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2.1.2 机器人的坐标系
Ø手部坐标系——参考机器人手部的坐标系,也称机
器人位姿坐标系,它表示机器人手部在指定坐标系中
的位置和姿态。
Ø机座坐标系——参考机器人机座的坐标系,它是机
器人各活动杆件及手部的公共参考坐标系。
Ø杆件坐标系——参考机器人指定杆件的坐标系,它
是在机器人每个活动杆件上固定的坐标系,随杆件的
① 绕z轴旋转θ角——变换矩阵推导

若空间有一点p,则其

在坐标系{i}和坐标系{j}中 的坐标分量之间就有以下关系:
xi xj cos yj s in
oi θ oj
yi xj s in yj cos
zi zj
2021/3/7
xi
xj
CHENLI
*
yj yi
17
第2章 机器人运动学
2.2 齐次变换及运算
CHENLI
7
*
第2章 机器人运动学
2.1 机器人的位姿描述

2.1.1 机器人位姿的表示

例:右图所示两坐标
z1

系的姿态为:
z0
技 术
0 R01 1
1 0
0 0
o0 x0
x1
o1 y1
y0
0 0 1
2021/3/7
CHENLI
8
*
第2章 机器人运动学
机 器 人 技 术
2021/3/7
2.1 机器人的位姿描述
第2章 机器人运动学
机 运动学研究的问题:

手在空间的运动与各个关
人 节的运动之间的关系。
技 正问题:

已知关节运动,
求手的运动。

机器人学 第二章运动学

机器人学  第二章运动学
A A B P B R P
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

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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。

机器人运动学(精品教程)

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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。

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

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03T 01T12T 23T
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:

第七章 机器人运动学ppt课件

第七章 机器人运动学ppt课件
Ai Ai-1
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

机器人运动学正解逆解-精PPT课件

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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

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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

• 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

工业机器人课件第三章 机器人运动学

工业机器人课件第三章  机器人运动学

T3= A1 A2 A3
称这些A矩阵的乘积为T矩阵,其前置上标若为0,则可省略。对于六 连杆机械手,有下列T矩阵
T6= A1 A2 A3 A4 A5 A6
手爪坐标系
机械手的运动方向 原点由矢量p表示。 接近矢量a:z轴设在手指接近物体的方向,称为接近矢量 方向矢量o:y轴设在两手指的连线方向,称为方位矢量 法线矢量n:x轴由右手系确定, 即 n = o a ,称为法向矢量。
0 sin i cos i 0
0 0 0 1
对于在第i坐标系中的点ri在第i—1坐标系中表示为:
ri 1 i 1Ai ri
确定第i坐标系相对于机座坐标系的位置的齐次变换矩阵i-1Ti是 各齐次变换矩阵Ai的连乘积,可表示成
0
Ti A1 A2 A3 A4 A5 A6 A j
பைடு நூலகம்
cos i sin cos i i 1 sin i sin i 1 0
例 建立右图所示机器人相邻坐标 系间的转换矩阵 解:建立的坐标系如右图,这是二维坐 标系(在三维空间中,各坐标系的z轴垂 直于纸面),其相邻坐标系的变换矩阵 为
A1 Rz ,Tx ,l1
第三章 机器人运动学
§ 3.1 机器人运动方程的表示
机器人的机械手看作是一系列由关节连接起来的连杆构成的。为机 械手的每一连杆建立一个坐标系,并用齐次变换来描述这些坐标系间 的相对位置和姿态。通常把描述一个连杆与下一个连杆间相对关系的 齐次变换叫做A矩阵。一个A矩阵就是一个描述连杆坐标系间相对平移 和旋转的齐次变换。如果A1表示第一个连杆对于基系的位置和姿态, A2表示第二个连杆相对于第一个连杆的位置和姿态,则第二个连杆在 基系中的位置和姿态可由下列矩阵的乘积给出 T2= A1 A2 同理,若A3表示第三个连杆相对于第二个连杆的位置和姿态,则有

《机器人运动学》课件

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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

