3机器人运动学的数学基础

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第3章 机器人运动

第3章 机器人运动

3 齐次坐标变换 3.1齐次坐标变换 3.1齐次坐标变换 假设机器人手部拿一个钻头在 工件上实施钻孔作业,已知钻 头中心P点相对于手腕中心的 位置,求P点相对于基座的位 置。
x i o
zb kb yb jb o, ib xb P
z
k
j
y
分别在基座和手部设置为固定坐标系和动坐标系, 如图所示。
P点 相对于固定坐标系
1 4 0 −3 0 7 0 1
T中第一列的三个元素(0,1,0)T表示活动坐标系的u轴与 固定坐标系三个坐标轴之间的投影,故u轴平行于y轴;T中第 二列的三个元素(0,0,1)T表示活动坐标系的v轴与固定坐 标系三个坐标轴之间的投影,故v轴平行于z轴;T中第三列的 三个元素(1,0,0)T表示活动坐标系的w轴与固定坐标系三 个坐标轴之间的投影,故轴w平行于x轴;T中第四列的三个元 素(4,-3,7)T表示活动坐标系的原点与固定坐标系原点之 间的距离。
b
3.3.2 举例 ⋅ i i
z kb k o, xb i o xi y j y j
1 0 0 R = 0 1 0 0 0 1
所以
x0 X 0 = y0 z0
0 0 1 0 0 1 0 0
1 0 A = Trans( x0 , y0 , z0 ) = 0 0
上面所述的坐标变换每步都是相对于固定坐标系进行的,也可以 相对于动坐标系进行变换: 坐标系 {o , : u , v, w} 初始与固定坐标系 {o:x, y, z} 相重合,首先相对于固定坐标系平移
4i − 3 j + 7 k ;然后绕活动系的v轴旋转900;最后绕w轴旋转900。
变换的几何表示如图所示。这是合成变换矩阵为

机器人学-第3章_机器人运动学

机器人学-第3章_机器人运动学

o
X
由(3-1)式可得运动学约束条件,x&sinq y&cosq 0 平面轮式移动机器人
是所谓的“非完整约束”。物理含义是,机器人不能沿轮轴线方向横移。
设轮距为D,轮半径为r,两轮独立驱动时轮子转速wL,wR 则
v
r 2
wR
wL
,
w
r D
wR
wL
(3-2)
1
v
r 2
wR
wL
,
w
r D
wR
wL
q2 L1
定义参考坐标系{0},它固定在基座上,当第一
个关节变量(q1)为0时坐标系{1}与坐标系{0}重合
,因此建立参考坐标系{0}如图所示,Z0轴与关节1 的轴线重合且垂直于机械臂所在平面。
q1
平面3R机械臂
由于机械臂位于一个平面上,因此所有Z轴相互平
X3
行,且连杆偏距d和连杆转角均为0。该机械臂的DH
动距离分别为lR = rR和lL = rL,
机器人移动距离
l=(lR+lL)/2
方位角变化
q =(lR-lL)/D。
第n步机器人位姿可以按下面公式更新:
qn qn1 q
xn
xn1
l
cos qn1
q
/
2
yn
yn1
l
sin qn1
q
/
2
若已知机器人的初始位姿,根据该递推公式可以确定任意时刻机器
人位姿,比较简单,但因积累误差大,所以长时间不可靠。
相邻连杆间坐标变换公式
建立 {P}、{Q}和{R}3个中间坐标系, 其中{i}和{i-1}是固定在连杆 i 和 i-1 上的固 连坐标系,如图3-13所示。

第3章_机器人运动学

第3章_机器人运动学
T6 = A1 A2 A3 A4 A5 A6
(3.1)
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。
机器人学基础 2
3.1 机器人运动方程的表示 3.1.1 运动姿态和方向角 机械手的运动方向
原点由矢量p表示。 接近矢量a:z向矢量 方向矢量o:y向矢量 法线矢量n:它与矢量 图3.1 矢量n,o,a和p o和a一起构成一个右手 矢量集合,并由矢量的交乘所规定:n = o × a。
9
3.1 机器人运动方向的表示
3.1.2 运动位置和坐标
用球面坐标表示运动位置 用球面坐标表示手臂运动位置矢量的方法。这个方法 对应于沿轴平移,再绕轴旋转角,最后绕轴旋转角, 如图3.4(b)所示,即为:
Sph(α , β , r ) = Rot ( z ,α ) Rot ( y , β )Trans (0,0, r )
(3.9)
式中,Sph 表示球面坐标组合变换。
3.1 机器人运动方向的表示
10
3.1 机器人运动方程的表示
3.1.3 连杆变换矩阵及其乘积 广义连杆 相邻坐标系间及其相应连杆可以用齐次变换矩阵来表 示。要求出操作手所需要的变换矩阵,每个连杆都要 用广义连杆来描述。在求得相应的广义变换矩阵之后, 可对其加以修正,以适合每个具体的连杆。
cθ1 sθ 0 T1 = 1 0 0
cθ 3 sθ 2 T3 = 3 0 0
− sθ1 cθ1 0 0
− sθ 3 cθ 3 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
cθ 2 0 1 T2 = − sθ 2 0
− sθ 2 0 − cθ 2 0
3.1 机器人运动方向的表示 13

