全世界已有约80万台工业机器人正在汽车工业、机电工业和其他工业部门运行，为人类的物质生产建功立业。
其中，以焊接机器人和装配机器人为两个最主要的应用领域。
与工业机器人相比，其他机器人的数量尚十分有限，但其重要性不容忽视，发展前景也十分看好。
市场上供应的工业机器人，关节数多为3~7个。
最典型的工业机器人具有六个关节，存在六个自由度，带有夹手（通常称为手或末端执行装置）。
辛辛那提-米拉克龙T3、尤尼梅逊的PUMA650和斯坦福机械手都是具有六个关节的工业机器人，并分别由液压、气压或电气传动装置驱动。
位置控制：工业机器人位置控制的目的，就是要使机器人各关节实现预先所规划的运动，最终保证工业机器人终端(手爪)沿预定的轨迹运行。
这类运动控制的特点是连续控制工业机器人手爪(或工具)的位姿轨迹。
一般要求速度可控、轨迹光滑且运动平稳。
轨迹控制的技术指标是轨迹精度和平稳性。
工业机器人的控制是个多输入一多输出控制系统。
我们把每个关节作为一个独立的系统。
因而，对于一个具有m个关节的工业机器人来说，我们可以把它分解成m个独立的单输入一单输出控制系统。
这种独立关节控制方法是近似的，因为它忽略了工业机器人的运动结构特点，即各个关节之间相互耦合和随形位变化的事实。
如果对于更高性能要求的机器人控制，则必须考虑更有效的动态模型、更高级的控制方法和更完善的计算机体系结构。
仅控制机器人离散点上手爪或工具的位姿，尽快而无超调地实现相邻点的运动，对运动轨迹不作控制。
主要技术指标：点位精度、完成运动的时间。
2机器人控制系统结构及工作原理基于PC的Windows操作系统，因其友好的人机界面和广泛的用户基础，而成为基于PC控制器的首选。
采用PC作为机器人控制器的主机系统的优点是：①成本低；②具有开放性；③完备的软件开发环境和丰富的软件资源；④良好的通讯功能。
第三章机器人运动学PPT课件
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：cos cos(xB , 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。
xA
OB
30o xB
yA yB 30o
所以有：
cos 300 sin 300 0 0.866 0.5 0
A B
R
R(
z,300
)
sin
300
cos 300
0
0.5
0.866 0
0
0
1 0
0 1
10
A PBO
5
0
最后得： APBAR BP APBO
9.098 12.562
第三章 机器人的运动学
3.1 工业机器人运动学
3.1.1 相关知识回顾
一、行列式和矩阵 1. 行列式按照行（或列）展开法则：行列式等于它的任意一行 （或列）各元素与其对应的代数余子式乘积之和。
2.行矩阵 3.列矩阵 4.矩阵相等：两同型矩阵（行数和列数都相等）对应元素相等。
5.单位矩阵：主对角线元素为1，其它所 有的元素都为0的方阵。 6.矩阵的运算 （1）矩阵的加法：两同型矩阵的对应元素相加。
，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。
工业机器人运动学课件
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
定义与分类
定义
工业机器人是一种可编程、多自 由度的自动化机械业任务。
分类
根据应用领域和功能特点，工业 机器人可分为搬运机器人、焊接 机器人、装配机器人、加工机器 人等。
工业机器人运动学课件
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
• 工业机器人概述 • 工业机器人运动学基础 • 工业机器人关节结构与运动特性 • 工业机器人运动学建模 • 工业机器人轨迹规划 • 工业机器人控制技术 • 工业机器人应用案例分析
目录
CONTENTS
01
人工操作成本。
THANKS
感谢观看
位置控制与速度控制
位置控制
通过设定目标位置，控制器计算出机 器人需要执行的路径和动作，使机器 人准确到达目标位置。