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用一组关节变量(di或i)来描述。这组变量通常称为关节矢量或关节坐标,
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:
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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,这里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。

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。

(2.1)(2.2)可见,如果连杆AB偏移,连杆也会相应地移动,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,除非有其他方法测量,否则这种变化是未知的。

为了弥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。

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:(2.3其中,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。

特殊情况下,如果一个向量起始于原点(如图2.4所示),则有:(2.4)其中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。

在本书中将用这种形式来表示运动分量:(2.5)这种表示法也可以稍做变化:加入一个比例因子w,如果x, y, z各除以w,则得到。

于是,这时向量可以写为:,其中等等(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,则为无穷大。

在这种情况下,x,y和z(以及)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:和然而,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:,等等和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,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:(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。

(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34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: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:(2.9)如第1章所述,空间中的一个点只有三个自由度,它只能沿三条参考坐标轴移动。

但在空间的一个钢体有六个自由度,也就是说,它不仅可以沿着X,Y,Z三轴移动,而且还可绕这三个轴转动。

因此,要全面地定义空间以物体,需要用6条独立的信息来描述物体原点在参考坐标系中相对于三个参考坐标轴的位置,以及物体关于这三个坐标轴的姿态。

而式(2.9)给出了12条信息,其中9条为姿态信息,三条为位置信息(排除矩阵中最后一行的比例因子,因为它们没有附加信息)。

显然,在该表达式中必定存在一定的约束条件将上述信息数限制为6。

因此,需要用6个约束方程将12条信息减少到6条信息。

这些约束条件来自于目前尚未利用的已知的坐标系特性,即:三个向量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:(1)(2)(3)(4)(向量的长度必须为1)(2.10)(5)(6)因此,只有前述方程成立时,坐标系的值才能用矩阵表示。

否则,坐标系将不正确。

式(2.10)中前三个方程可以换用如下的三个向量的叉积来代替:(2.11)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。

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:或或或或或或将这些方程化简得:解这六个方程得:。

应注意,必须同号。

非唯一解的原因是由于给出的参数可能得到两组在相反方向上相互垂直的向量。

最终得到的矩阵如下:或由此可见,两个矩阵都满足约束方程的要求。

但应注意三个方向向量所表述的值不是任意的,而是受这些约束方程的约束,因此不可任意给矩阵赋值。

同样,可通过叉乘并令其等于,即来求解,表示如下:或表示为:将值代入方程得:同时解下面这三个方程:以此来代替三个点乘方程。

联立三个单位向量长度的约束方程,便得到六个方程,求解这六个方程,可得到相同的未知参数的解。

2.4 齐次变换矩阵由于各种原因,变换矩阵应写成方型形式,33或44均可。

首先,如后面看到的,计算方形矩阵的逆要比计算长方形矩阵的逆容易得多。

其次,为使两矩阵相乘,它们的维数必须匹配,即第一矩阵的列数必须与第二矩阵的行数相同。

如果两矩阵是方阵则无上述要求。

由于要以不同顺序将许多矩阵乘在一起得到机器人运动方程,因此,应采用方阵进行计算。

为保证所表示的矩阵为方阵,如果在同一矩阵中既表示姿态又表示位置,那么可在矩阵中加入比例因子使之成为44矩阵。

如果只表示姿态,则可去掉比例因子得到33矩阵,或加入第四列全为0的位置数据以保持矩阵为方阵。

这种形式的矩阵称为齐次矩阵,它们写为:(2.12)2.5 变换的表示变换定义为空间的一个运动。

当空间的一个坐标系(一个向量、一个物体或一个运动坐标系)相对于固定参考坐标系运动时,这一运动可以用类似于表示坐标系的方式来表示。

这是因为变换本身就是坐标系状态的变化(表示坐标系位姿的变化),因此变换可以用坐标系来表示。

变换可为如下几种形式中的一种:纯平移绕一个轴的纯旋转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,那么该坐标就是纯平移。

在这种情况下,它的方向单位向量保持同一方向不变。

所有的改变只是坐标系原点相对于参考坐标系的变化,如图2.9所示。

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