第三章工业机器人运动学3逆运动学

第三章工业机器人运动学3逆运动学

由于角φ已求出,比较式(3.48)等号两边矩阵第1行第3列和第3行第3 列元素相等有
sin f11(a) cos f13 (a)

(3.59) (3.60)
由此可得
sin cos ax sin ay cos az
tan 1 cos
ax sin az
ay
(3.61) (3.62)
(3.63)
同样比较式(3.48)等号两边矩阵的第2行第1列和第2行第2列元素可知
sin f12 (n)
(3.64)
cos f12 (o)
(3.65)

由此可得
sin sin nx cos ny cos sin ox cos oy
tan
1
sin sin
n o
x x
cos ny cos oy
1T6 =
C2( C4C5C6 - S4S6 ) - S2S5C6 S2( C4C5C6 - S4S6 ) + C2S5C6
S4C5C6 + C4C6
0
-C2( C4C5S6 + S4C6 )+ S2S5S6 -S2( C4C5 S6+ S4C6 )- C2S5S6
-S4C5S6 + C4C6
0
C2C4S5 + S2C5 S2C4S5 - C2C5
3.4 欧拉变换的逆运动学解 (Inverse solution of Euler Angles )
由前节知欧拉变换为
Euler (ø, θ,ψ) = Rot (z, ø) Rot (y, θ) Rot (z,ψ)
我们用T来表示欧拉变换的结果,即
T = Euler (ø, θ,ψ)

机器人机构学的数学基础

机器人机构学的数学基础

机器人机构学的数学基础
机器人机构学的数学基础包括向量、矩阵、三角函数、微积分等数学知识。

首先,向量是机器人机构学中必须掌握的概念,因为机器人的运动轨迹可以表示为一系列向量。

向量的长度和方向可以描述机器人的位置和姿态,因此对于机器人的运动规划和控制非常重要。

其次,矩阵是机器人机构学中不可或缺的数学工具,因为机器人的运动学和动力学问题可以表示为矩阵方程。

例如,通过矩阵变换可以将机器人末端执行器的位姿转换为关节角度,或者将关节力矩转换为末端执行器的力和力矩。

第三,三角函数也是机器人机构学中常用的数学工具,因为机器人的运动通常涉及到角度的变化。

例如,关节角度可以用正弦和余弦函数来表示,而逆解问题中也需要使用反三角函数求解。

最后,微积分是机器人机构学中的重要数学基础,因为机器人的运动学和动力学问题往往涉及到速度、加速度和力矩等概念。

例如,求解机器人的运动学和动力学模型时需要使用微积分知识,同时在机器人控制问题中也需要使用微积分来设计控制算法。

总之,机器人机构学的数学基础包括向量、矩阵、三角函数和微积分等数学知识。

掌握这些数学知识对于理解机器人的运动规划、控制和仿真非常重要。

机器人学基础_第3章_机器人运动学

机器人学基础_第3章_机器人运动学
机械手的运动姿态往往由 一个绕轴x ,y 和 z 的旋转 序列来规定。这种转角的 序列,称为欧拉(Euler) 角。 欧拉角: 用一个绕 z 轴 旋转ф角,再绕新的 y 轴 y’旋转θ角,最后绕新的 z 轴z’’旋转ψ角来描述任 图3.2 欧拉角的定义 何可能的姿态。 欧拉变换Euler可由连乘三个旋转矩阵来求得,即 Euler (φ ,θ ,ψ ) = Rot ( z , φ ) Rot ( y,θ ) Rot ( z ,ψ ) (3.3)
Kinematics treats motion without regard to the forces that cause it. Within the science of kinematics one studies the position, velocity, acceleration, and all higher order derivatives of the position variables (with respect to time or any other variable). 从几何学 几何学的观点来处 几何学 理手指位置 手指位置P与关节变量 关节变量 手指位置 L1, L2, θ1 和 θ 2的关系称为 运动学(Kinematics)。 运动学
(3.9)
3.1 Representation of Kinematics Equation of Manipulator
17
3.1 Representation of Kinetic Equation of Robot Manipulator
3.1 Representation of Kinematics Equation of Manipulator
12
3.1.1 Kinetic Pose and Oriented Angle Roll, Pitch, Yaw to represent motion pose