速度控制
通过设定目标速度，控制器计算出机 器人需要执行的动作，使机器人在运 动过程中保持恒定的速度。
力控制与力矩控制
力控制
通过设定目标力，控制器计算出机器人需要执行的路径和动作，使机器人施加的目标力作用于被操作 物体上。
学要求。
轨迹规划的分类
根据运动学和动力学模型的不同 ，轨迹规划可以分为运动学轨迹
规划和动力学轨迹规划。
轨迹规划的步骤
包括路径生成、速度和加速度控 制、碰撞检测和避障等。
关节空间的轨迹规划
01
关节空间定义
关节空间是指机器人的各个关节角度构成的坐标系，是机器人的内部状
态空间。
02 03
关节空间轨迹规划方法
逆运动学模型
已知机器人末端执行器的位置和姿态，求解对应的关节变量。
基于SolidWorks六自由度焊接机械手三维运动模拟PPT答辩稿
致 谢
感谢指导老师在此设计过程中给予
了热情诚恳的帮助和各位老师的精 心指导,限于水平有限，有遗漏和 错误之处希望各位老师批评指证
1.6焊接机械手的工作原理
固定机座后通过机身上转台的旋转和大小 手臂的运动带动旋转手腕的转动和摆动手 腕的运动，在给手抓一个配合尺寸使之能 够自由的伸缩以便夹取工件。
1.7 焊接机械手的构成和设计
焊接机械手的零部件包括:机座、机座盖板、 机身、转台、大臂、小臂、旋转手腕、摆 动手腕、手抓、销钉、螺栓、螺母等 。
SolidWorks数字化模型 →模型导入→添加复 杂约束力→仿真分析→模型优化。
六自由度机械手的运动情况给出各个转动 副的旋转角度
2.1 模拟加载与仿真
启动SolidWorks软件，如下图选择“装配图” 选项，单击“确定”按钮，建立装配体操 作界面。
2.2机构的装配过程
选择左下方“浏览”按钮如图，打开零件存放的目录，选择第一 个零件系统将默认为固定的零件，以后添加的零件依次为基准。 先选择名称为转台的零件，单击“打开”。单击界面任何位置零 件固定在界面中。在工具栏中选择“插入零部件”，如前操作打 开文件夹，继续选择零件大臂。为了不至于零件过多装配过程复 杂，采取逐个添加约束的方法，进行逐个配合并完成定位。继续 添加零件和配合的操作直到完成装配体。装配过程中合理的选择 配合关系以方便以后的运动仿真操作。如下图
基于SolidWorks六自由度 焊接机械手三维运动模拟
学生姓名:马俊 专业:机械设计制造及其自动化 指导教师:刘天祥
本课题的主要研究内容
（1）查阅机器人技术相关文章和机构，了 解国内外焊接机器人的应用和发展。 （2）画出六自由度焊接机械手部装配图。 （3）应用solidworks对机械手部分进行三维 运动。 （4）用COSMOSMotion软件对其进行仿真。
工业机器人的运动学PPT课件
手部坐标系X′轴的方向可用单位矢量n
来表示:
α=90°,β=180°,γ=90°
n: n=cosγ=0
同理,手部坐标系 Y′轴与 Z ′轴的方向可分别用单位矢量 o 和 a 来表示，
根据式(2-8)可知,手部位姿可用矩阵表达为
0 -1 0 1
T=[n o a p]= -1 0 0 1
0 0 -1 1
0 精选PPT课件 0 0 1
11
2.2齐次变换及运算
刚体的运动是由转动和平移组成的。为了能用同一矩阵 表示转动和平移,有必要引入(4×4)的齐次坐标变换矩阵。
一、平移的齐次变换
首先,我们介绍点在空间直角坐标系中的平移。
如图所示,空间某一点A ,坐标为( x , y ,z),当它平移至
a=cosα, b=cosβ, c=cosγ 图中矢量v所坐落的点O为坐标原点,可用(4×1)列
精选PPT课件
5
例2-1 用齐次坐标写出图2-3中矢量 u 、v、w 的方向列阵。
解 矢量 u: cosα =0, cosβ =0.7071067, cosγ =0.7071067 u=[0 0.7071067 0.7071067 0] T 矢量 v: cosα =0.7071067, cosβ =0, cosγ =0.7071067 v=[0.7071067 0 0.7071067 0] T 矢量 w: cosα =0.5, cosβ =0.5, cosγ =0.7071067 w=[0.5 0.5 0.7071067 0] T
