雅可比矩阵和动力学分析
机器人雅可比矩阵
两自由度机器人
对于一个两自由度的机器人,其 雅可比矩阵是一个2x2矩阵,其 中包含了机器人的两个关节角度 和两个关节速度之间的线性关系
。
矩阵形式
雅可比矩阵的矩阵形式为:J = [[a, b], [c, d]],其中a、b、c、d 是机器人关节角度和关节速度之
间的线性关系系数。
计算方法
对于两自由度机器人,可以通过 已知的关节角度和关节速度,以 及机器人运动学方程,计算得到
解析机器人模型
计算偏导数
雅可比矩阵描述了机器人末端与控制输入 之间的关系,通过直接计算机器人关节变 量对末端位置和姿态的偏导数得到。
根据机器人的几何模型和关节类型,解析 机器人的运动学模型,得到末端位置和姿 态与关节变量的关系。
利用解析得到的运动学模型,计算机器人 末端位置和姿态对关节变量的偏导数,得 到雅可比矩阵的元素。
参数优化
调整雅可比矩阵的参数
通过对雅可比矩阵的参数进行调整,如增加或减少矩阵的行 或列,能够优化矩阵的计算过程,提高计算效率。
优化迭代算法的参数
对于使用迭代算法计算雅可比矩阵的情形,通过调整迭代算 法的参数,如增加迭代次数、改变收敛准则等,能够提高计 算精度和速度。
控制策略改进
引入新的控制策略
针对具体应用场景,引入新的控制策略,如采用模糊控制、神经网络等,能够更好地解决机器人控制问题,进而 改进雅可比矩阵的计算效果。
计算方法
对于四自由度机器人,可以通过 已知的关节角度和关节速度,以 及机器人运动学方程,计算得到 雅可比矩阵。
05
雅可比矩阵的优化与改进
优化算法选择
选用高效算法
对于雅可比矩阵的计算,选用高效的算法能够显著提升计算速度和精度,例如采 用数值差分法、有限元法等。
简述机器人雅可比矩阵的概念
简述机器人雅可比矩阵的概念机器人雅可比矩阵是机器人控制理论中的一个重要概念,它描述了机器人末端执行器在关节空间和笛卡尔空间中的运动学关系。
本文将从机器人运动学的基本概念入手,介绍雅可比矩阵的定义、性质和应用,以及在机器人控制中的重要作用。
一、机器人运动学基本概念机器人运动学是研究机器人运动规律和运动参数的学科,它是机器人控制理论的重要组成部分。
机器人运动学主要分为正运动学和逆运动学两个部分。
正运动学是指通过机器人关节角度计算机器人末端执行器的位置和姿态,即把关节空间的运动状态转换为笛卡尔空间的运动状态。
逆运动学则是指通过机器人末端执行器的位置和姿态计算机器人关节角度,即把笛卡尔空间的运动状态转换为关节空间的运动状态。
正逆运动学是机器人控制中的基本问题,也是机器人实际应用中必须解决的问题。
机器人运动学中的基本概念包括机器人坐标系、机器人关节角度、机器人末端执行器的位置和姿态等。
机器人坐标系是机器人运动学中的一个基本概念,它是描述机器人运动状态的基础。
机器人坐标系可以分为基座坐标系和工具坐标系两种类型。
基座坐标系是机器人的固定参考系,通常与机器人底座相对应。
工具坐标系则是机器人末端执行器的参考系,通常与机器人末端执行器的位置和姿态相对应。
机器人关节角度是机器人运动学中的另一个基本概念,它是描述机器人关节运动状态的参数。
机器人关节角度通常用关节角度向量表示,例如q=[q1, q2, ..., qn]T,其中n是机器人关节数量。
机器人关节角度向量是机器人控制中的重要参数,它可以用来控制机器人的关节运动状态。
机器人末端执行器的位置和姿态是机器人运动学中的另一个基本概念,它是描述机器人末端执行器运动状态的参数。
机器人末端执行器的位置通常用位置向量表示,例如p=[x, y, z]T,其中x、y、z 是机器人末端执行器在笛卡尔空间中的位置坐标。
机器人末端执行器的姿态通常用姿态矩阵或欧拉角表示,例如R=[r11, r12, r13; r21, r22, r23; r31, r32, r33],其中r11、r12、r13、r21、r22、r23、r31、r32、r33是姿态矩阵的元素。
雅克比矩阵在动力学系统中的应用探究
雅克比矩阵在动力学系统中的应用探究动力学系统是研究物体或系统运动的数学模型,它广泛应用于物理学、生物学、经济学等领域。