机器人运动求解的基础:四元数法入门简介

机器人运动求解的基础:四元数法入门简介

三、 空间旋转的四元数法 5、四元数基本运算
加法与复数类似:
乘法展开式:
——有序对形式
——有序对形式
三、 空间旋转的四元数法
5、四元数基本运算
乘法矩阵形式: (与复数矩阵形式类似)
q2列向量 q1的矩阵形式
三、 空间旋转的四元数法 6、四元数模长、逆、共轭及单位四元数
模长:
四元数的逆 满足:
与复数类似: 单位四元数的逆=
等领域较多应用
刚体一般螺旋运动的对偶四元数表示:设


表示一般刚体运动算符 又有
例如:对链式构件有
….
表示旋转和平移的复合算符。
五、 各种运动学求解方法关系
几何变换:
二维 特殊正交
旋转 矩阵群
复数
平 面 运 动
三维 特殊正交
旋转 矩阵群
欧拉角 向量 四元数
三 维 旋 转
李群、李代数 理论
(矩阵、指数表示)
当前位姿
路径规划: 求逆解
正解问题
二、 运动学求解几种典型方法
Chasles定理: 任何刚体运动分解为 直线运动和旋转运动
齐次 矩阵: 3x3→4x4
D-H法:杆件参数表→D-H变换矩阵。 优点:成熟、稳定、系统(配套成熟逆解方法) 局限:无法表示关于y轴运动(关节为平面运动)
欧拉角表示空间旋转:R=Rα×Rβ×Rγ
机器人运动求解的基础:四元数法入门简介
内容
一、 机器人运动学求解动机 二、 运动学求解几种典型方法 三、 空间旋转的四元数法 四、 对偶四元数简介 五、 各种运动学求解方法关系
一、 运动学求解动机 1、正向问题——已知各关节运动量求末端执行器位置姿态
一、 运动学求解动机 2、逆向问题——根据末端执行器目标位姿求各关节运动参数

第2章 机器人运动学—数学基础[可打印版,含习题]

第2章 机器人运动学—数学基础[可打印版,含习题]

式(2-20)和式(2-21)无论在形式上,还是在结果上都是 一致的。因此我们有如下的结论:
动坐标系在固定坐标系中的齐次变换有2种情况:
定义1:如果所有的变换都是相对于固定坐标系中各坐标轴旋 转或平移,则依次左乘,称为绝对变换。
H
=
Trans
(a
b
c)
=
⎢⎢0 ⎢0
1 0
0 1
b⎥⎥ c⎥
⎢⎣0 0 0 1⎥⎦
w′
o′ v′
u′
b
a
注意:平移矩阵间可以交换,
x
平移和旋转矩阵间不可以交换
z c
oy
2.2.4 相对变换
举例说明:
例1:动坐标系∑0′起始位置与固定参考坐标系∑0重合,动坐标系 ∑0′做如下运动:①R(Z,90º) ②R(y,90º) ③Trans(4,-3, 7) ,求合成矩阵
反过来: Puvw = R −1 Pxyz
R−1 = R* det R
R∗为R的伴随矩阵,det R为R的行列式,由于R是正交矩阵,
因此R −1 = R T
2.2.2 旋转齐次变换
用齐次坐标变换来表示式(2-7)
⎡Px ⎤ ⎡
0⎤⎡Pu ⎤
⎢⎢Py
⎥ ⎥
=
⎢ ⎢
R
0⎥⎥⎢⎢
Pv
⎥ ⎥
⎢ ⎢ ⎣
Pz 1
• 机器人可以用一个开环关节链来建模
• 由数个驱动器驱动的转动或移动关节串联而成
• 一端固定在基座上,另一端是自由的,安装工具,用以 操纵物体
• 人们感兴趣的是操作机末端执行
n
器相对于固定参考坐标数的空间 几何描述,也就是机器人的运动 学问题
• 机器人的运动学即是研究机器人

机器人运动学

机器人运动学


R3
Z
三个平移自由度 T1, T2, T3
三个旋转自由度 R1, R2, R3
T3
T1
T2
Y R2
X
2019/3/31
R1
2.2 刚体位姿描述
方位描述
第三章
机器人运动学
利用固定于物体的坐标系描述方位 (orientation)。方位又称为姿 态 (pose)。
在刚体 B上设置直角坐标系 {B} ,利用与 {B} 的坐标轴平行 的三个单位矢量表示B的姿态。
A
p R ( x , ) p
B
zB
zA

Bp
P
yB

{A}
1 0 R ( x , ) 0 c 0 s
c R ( y , ) 0 s 0 s 1 0 , 0 c
0 s c
s c 0 0 0 1
2019/3/31
i A iB A jB r11 r12
第三章
机器人运动学
2.2 刚体位姿描述
位置与姿态的表示 相对于参考坐标系{A},坐标系{B}的原点位置和坐标轴的 方位可以由位置矢量和旋转矩阵描述。刚体B在参考坐标 系{A}中的位姿利用坐标系{B}描述。
{ B}
当表示位置时 当表示方位时
zA
iB
jB
A
kA 坐标系{B}的三个单位主矢量在坐标系{A}中的描述:
pBo
kB
yA
{ A iB , A jB , A k B }
坐标系{B}相对于坐标系{A}的姿态描述:
A B
O
R { iB , jB , k B }
A A A