系{B}的位姿来表示,如图所示。
手部的位姿可用(4×4)矩阵 表示为：
nx ox ax px [ n o a p ]= ny oy ay py
《工业机器人技术及应用》教学课件—03工业机器人运动学和动力学
规定:
①列阵［a b c 0］T中第四个元素为零, 且a2+b2+c2=1, 表示某轴(或某矢量)的方向;
图3-2 坐标轴方向的描述
②列阵［a b c ω］T中第四个元素不为零, 则表示空间某点的位置。
3.1 工业机器人的运动学
例如, 在图3-2中, 矢量v的方向用(4×1)列阵表示为
其中: a=cosα, b=cosβ, c=cosγ。
当α=60°, β=60°, γ=45°时, 矢量为
3.1 工业机器人的运动学
4. 动坐标系位姿的描述就是用位姿矩阵对动坐标系原点位
置和坐标系各坐标轴方向的描述。该位姿矩阵为(4×4)的方 阵。如上述直角坐标系可描述为:
3.1 工业机器人的运动学
5. 刚体位姿的描述 机器人的每一个连杆均可视为一个刚体, 若给定了刚体
(3-1)
图3-1 点的位置描述
其中, px、 py、pz是点P的三个位置坐标分量。
3.1 工业机器人的运动学
2. 点的齐次坐标 如用四个数组成的(4×1)列阵表示三维空间直角坐标系
{A}中点P, 则该列阵称为三维空间点P的齐次坐标, 如下:
(3-2)
齐次坐标并不是惟一的, 当列阵的每一项分别乘以一个
X
同理，手部坐标系Y’与Z’轴的方向可分别用单位
矢量o和α 来表示。
手部位姿可用矩阵表达为：
3.1 工业机器人的运动学
7. 目标物位姿的描述 任何一个物体在空间的位置和姿态都可以用齐次矩阵
来表示, 如图3-5所示。楔块Q在(a)图的情况下可用6个点 描述,
图 3-5 目标物的位置和姿态描述
3.1 工业机器人的运动学
的旋转如图3-8所示。A(x, y,
六足机器人行走机构答辩
• （1）可以毫无限制的提高腿的尺寸，从而说整个身体能站的比较高 • （2）不会因腿部放大而放大整个机器人结构 • 不过设计时发现垂直机构虽然足端轨迹好，但受力不好，走动过程中生六组机器人六条腿都在地面上也 就是处于支撑相，看到机器人的重心 在C1的地方，B组的支撑机身重量，A 腿摆动。
• 仿生六足机器人再次同时在地面上， 发现重心到了C2的位置，Ａ、Ｂ组都 支撑机身体重，机身向前移动了Ｌ长 度。
• 仿生机器人Ａ组靠地面时候，Ｂ组开 始动作，重心仍然不变，所有的状态 回到初始，这就是一个周期，运动起 来这就是一个循环往复的过程。
• 歩态规划简述：昆虫大多是采用的六足纲的 原理来行走，可以看作两个状态，当腿抬离 地面的时候就叫作悬空相和当腿接触到地面 推动机体前行的时候就叫做支撑相，悬空时 的状态记作1，支撑时候状态就记住0.一个腿 运动完一个完整的周期循环所需要的时间就 叫作一个运动周期。腿的运动周期相同，当 周期变换的时候，腿就不同运动。
• （3）执行机构最终保证整个机 器人系统功能的实现。
理论根据与机构选择
• 步行机构对于设计机器人是极为重要的，设计时根据上面的原则及实际三维建 模进行选择，并且根据实际要求进行了设计，上面图示为六足机器人一条腿的 机构简图。
• 图2-1所示实现步行基本动作的契贝谢夫直线机构，主动杆OB转动时，从动杆 端点D端画出包括一段直线的闭合轨迹。这并不是一种实际可行的步行机构， 并不能实现需要的运动，只是表明了一组轨迹，它能够实现腿的抬起、落下及 一段直线运动。它是一个基础，虽然不能实现运动，但却是我们选择这种步行 机构的起源，促使寻找确定可行的方案。主要是参考了鹤式起重机的变幅机构， 和挖土机的臂部结构。
六轴运动机器人运动学求解分析_第一讲
六轴联动机械臂运动学求解分析第一讲作者朱森光Email zsgsoft@1引言笔者研究六轴联动机械臂源于当前的机器人产业热，平时比较关注当前热门产业的发展方向。
笔者工作主要从事软件开发跟机器人毫无关系，利用业余时间研究整理机器人技术相关的文章，希望能够起到抛砖引玉的作用引发更多的人发表有关机器人技术的原创性技术资料。