雅克比矩阵是一种线性映射在局部的导数表示。
它在动力学系统的分析中起着重要的作用,本文将探究雅克比矩阵在动力学系统中的具体应用。
首先,雅克比矩阵可以用于描述系统的稳定性。
在动力学系统中,稳定性是一个重要的概念,它决定了系统是否会趋向于平衡态。
利用雅克比矩阵可以对系统的稳定性进行分析。
具体而言,通过计算雅克比矩阵的特征值,我们可以得到系统的特征值谱,从而了解系统的稳定性。
当特征值的实部全部小于零时,系统处于稳定状态;而当存在实部大于零的特征值时,系统则处于不稳定状态。
这种稳定性分析对于理解系统的演化和预测其长期行为具有重要意义。
其次,雅克比矩阵在动态模拟中扮演着重要角色。
动态模拟是对系统在不同条件下的演化进行预测和仿真的工具,它可以帮助我们了解系统的行为和相应的参数对系统的影响。
雅克比矩阵可以被用来计算系统的Jacobi算符,利用Jacobi算符可以推断系统的动态演化。
通过对雅克比矩阵进行线性化,可以将非线性系统转化为线性系统,进而对系统进行仿真和分析。
这种转化可以简化计算,提高模型的可行性。
此外,雅克比矩阵还具有在控制系统中应用的潜力。
控制系统是指通过设置输入信号以改变系统的运动状态和行为的系统。
雅克比矩阵可以帮助分析系统的控制特性,通过将系统的控制方程转化为雅克比矩阵的形式,我们可以计算控制系统的灵敏度矩阵和控制信息矩阵。
这些矩阵可以用于评估系统的控制性能和设计控制器。
通过分析雅克比矩阵的特征值和特征向量,我们可以更好地理解系统的控制特性,并进行系统优化和控制策略的设计。
最后,雅克比矩阵还可以用于分析自由摆系统。
自由摆是最简单的动力学系统之一,它由一个可转动的杆和一个质点组成。
通过对自由摆系统进行雅克比矩阵的计算,可以得到系统的本征值和本征模式。
本征值表示系统的固有频率,而本征模式描述了每个质点的摆动方式。
机器人运动学雅可比矩阵
05 雅可比矩阵的优化与改进
雅可比矩阵的稳定性分析
稳定性分析的重要性
在机器人运动控制中,雅可比矩阵的稳定性对机器人的运动性能 和动态响应具有重要影响。
稳定性判据
通过分析雅可比矩阵的特征值和特征向量,可以确定机器人的运动 稳定性,并为其运动控制提供依据。
通常使用齐次变换矩阵来表示机器人的位姿,该矩阵包含 了平移和旋转信息,能够完整地描述机器人在空间中的位 置和方向。
坐标系与变换
01
坐标系是用来描述物体在空间中位置和姿态的参照框架。
02
在机器人学中,通常使用固连于机器人基座的坐标系作为全局 参考坐标系,以及固连于机器人末端执行器的坐标系作为局部
参考坐标系。
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雅可比矩阵的物理意义
雅可比矩阵描述了机械臂末端执行器 的位置和姿态随关节变量变化的规律, 是机械臂运动学分析中的重要概念。
通过雅可比矩阵,可以分析机械臂的 可达工作空间、奇异性、运动速度和 加速度等运动学性能。
雅可比矩阵的计算方法
雅可比矩阵可以通过正向运动学和逆 向运动学两种方法计算得到。
在计算雅可比矩阵时,需要使用到线 性代数、微分方程等数学工具。
正向运动学是根据关节变量求解末端 执行器在参考坐标系中的位置和姿态; 逆向运动学是根据末端执行器的位置 和姿态求解关节变量。
04 雅可比矩阵在机器人运动 学中的应用
机器人的关节与连杆
关节
机器人的每个关节都有一个自由 度,决定了机器人的运动方式。 常见的关节类型包括旋转关节和 移动关节。
连杆
雅可比矩阵
雅可比(Jacobian)矩阵2008-12-05 11:29在向量微积分中,雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵,其行列式称为雅可比行列式。
还有,在代数几何中,代数曲线的雅可比量表示雅可比簇:伴随该曲线的一个群簇,曲线可以嵌入其中。
它们全部都以数学家卡尔·雅可比命名;雅可比矩阵雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。
因此,雅可比矩阵类似于多元函数的导数。