机器人运动学熊有伦机器人技术基础

机器人运动学熊有伦机器人技术基础

s
i 1

dici1
1

3.1.4操作臂运动学方程
T i1 i
{R}
{P}
变换矩阵:i1P i1RT RQT QPT PiT i P
{Q}
化简: 这里:
i 1 P

i1iT i P
T i1 i

i1RT RQT QPT PiT
根据变换 过程:
T i1 i

Rot(
c4c5s6 s4c6
c4 s 5
a3
36T

34T
46T


s5 s6

s4c5c6

c4 s6
s5s6 s4c5s6 c4c6
c5 s4 s5
d4 0

0
0
0 1
c23 s23 0 a2c2
13T

21T
23T


0

s23 0
描述连杆连接的两个参数: 1) link offset 连杆偏距di. 相邻两个连杆之间有一个公
共的关节, 沿着两个相邻连杆公共法线
线的距离可以用一个参数描 述为连杆偏2)距jodini. t angle 关节角θi. 当一i为变移量动. 关节当描时i述为,连两转杆个动偏相关距邻节为连时杆,关绕节公角共为轴一线变旋量转. 的夹角θi.
T i1 i {P}
1.坐标系{i-1}相对于坐标系{i}的变换是由连杆四个参数构成
的函数,其中只有一个变量。
{Q}
2.为求解
T i 1 i
,对每个连杆建立坐标系,分解成4个变换子
问题,每个子变换只包含一个连杆参数。

机器人学基础第3章

机器人学基础第3章

3.1 坐标系的建立方法
机器人的连杆均可以用以上四个参数ai-1、αi-1、di 、θi 来进行描述。对于一个确定的机器人关节来说, 运动时 只有关节变量的值发生变化, 其他三个连杆参数均为保 持不变。用ai-1、αi-1、di 、θi 来描述连杆之间运动关系 的规则称为Denavit-Hartenberg 参数, 简称D-H 参 数。
3. 3 典型机器人的正运动举例
机器人的D - H 参数表
3. 3 典型机器人的正运动举例
由机械臂的坐标系可以计算得到相邻两坐标系之间
的变换矩阵
, 其中
3. 3 典型机器人的正运动举例
则可以计算出机械臂末端相对于基坐标系的位姿矩 阵为:
3. 3 典型机器人的正运动举例
其中:
3. 3 典型机器人的正运动举例
3. 3 典型机器人的正运动举例
作出该机器人的机构简图并建立连杆坐标系。
3. 3 典型机器人的正运动举例
写出D - H 参数表
3. 3 典型机器人的正运动举例
可以计算出各相邻两坐标系之间的齐次变换矩阵:
3. 3 典型机器人的正运动举例
由于关节2 是移动关节, 其关节变量为d2。由 可计算出该机器人的正运动学方程为:
3. 3 典型机器人的正运动举例
例3. 3 如图所示为日本川崎公司制
造的RS10N 型工业机器人, 它具有典型的工业机器人构 型, 共有6 个自由度, 其中 前3 个关节决定机器人末端 的位置, 后3 个关节轴相交 于一点,决定机器人末端的 姿态。
3. 3 典型机器人的正运动举例
机器人的连杆坐标系建立, 由于坐标系{6} 的原点位 于腕部, 在实际应用中为了 直观地描述机器人末端执行 器的位置, 通常在机器人末 端点处建立一个与坐标系 {6} 姿态完全相同的工具 坐标系, 即坐标系{7}。

建筑机器人概论(建筑机器人运动学的数学基础)单元测试习题与答案

建筑机器人概论(建筑机器人运动学的数学基础)单元测试习题与答案

一、单选题1、建筑机器人的运动学方程只涉及()的讨论。

A.加速度B.静态位置C.受力D.速度正确答案:B2、轨迹规划即将所有的关节变量表示为()的函数。

A.加速度B.速度C.位移D.时间正确答案:D3、运动学主要是研究建筑机器人的()A.动力的传递与转换B.运动和时间的关系C.动力源是什么D.运动的应用正确答案:B4、动力学主要是研究建筑机器人的()A.动力的应用B.动力源是什么C.动力的传递与转换D.运动和时间的关系正确答案:C二、填空题1、__________在建筑机器人运动学和动力学分析中广为应用。