本系列文章的所有文字、图片及相关资料均为原创，内容正确性经过笔者亲自编程仿真验证可以信赖。
2机器建模2.1坐标系既然要研究机器人，那么首先要建立一个机械模型，本文将以典型的六轴联动机器臂为例进行介绍，图2-1为笔者使用3D技术建立的一个简单模型。
首先建立一个大地坐标系，一般教科书上都是以大地为XY平面，垂直于大地向上方向为Z轴，本文为了跟教科书上有所区别同时不失一般性，将以水平向右方向为X轴，垂直于大地向上方向为Y轴，背离机器人面向人眼的方向为Z轴，移到电脑屏幕上那就是屏幕水平向右为X轴，屏幕水平向上为Y轴，垂直于屏幕向外为Z轴，之所以建立这样不合常规的坐标系是希望能够突破常规的思维定势训练在任意空间建立任意坐标系的能力。
图2-1图2-1中的机械臂，灰色立方体为机械臂底座，定义为关节1，它能绕图中Y轴旋转；青色为关节2，它能绕图中的Z1轴旋转；蓝色为关节3，它能绕图中的Z2轴旋转；绿色为关节4，它能绕图中的X3轴旋转；红色为关节5，它能绕图中的Z4轴旋转；黄色为关节6，它能绕图中的X5轴旋转。
2.2齐次变换矩阵齐次变换矩阵是机器人技术里最重要的数学分析工具之一，关于齐次变换矩阵的原理很多教科书中已经描述在此不再详述，这里仅针对图2-1的机械臂写出齐次变换矩阵的生成过程。
首先定义一些变量符号，关节1绕图中Y轴旋转的角度定义为θ0，当θ0=0时，O1点在OXYZ坐标系内的坐标是(x0,y0,0)；关节2绕图中的Z1轴旋转的角度定义为θ1，图中的θ1当前位置值为+90度；定义O1O2两点距离为x1,关节3绕图中的Z2轴旋转的角度定义为θ2，图中的θ2当前位置值为-90度；O2O3两点距离为x2，关节4绕图中的X3轴旋转的角度定义为θ3, 图中的θ3当前位置值为-60度；O3O4两点距离为x3，关节5绕图中的Z4轴旋转的角度定义为θ4, 图中的θ4当前位置值为-60度；O4O5两点距离为x4，关节6绕图中的X5轴旋转的角度定义为θ5, 图中的θ5当前位置值为+60度。
第2章工业机器人运动学PPT课件
图2-6 点的平移变换
第2章 工业机器人运动学
(2.8)
记为: a′=Trans(Δx, Δy, Δz)a 其中,Trans(Δx, Δy,Δz)称为平移算子,Δx、Δy、Δz分别 表示沿X、Y、Z轴的移动量。 即:
(2.9)
第2章 工业机器人运动学
注: ① 算子左乘: 表示点的平移是相对固定坐标系进行的坐 标变换。 ② 算子右乘: 表示点的平移是相对动坐标系进行的坐标 变换。 ③ 该公式亦适用于坐标系的平移变换、 物体的平移变换, 如机器人手部的平移变换。
图 2-11 连杆的关系参数连杆可以由四个参数来描述,其中两个是连杆 尺寸, 两个表示连杆与相邻连杆的连接关系。
确定连杆的运动类型, 同时根据关节变量即可设计关节 运动副,从而进行整个机器人的结构设计。
已知各个关节变量的值, 便可从基座固定坐标系通过连 杆坐标系的传递, 推导出手部坐标系的位姿形态。
图 2-12 SCARA装配机器人的坐标系
第2章 工业机器人运动学
该机器人的参数如表2.2所示。
连杆 连杆1 连杆2 连杆3
表2.2 SCARA装配机器人连杆参数
转角（变量）θ θ1
两连杆间距离d 连杆长度a
d1=0
a1=l1=100
当α=60°, β=60°, γ=45°时, 矢量为
第2章 工业机器人运动学
4. 动坐标系位姿的描述就是用位姿矩阵对动坐标系原点位
置和坐标系各坐标轴方向的描述。该位姿矩阵为(4×4)的方 阵。如上述直角坐标系可描述为:
(2.4)
第2章 工业机器人运动学
5. 机器人的每一个连杆均可视为一个刚体, 若给定了刚体
αn
扭角
连杆n两关节轴线之间的扭 角，尺寸参数
机器人动力学ppt
5.2.3机器人静力关系式的推导
可用虚功原理证明。
以图所示的二自由度机械手为研究对象，要产生图 所示的虚位移，推导出图b所示各力之间的关系。
证明: 假设
X [X1,....,X m ]T , Rm1 手爪的虚位移 [1,....,n ]T , Rn1 关节的虚位移