假设F:Rn→Rm 是一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数。
这个函数由m个实函数组成: y1(x1,...,xn), ..., ym(x1,...,xn). 这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩阵,这就是所谓的雅可比矩阵:此矩阵表示为:,或者这个矩阵的第i行是由梯度函数的转置y i(i=1,...,m)表示的如果p是Rn中的一点,F在p点可微分,那么在这一点的导数由J F(p)给出(这是求该点导数最简便的方法)。
在此情况下,由F(p)描述的线性算子即接近点p的F的最优线性逼近,x逼近与p例子由球坐标系到直角坐标系的转化由F函数给出:R × [0,π] × [0,2π] → R3此坐标变换的雅可比矩阵是R4的f函数:其雅可比矩阵为:此例子说明雅可比矩阵不一定为方矩阵。
在动态系统中考虑形为x' = F(x)的动态系统,F : R n→ R n。
如果F(x0) = 0,那么x0是一个驻点。
系统接近驻点时的表现通常可以从JF(x0)的特征值来决定。
雅可比行列式如果m = n,那么F是从n维空间到n维空间的函数,且它的雅可比矩阵是一个方块矩阵。
于是我们可以取它的行列式,称为雅可比行列式。
在某个给定点的雅可比行列式提供了F在接近该点时的表现的重要信息。
例如,如果连续可微函数F在p点的雅可比行列式不是零,那么它在该点具有反函数。
这称为反函数定理。
更进一步,如果p点的雅可比行列式是正数,则F在p 点的取向不变;如果是负数,则F的取向相反。
雅可比矩阵_灵敏度矩阵_解释说明以及概述
雅可比矩阵灵敏度矩阵解释说明以及概述1. 引言1.1 概述雅可比矩阵是数学中一种重要的矩阵形式,用于描述多元函数的局部性质和关系。
灵敏度矩阵则是一种衡量系统响应对输入参数变化的敏感程度的工具。
本文将深入探讨雅可比矩阵和灵敏度矩阵的定义、计算方法、性质以及它们在实际问题求解中的潜在应用。
1.2 文章结构本文分为五个主要部分来展开对雅可比矩阵和灵敏度矩阵的介绍和解释。
首先,我们将给出本文的概述,明确文章主题和目标;其次,我们将详细介绍雅可比矩阵包括其定义、基本概念、计算方法以及应用领域;随后,我们将深入探讨灵敏度矩阵,包括其意义定义、计算方法和性质,并通过实际案例来展示其运用;接着,我们将进一步解释说明雅可比矩阵在问题求解中的作用与意义以及灵敏度矩阵在问题求解中的应用举例;最后,我们将总结全文内容,并对雅可比矩阵及其应用进行展望。
1.3 目的本文旨在系统介绍雅可比矩阵和灵敏度矩阵的相关概念、计算方法以及实际应用,帮助读者全面了解它们在数学和工程领域的重要性和作用。
同时,通过详细解释说明它们在问题求解中的具体应用案例,期望读者能够理解如何应用雅可比矩阵和灵敏度矩阵来分析和优化复杂系统中的相互关系。
最后,我们希望通过本文对雅可比矩阵与灵敏度矩阵的深入探讨,为进一步研究提供启示和方向。
2. 雅可比矩阵:2.1 定义和基本概念:雅可比矩阵是数学中的一种线性变换矩阵,用于描述多元函数的导数。
对于一个具有n个自变量和m个因变量的向量值函数,其雅可比矩阵是一个m×n的矩阵,其中每个元素表示因变量关于自变量之间的偏导数。
设函数f(x1, x2, ..., xn) = (y1, y2, ..., ym),则该函数的雅可比矩阵J就是一个m ×n矩阵,其中每个元素Jij表示yj关于xi的偏导数。
2.2 计算方法和性质:计算雅可比矩阵的方法通常即是求各偏导数。
对于一个标量场(只有一个因变量)来说,其雅可比行列式称为该函数的梯度,也就是常说的向量场。
机器人动力学 雅克比-概念解析以及定义
机器人动力学雅克比-概述说明以及解释1.引言1.1 概述机器人动力学是研究机器人运动过程中的力学和动力学特性的学科,主要涉及机器人的姿态、速度、加速度、力和力矩等相关物理量。
机器人动力学一直以来都是机器人领域的关键问题之一,对于机器人的运动控制和路径规划具有重要的指导意义。