正确答案:齐次变换2、以建筑机器人关节建立坐标系,可用齐次变换来描述这些坐标系之间的__________和__________。

正确答案:相对位置;姿态方向3、建筑机器人的轨迹指操作臂在运动过程中的__________、速度和__________。

正确答案:位移;加速度4、轨迹规划是指根据作业任务要求确定__________并实时计算和生成__________。

正确答案:轨迹参数;运动轨迹5、常用的建立建筑机器人动力学方程的方法有__________和__________。

正确答案:牛顿;拉格朗日6、机器人的运动学是研究机器人末端执行器__________和__________与关节空间之间的关系。

正确答案:位姿;运动三、简答题1、什么是位置运动学、正向运动学和逆向运动学?答:位置运动学仅考虑运动中的几何学问题,即不考虑运动与时间的关系。

已知关节空间的关节变量,计算操作机在操作空间的手部位姿,称之为运动学正问题。

反之,已知操作机在操作空间的手部位姿,求各关节变量的反变换,称之为运动学逆问题,也叫求手臂解。

机器人学第二章(数学基础)

机器人学第二章(数学基础)

微分的几何意义:切线的 纵坐标。
ABCD
计算方法:通过微分公式 或链式法则求得微分。
微分的运算性质:包括线 性性质、乘积性质、商的 微分性质等。
积分
定义
积分是微分的逆运算,即求函数与坐 标轴所夹的面积。
计算方法
通过不定积分和定积分的计算公式求 得积分。
定积分的几何意义
曲线与坐标轴所夹的面积。
定积分的性质
正运动学
正运动学是根据已知的关节参数,计算出机器人末端执行器的位置和 姿态。
逆运动学
逆运动学则是根据目标的位置和姿态,反推出机器人各关节的参数。
雅可比矩阵
雅可比矩阵描述了机器人末端执行器的微小位移与关节角度的微小变 化之间的关系。
动力学
动力学定义
动力学主要研究机器人在运动过程中受 到的力与力矩,以及这些力与力矩如何
随机变量
离散随机变量
随机变量可以取有限或可数无 穷多的值,这种情况下我们称
随机变量为离散随机变量。
连续随机变量
如果随机变量可以取任何实数 值,则称为连续随机变量。
期望值
对于离散随机变量,期望值定 义为E(X)=∑XP(X),对于连续
随机变量,期望值定义为 E(X)=∫XP(X)dX。
统计推断
参数估计04 优化理论 Nhomakorabea线性规划
线性规划是一种数学优化技术,用于找到一组变量的最优值,这些变量受到一组线性等式或不等式的 约束。
线性规划的数学模型通常由目标函数和约束条件组成,目标函数是要求最大或最小的线性函数,约束条 件也是线性等式或不等式。
线性规划问题可以通过使用单纯形法、内点法等算法求解,这些算法可以在有限步内找到最优解或近似 最优解。

机器人技术基础课件第三章 机器人运动学

机器人技术基础课件第三章 机器人运动学
T = f(qi) 其中,T为机器人末端执行器的位姿,qi为机器人各个关 节变量。若给定qi,要求确定相应的T,称为正运动学问题 。
30
3.2.1 机器人正运动学方程
如图所示是个三自由度的机器人, 三个关节皆为旋 转关节,第3关节轴线垂直于1、2关节轴线所在的平 面,各个关节的旋转方向如图所示,用D-H方法建立 各连杆坐标系,求出该机器人的运动学方程。
刚体的姿态可由动坐标系的坐
标的轴刚 位方置体向可Q在来用固表齐定示次坐。坐标令标系n形、O式oX、的YZa一中分
别为X′、y ′、z ′坐标轴的 个(4×1)列阵表示为: 单位方向矢量,每个单位方向 矢量在固定坐标系上的分量为 动坐标系各坐标轴的方向余弦, 用齐次坐标形式的(4×1)列阵 分别表示为:
y L1 sin1 L2 sin(1 2 )
通常的矢量形式:
r f ( )
29
3.2.1 机器人正运动学方程
机器人正运动学将关节变量作为自变量,研究机器人末 端执行器位姿与基座之间的函数关系。总体思想是:
(1)给每个连杆指定坐标系; (2)确定从一个连杆到下一连杆变换(即相邻参考系 之间的变化); (3)结合所有变换,确定末端连杆与基座间的总变换 ; (4)建立运动学方程求解。 机器人运动学的一般模型为:
03T 01T12T 23T
如此类推,对于六连杆机器人,有下列矩阵:
06T 01T12T 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 01T12T23T34T 45T56T
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

机器人学基础_第3章机器人运动学

机器人学基础_第3章机器人运动学

移动连杆坐标系的建立
移动连杆坐标系的规定:
• 坐标轴Zi:与i+1关节的轴线重合; • 坐标轴Xi:沿移动关节i轴线与关节i+1轴线的公垂线,指向i+1关节; • 坐标轴Yi:按右手直角坐标系法则确定; • 坐标原点Oi: (1)当关节i轴线和关节i+1轴线相交时,取交点; (2)当关节i轴线和关节i+1轴线异面时,取两轴线的公垂线与关节i轴
动到使其原点与连杆i坐标系原点重合的地方。 • (4) 绕Xi旋转αi角,使Zi–1转到与Zi同一直线上。 • 连杆i–1的坐标系经过上述变换与连杆i的坐标系
重合。如果把表示相邻连杆相对空间关系的矩阵 称为A矩阵,那么根据上述变换步骤,从连杆i到 连杆i–1的坐标变换矩阵Ai为