奇异位形：由于雅可比矩阵J(q)是关节变量q的函数, 总会存在一些位形,在这些位形处,|J(q)|=0,即J(q)为奇 异矩阵,这些位形就叫奇异位形。
一般，奇异位形有两种类型：
工作域边界上的奇异：这种奇异位形出现在机器人 的机械手于工作区的边界上时，也就是在机器人手 臂全部展开或全部折回时出现。这种奇异位形并不 是特别严重，只要机器人末端执行器远离工作区边 界即可。
若令J1，J2 分别为上例中雅可比矩阵的第一列矢量和第二 列矢量，即
x [J1
J
2
]12
由上式可知，J11和J 22分别是由1和2 产生的手部速度的分量。 而J1是在 2 0时，也就是第二个关节固定时，仅在第一个关节 转动的情况下，手部平移速度在基础坐标系上表示出的向量。 同样，J2是第一关节固定时，仅在第二关节转动的情况下，手部 平移速度在基础坐标系上表示出的向量。
，可写成：X X (q) ，并且是一个6维列矢量。
dX [dX, dY, dZ, x , y , z ]T
反映了操作空间的微小运动，由机器人末端微小线位移和微小
角位移(微小转动)组成。可写为 dX J (q)dq
式中： J (q是) 6×n的偏导数矩阵，称为n自由度机器人速度雅可
0 20 0 0 0 0
J
0
1 0 0 1 0
六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真
六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真一、本文概述随着机器人技术的快速发展，六自由度机械臂作为一种重要的机器人执行机构，在工业自动化、航空航天、医疗手术等领域得到了广泛应用。
六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真研究对于提高机械臂的运动性能、优化控制策略以及实现高精度操作具有重要意义。
本文旨在深入探讨六自由度机械臂控制系统的设计原理与实现方法，并通过运动学仿真验证控制系统的有效性和可靠性。
本文将首先介绍六自由度机械臂的基本结构和运动学原理，包括机械臂的正运动学和逆运动学分析。
在此基础上，详细阐述六自由度机械臂控制系统的总体设计方案，包括硬件平台的选择、控制算法的设计以及传感器的配置等。
接着，本文将重点介绍控制系统的核心算法，如路径规划、轨迹跟踪、力控制等，并分析这些算法在六自由度机械臂运动控制中的应用。
为了验证控制系统的性能，本文将进行运动学仿真实验。
通过构建六自由度机械臂的运动学模型，模拟机械臂在不同工作环境下的运动过程，并分析控制系统的实时响应、运动精度以及稳定性等指标。
本文将总结六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真的研究成果，并展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，旨在为六自由度机械臂控制系统的设计与优化提供理论支持和实践指导，推动机器人技术在各领域的广泛应用和发展。
二、六自由度机械臂基本理论六自由度机械臂，又称6DOF机械臂，是现代机器人技术中的重要组成部分。
其理论基础涉及机构学、运动学、动力学以及控制理论等多个领域。
六自由度机械臂之所以得名，是因为其末端执行器（如手爪、工具等）可以在三维空间中实现六个方向上的独立运动，包括三个平移运动（沿、Y、Z轴的移动）和三个旋转运动（绕、Y、Z轴的转动）。
机构学基础：六自由度机械臂的机构设计是其功能实现的前提。
通常，它由多个连杆和关节组成，每个关节都有一个或多个自由度。
通过合理设计连杆的长度和关节的配置，可以实现末端执行器在所需空间内的灵活运动。
机器人毕业答辩稿PPT演示课件
指导老师： X 设计： XX
主要技术参数：自由度数：N=5 拾取重量：P=125N 手臂俯仰：β=±45º ωβ=30º/s 手臂回转：α= 220º ωα=30º/s 手腕摆动：γ=±90º ωγ=60º/s 手腕回转：ε=300º ωε=120º/s
.