(3.13)
• 同理,对联轴器的齐次坐标变换矩阵有 •
• 手部的位置矢量为固定参考系原点指向手 部坐标系{B}原点的矢量P,手部的方向矢 量为n、o、a。于是手部的位姿可用4 4 矩阵表示为


nX oX a X PX
T
nY
oY
aY
PY
nZ 0
oz 0
aZ 0
PZ 1
• 思考:
• ①说明位姿矩阵的左上角3×3矩阵的几何 意义。
• ②分别说明n, o, a, P的几何意义。
a1 = l 1 =100
a2 = l 2 =100
旧课复习与总结
转动连杆坐标系的建立
• 坐标轴Zi:与i+1关节的轴线重合; • 坐标轴Xi:沿连杆i两关节轴线的公垂线,指向i+1关节; • 坐标轴Yi:按右手直角坐标系法则确定; • 坐标原点Oi: (1)当关节i轴线和关节i+1轴线相交时,取交点; (2)当关节i轴线和关节i+1轴线异面时,取两轴线的公垂

第1章 机器人运动学

第1章 机器人运动学

• 答:①左上角3X3矩阵表示新坐标系在旧坐 标系中的旋转方向。 • ②左上角3X3矩阵中的各列表示新坐标系的 各坐标轴的单位矢量在旧坐标系的各坐标 轴上的投影;各行表示旧坐标系的各坐标 轴的单位矢量在新坐标系的各坐标轴上的 投影;P表示新坐标系相对旧坐标系的平移 量,其各分量表示平移后新坐标系在旧坐 标系中的矢量。
• 例1.3 图1.7表示手部抓握物体Q,物体是 边长为2个单位的正立方体,写出表达该手 部位姿的矩阵表达式。
• 解 因为物体Q形心与手部坐标系OXYZ的坐标原点 O相重合,则手部位置的 4 1列阵为 • 手部坐标系X轴的方向可用单位矢量n来表示:
• 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:
• 1.1.2 动系的位姿表示 • 一、连杆的位姿表示 • 设有一个机器人的连杆,若给 定了连杆PQ上某点的位置和 该连杆在空间的姿态,则称该 连杆在空间是完全确定的。 • 如图1.4所示,O为连杆上任 一点,OXYZ为与连杆固接 的一个动坐标系,即为动系。 连杆PQ在固定坐标系OXYZ 中的位置可用一齐次坐标表示 为 • (1.5)
1.1.1 齐次坐标
• 二、齐次坐标表示 • 将一个n维空间的点用n + 1维坐标表示,则该 n + 1维坐标即为n维坐标的齐次坐标。一般情况 下w称为该齐次坐标中的比例因子,当取w = 1 时,其表示方法称为齐次坐标的规格化形式,即 • P = [PX PY PZ 1]T (1.2) • 当w不为1时,则相当于将该列阵中各元素同时乘 以一个非零的比例因子w,仍表示同一点P,即 • P = [a b c w]T(1.3) • 式中:a = wPX;b = wPY;c = wPZ。
第1章 机器人运动学
第1章 机器人运动学

第一章-齐次变换

第一章-齐次变换

平面 p = [ 1 0 0 -2 ] 是 y-z 平面沿 x 正方向移动2个单位形成的平面(图1.3),点u = [ 2 3 2 1 ]T 是平面 p上的一个点,它们的点乘 p ∙ u = 0。经 H 变换后的平面 q=[ 1 0 0 -6 ]是 y -z 平面沿 x 正方向移动6个单位形成的平面,点v = [6 0 9 1]T 是平面 q上一个点,平面 q 与 点 v 的点乘也应是零,即 q ∙ v =0,说明变换前后的结果不变,证明 H 变换是正确的。
y
0 z
z
x Trans ( 4, -3, 7 )
Rot ( y, 90°)
0
y
Rot ( z, 90°)
x
图1.9 坐标原点与单位向量的H 变换
这个新坐标系的 x、y、z 轴的方向分别是 [ 0,1,0,0 ] T、[ 0,0,1,0 ] T 和 [ 1,0,0,0 ] T,它是由单位向量的H变换减去这个坐标原点的向量得到的。 这些方向向量相应于变换矩阵的前三列(见式(1.15))。可见,H变换矩阵描述 了一个坐标系绕原参考坐标系旋转和对参考坐标系平移的三个轴的方向和原点的 位置(见图1.9)。如图1.10所示,当对一个向量 n 进行式(1.15)给出的 H 变换 时,原向量 n 可以被认为是在新坐标系描述的那个向量 u ,即被变换了的向量 u 就是相对于参考坐标系描述的同一个向量 n 。
H = Trans ( a b c ) =
100a 010b 001c 0001
因此对向量 u = [ x y z w ]T,经H变换为向量v可表示为
(1.10)
x + aw
x/w+a
y + bw
y/w+b

机器人学数学基础ppt课件

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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 旋转矩阵
2.1 机器人位置和姿态的描述
• 机器人可以用一个开环关节链来建模
• 由数个驱动器驱动的转动或移动关节串联而成
• 一端固定在基座上,另一端是自由的,安装工具,用以 操纵物体
用矩阵表示为:
Px
Py
Pz
ix
jy
kz
i i i
ix jv jy jv kz jv
Pu
u
图2-4
ix jy kz
kw kw kw
P Pv Pw
(2-7)
ix
i
定义 旋转矩阵为:R jy i
kz i
ix jv jy jv kz jv
ix
kw
jy kw
kz
杆件参数
关节角
运动学正问题 杆件参数
末端执行器
关节角
运动学正问题
研究的对象
• 机器人从机构形式上分为两种,一种是关节式 串联机器人,另外一种是并联机器人。
PUMA560
Fanuc manipulator
Hexapod
这两种机器人有所不同: – 串联机器人:工作空间大,灵活,刚度差,负载小,误 差累积并放大。
P点在ΣO´uvw中是不变的仍然 成立,由于ΣO´uvw回转,则:
Pw P
v
o
Pv
y
Px Puvw ix ix (Pu iu Pv jv Pw kw )
(O')
Py Puvw jy jy (Pu iu Pv jv Pw kw ) x Pz Puvw jz jz (Pu iu Pv jv Pw kw )
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A点的旋转齐次变换为 ������′������ ������������������������ ������′������ = ������������������������ 0 ������′������ 0 1 −������������������������ ������������������������ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ������������ ������ ������ ������������ 1
3、机器人运动学的数学基础
齐次坐标下的平移变换
空间某一点A,坐标为(XA,YA,ZA),当它平移至A点,坐标为(X为
������′������ = ������������ + ∆������ ������′������ = ������ ������ + ∆������ ������′������ = ������������ + ∆������ ������′������ 1 0 ������′������ = 0 1 0 0 ������′������ 0 0 1 0 ∆������ 0 ∆������ 1 ∆������ 0 1 ������������ ������ ������ ������������ 1
机器人的姿态:
①机械手的最前端的姿态,可以用三个旋转的角度来表现 ②姿态的表示常使用欧拉角或横滚角、俯仰角、偏转角
欧拉角(Z-Y-X)
欧拉角是每次沿着运动坐标系的各轴旋转而不是绕固定坐标系的 各轴旋转,这样三个一组的旋转被称作欧拉角。注意:每次旋转所 绕的轴的方向取决于上次旋转后的结果。
横滚角、俯仰角、偏转角
注意:矩阵相乘不具备可交换性,应注意变换顺序
ri = pij + Rij rj
3、机器人运动学的数学基础
3)齐次坐标下的联合变换
齐次坐标变换总结: 齐次坐标值之间的变换就称为齐次坐标变换,齐次坐标变换的引入是为 了更直观的描述直角坐标系中的联合变换。
若坐标系{j}是由坐标系{i}先沿矢量pij=pxi+pyj+pzk平移,再绕zi轴旋转θ角得到的,则空间 任一点p在坐标系{i}和坐标系{j}中的矢量ri和rj和对应的变换矩阵pij和Rij之间就有 ri=pij+Rijrj,写成矩阵形式为
������′������ = ������������ ������������������������ − ������ ������ ������������������������ ������′������ = ������������ ������������������������ + ������ ������ ������������������������ ������′������ = ������������ 其矩阵表示为 ������′������ ������������������������ ������′������ = ������������������������ 0 ������′������ 其简化描述: −������������������������ ������������������������ 0 0 ������������ 0 ������ ������ 1 ������������
机器人技术基础
----机器人运动学的数学基础
中国海洋大学工程学院 张 磊