4
３.驱动方法
直流电动机和步进电机是工业中应用最广泛的两种电机。 直流电机动本身没有位置控制能力。步进电机是通过脉冲 电流实现步进的，因此每给一个脉冲转子便转动一个步距。 目前，直流伺服电机可达到很大的力矩/重量比，远高于 步进电机。因为采用闭环伺服控制，所以能实现平滑的控 制和产生大的力矩。除了在很大功率情况下，与液压驱动 不相上下。直流驱动还能达到高精度，加速讯速，且可靠 性高。而且现在直流电动机的发展得益于稀土磁性材料的 发展，能产生很强的磁场，改善了电机的起动特性。 由于以上原因，当今大部份机器人都采用了直流伺服电机 驱动。所以本设计中各关节都使用了直流伺服电机。
M LP LP Pm (1.5 ~ 2.5)
式中，P ——电机功率（W）； M ——负载峰值力矩（N· m） LP ——负载峰值转速（rad/s） ——转动装置的效率，初步估算时间取 =0.85～0.9；
系数1.5～2.5为经验数据，它是考虑到初步估算负载力 矩有可能取得不全面或不精确，以及电机有一部分功率 消耗在电机转子上而取得的一个系数。 . 8
四.丝杠副的计算公式 1.计算载荷的计算
FC K F K A K H Km
K H 为硬度系数； 式中，K F 为载荷系数， K A 为精度系数，
2. 额定动载荷计算
' n L m h Ca ' Fc 3 1.67 104
六自由度经济型工业机器人设计与运动学分析
2、正向运动学算法：通过已知的关节角度，求解出机器人的目标位姿，实 现机器人的运动路径规划。
3、雅可比矩阵：描述了机器人的关节角度与目标位姿之间的关系，对于机 器人的轨迹规划和动态控制具有重要的作用。
四、六自由度工业机器人运动学 算法应用
1、在生产线上的应用：在生产线中，六自由度工业机器人可以执行各种复 杂的动作，如抓取、搬运、装配等，大大提高了生产效率。
关键词：六自由度工业机器人，设计与分析，运动学，自动化生产
引言
六自由度工业机器人具有六个独立的运动自由度，可以在三维空间中实现物 体的任意位置和姿态的移动。与传统的工业机器人相比，六自由度经济型工业机 器人具有更高的运动灵活性和更广泛的应用范围。本次演示将介绍六自由度经济 型工业机器人的设计方法及其运动学分析，为进一步研究机器人的控制策略和控 制性能提供基础。
2、在三维空间中的路径规划：通过运动学算法，可以让六自由度工业机器 人在三维空间中执行各种轨迹规划，实现精准的定位和姿态控制。
3、在复杂环境中的应用：在复杂的环境中，如医疗、航空、深海等领域， 六自由度工业机器人可以执行高精度、高危险性的任务，提高了这些领域的工作 效率。
五、结论
六自由度工业机器人的运动学算法是实现其高效、精准运动的核心技术。随 着制造业的发展和对自动化、智能化需求的不断提升，对六自由度工业机器人运 动学算法的研究与应用将更加深入和广泛。我们期待未来的研究能够进一步提高 六自由度工业机器人的性能，以适应更加复杂和严苛的生产环境，为人类的未来 生产生活带来更大的便利和效益。
参考内容
一、引言
随着现代制造业的快速发展，工业机器人已经成为了自动化生产线上的重要 角色。其中，六自由度工业机器人因为其灵活性和高效性，被广泛应用于各种复 杂生产环境中。对于六自由度工业机器人的运动学算法的研究与应用，不仅对提 高生产效率有着显著的意义，同时对机器人的运动精度和稳定性也有着重要的影 响。
一类不满足Pieper准则的六自由度串联机器人运动学和动力学分析
一类不满足Pieper准则的六自由度串联机器人运动学和动力学分析工业机器人凭借其特有的良性结构和柔性控制方式,具有传统机械无可比拟的优势,被广泛应用于各行各业。