机器人怎样运动?
机器人运动学:是在不考虑力和质量等因素的影响下运用几何学的方法来研 究机器人的运动。 机器人运动学主要包括位姿、速度和加速度分析。 末端执行器end-effector 位置、速度、加速度 机器人结构 机器人的自由度 机器人的工作空间 坐标系的设定 坐标变换
3、机器人运动学的数学基础
3.1坐标变换
1、旋转变换 设坐标系{i}和坐标系{j}的原点重合,但两者的姿态不同,这坐标系{j}就可以看成是 由坐标系{i}旋转变换而来的。 旋转变换: a.绕坐标轴的旋转变换; b.绕过原点的任意轴旋转变换。
1、旋转变换
点在坐标系中绕坐标轴的旋转变换
空间某一点A,坐标为(XA,YA,ZA),当它绕Z轴旋转θ角后至A点,坐标 为(X’A,Y’A,Z’A)。A点和A点的坐标关系为
vers 1 cos
绕任意轴旋转变换算子描述: ������������ ������ ������������������(������, ������) = ������ ������������ 0 ������������ ������������ ������������ 0 ������������ ������������ ������������ 0 0 0 0 1
v:cosa = 0.866,cosβ = 0,cosγ = 0.5 0 0.5 0]T
v = [0.866 矢量
w:cosa = 0.866,cosβ = 0.5,cosγ = 0
w = [0.866 0.5 0 0]T
3、机器人运动学的数学基础
2)齐次变换及运算
齐次坐标下的旋转变换
空间某一点A,坐标为(XA,YA,ZA),当它绕Z轴旋转θ角后至A点,坐标 为(XA,YA,ZA)。A点和A点的坐标关系为
姿态角表示方法RPY 横滚角rool、 俯仰角pitch、 偏转角yaw
这三个角都是绕着固定参考坐标系的角旋转。这个固 定是指每次的旋转都是在固定即不运动的参考坐标系 中确定的
机器人手臂的位置和姿态由合计6个变量所决定。要达到机械臂的位置 和姿态最少要提供6个自由度
3、机器人运动学的数学基础
3.1坐标变换
1 ������������������������������(∆������, ∆������, ∆������) = 0 0 0 其简化描述
平移变换算子
0 1 0 0
0 ∆������ 0 ∆������ 1 ∆������ 0 1
3、机器人运动学的数学基础
3)齐次坐标下的联合变换
联合变换 联合变换是将平移变换与旋转变换组合在同一次变 换中,如图所示 设坐标系{i}和坐标系{j}之间存在一个平移变换和一 个旋转变换,其对应的变换矩阵分别为Pij和Rij,则 空间任一点p在坐标系{i}和坐标系{j}中的矢量ri和rj 之间有以下关系 直角坐标系中的坐标联合变换方程
������′ = ������������ ������
2、平移变换
点在坐标系中的平移变换
空间某一点A,坐标为(XA,YA,ZA),当它平移至A点,坐标为 ������′ (������′������ , ������′������ , ������′������ ) 。A点和A点的坐标关系为
机器人运动学就是要建立各运动杆件关节的运动与机器人手 部空间的位置、姿态之间的关系,从而为机器人的运动控制 提供分析的手段和方法。

机器人运动学
重点内容: 机器人位姿的定义和描述、齐次坐标在机器人分析中的应用、 齐次变换方法,机器人的位姿分析,机器人运动学的基本知识, 机器人的运动学方程,运动学的正向与逆向解,机器人的微分 运动与速度,雅可比矩阵 章节划分: 0、姿态描述(欧拉角和横滚、俯仰、偏航角) 1、齐次坐标 2、齐次变换与运算 3、串联机器人坐标系 4、串联机器人运动学方程 5、微分运动与速度 6、雅可比矩阵
其矩阵表示为 ������′������ ������������������������ ������′������ = ������������������������ 0 ������′������ −������������������������ ������������������������ 0 0 ������������ 0 ������ ������ 1 ������������

机器人的位姿描述
机器人的位姿主要是指机器人手部在空间的位置和姿态,有 时也会用到其他各个活动杆件在空间的位置和姿态。机器人 位姿是建立在机器人坐标系之上的描述形式,有了位姿,机 器人手部和各个活动杆件相对于其他坐标系的位置和姿态就 可以用一个3×1的位置矩阵和一个3×3的姿态矩阵来描述。
AP = [P
X
PY PZ]T
������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������
������������ A������ = ������ ������ ������������
可以看出,以机器人手臂为例,同样一 个手部前端执行器的位置不能够唯一确 定机器人的状态,同时具备多个姿势与 该位置对应,所以要描述机器人需要由 位置和姿态同时确定。
������′������ = ������������ + ∆������ ������′������ = ������ ������ + ∆������ ������′������ = ������������ + ∆������
其矩阵表示为 ������′������ 1 0 0 ∆������ ������������ ������′������ = 0 1 0 ∆������ ������ ������ 0 0 1 ∆������ ������������ ������′������ 其简化描述: ������′ = ������������������������ ������
则:所示的矢量u的方向用41 列阵可表达为: u = [a b c 0]T a = cosα,b = cosβ, c = cosγ 则:矢量u的起点O为坐标原点可表 达为: O = [0 0 0 1]T

用齐次坐标表示图中所示的矢量u、v、w的坐标方向
矢量 u = [0 矢量
u:cosa = 0,cosβ = 0.866,cosγ = 0.5 0.866 0.5 0]T
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