随着机器人相关技术和应用领域的不断发展,串联机器人构型已经不再拘泥于满足Pieper准则存在的条件,优傲机器人公司开发的UR10机器人和上海交通大学的“神刀华佗”手术机器人这类不满足Pieper 准则的串联机器人也相继问世。
虽然这种不满足Pieper准则的串联机器人在设计方式上很好的避免了因传统内嵌式设计引发的机器人末端姿态调整范围被严重限制的问题,但也使得它的运动学和动力学算法求解变得异常的困难。
因为上述类型的串联机器人是无法通过常规的求解方法求解出其精确的解析解。
针对这一问题,本文提出了一种以原有不满足Pieper准则串联机器人转换成满足Pieper准则的串联机器人为原则,用辅助标记法作为辅助方式的解析法求解方法。
该方法在一定程度上克服了六自由度串联机器人无法通过常规解析法进行运动学求解的问题。
在对其冗余解进行选择时,采用工作区域划分的方法,不仅大大减少机器人运动学原有的计算量,提高其整体运算速度。
同时,为了机器人能够走出可靠、连续而且准确的运动轨迹,对该类机器人的退化问题也进行了相应的分析。
接着,对机器人的速度分析、静力学分析和动力学进行了相关分析。
速度分析、静力学分析和动力学分析为各关节驱动力或驱动力矩和机器人各关节运动参数搭建了一个良好的沟通桥梁,不仅为机器人的运动和控制提供参考的依据,也为分析系统的动态性能提供了有效的数据支撑。
然后,依据之前求解出的运动学方程与动力学方程,对机器人在运行过程中可能遇到的碰撞问题进行相应分类处理和分析。
机器人碰撞问题进行相应分类处理和分析不仅有利于提高机器人在整个运动过程中安全性和稳定性,确保其能走出连续、均匀的运动轨迹,还为之后的机器人整体控制和机器人机构优化设计提供了可靠的理论依据。
随后,通过Matlab软件对前文中对求解出的运动学方程与动力学方程进行相关仿真验证。
工业机器人运动学课件
06
机器人运动学实验与案例分 析
基于MATLAB的机器人运动学仿真实验
• 实验目的：通过MATLAB软件对工业机器人进行运动学仿真，分析机器人的运 动学性能，为机器人的优化设计和控制提供理论支持。
基于MATLAB的机器人运动学仿真实验
实验步骤
1. 建立机器人运动学模型：根据机器人的实际结构和参数，建立相应的运动学模型。
分类
根据应用场景和功能，工业机器 人可分为搬运机器人、装配机器 人、喷涂机器人等。
机器人运动学的研究内容与方法
研究内容
机器人运动学主要研究机器人的运动 规律及其与机械系统之间的关系。
研究方法
基于几何学和代数的运动学分析方法， 如D-H参数法、雅可比矩阵法等。
机器人运动学的发展与应用
发展历程
从第一台工业机器人的诞生到现在，机器人运动学经历了多个发展阶段，包括 技术突破、优化改进和跨界融合等。
基于梯度下降法的优化算法
梯度下降法是一种常用的优化算法，它通过不断调整变量的值，使得目标函数的值逐渐减 小，最终得到最优解。在机器人轨迹规划中，梯度下降法可以用来优化机器人的运动轨迹， 以满足机器人的运动性能要求。
基于遗传算法的优化算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉 和变异等过程，寻找最优解。在机器人轨迹规划中，遗传算法可以用来优化机器人的运动 轨迹，以满足机器人的运动性能要求。
求解方法
通过已知的末端执行器位置和姿态，建立数学方程， 求解关节角。
05
机器人轨迹规划
机器人轨迹规划的基本概念
轨迹规划定义
轨迹规划是指根据给定的路径条件，通过计算得到机器人末端执行 器的位姿随时间变化的轨迹。