雅克比矩阵是机器人动力学中一项关键的工具,用于描述机器人多自由度系统中各关节之间的运动传递关系。
通过雅克比矩阵,我们可以计算出机器人末端执行器在给定关节角速度下的线速度和角速度,从而实现对机器人运动的精确控制。
机器人动力学的研究在实际应用中有着广泛的意义。
首先,深入理解机器人的动力学特性可以帮助我们设计出更加高效、灵活的机器人控制算法,从而提升机器人的运动精度和速度。
其次,机器人动力学的研究还可以为机器人路径规划、障碍物避障等问题提供重要的理论支持和指导。
此外,随着机器人应用领域的拓展,如医疗、教育、家庭服务等,机器人动力学的研究也将在未来发挥更加重要的作用。
总结起来,机器人动力学是研究机器人运动特性的学科,雅克比矩阵则是机器人动力学中的重要工具。
通过研究和应用机器人动力学,我们可以实现对机器人运动的精确控制,提升机器人的运动效率和准确性,并且为机器人的应用和发展打下坚实的基础。
未来,机器人动力学的研究将随着机器人技术的不断发展而不断探索新的方向,并为更广泛的机器人应用提供理论支持和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应当包括对整篇文章的组织和章节安排进行介绍。
可以按照以下方式编写文章结构的内容:2. 文章结构本文共分为以下几个部分:引言、正文和结论。
2.1 引言部分将对机器人动力学的概念进行概述,介绍机器人动力学的背景和意义。
在此部分还将阐述本文的目的和结构。
2.2 正文部分将重点讨论雅克比矩阵的概念和应用。
首先,将介绍雅克比矩阵的定义和性质,以及其在机器人动力学中的重要作用。
接着,将探讨雅克比矩阵在路径规划、运动控制和力学分析等方面的应用。
速度运动学-雅可比矩阵
速度运动学-雅可比矩阵第4章 速度运动学——雅可比矩阵在数学上,正运动学方程在笛卡尔位置和姿态空间与关节位置空间之间定义了一个函数,速度之间的关系由这个函数的雅可比矩阵来决定。
雅可比矩阵出现在机器人操作的几乎各个方面:规划和执行光滑轨迹,决定奇异位形,执行协调的拟人动作,推导运动的动力学方程,力和力矩在末端执行器和机械臂关节之间的转换。
1.角速度:固定转轴情形k θω&=(k 是沿旋转轴线方向的一个单位向量,θ&是角度θ对时间的倒数) 2.反对称矩阵一个n n ⨯的矩阵Sρ被称为反对称矩阵,当且仅当=+S S T ,我们用)3(so 表示所有33⨯反对称矩阵组成的集合。
如果)3(so S ∈,反对称矩阵满足0=+ji ijs s3,2,1,=j i ,所以iiS =0,S 仅包含三个独立项,并且每个33⨯的反对称矩阵具有下述形式:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=000121323s s s s s s S如果Tzyxa a a a ),,(=是一个3维向量,我们将对应的反对称矩阵)(a S 定义为如下形式:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=000)(xy x zy z a a a a a a a S反对称矩阵的性质1))()()(b S a S b a S βαβα+=+ 向量a 、b 属于3R ,α、β为标量2)p a p a S ⨯=)( 向量a 、b 属于3R ,p a ⨯表示向量叉乘 3))()(Ra S Ra RS T=,左侧表示矩阵)(a S 的一个相似变换,这个公式表明:)(a S 在坐标系中经过R 旋转操作的矩阵表示与反对称矩阵)(a SR 相同,其中)(a SR 对应于向量a 被转过R 这种情形。
4)对于一个n n ⨯的反对称矩阵S ,以及任何一个向量nR X ∈,有0=SX XT旋转矩阵的导数 )(θθSR R d d =公式表明:计算旋转矩阵的R 的导数,等同于乘以一个反对称矩阵S 的矩阵乘法操作。
机器人的雅可比矩阵
机器人学院
机器人学技术基础
——雅可比矩阵
LOGO
机器人学院
一、引入
Tn T1T2 Tn
运动学方程只限于静态位 置问题的讨论,未涉及机 器人运动的速度、加速度 和力等动态过程。
nx ox ax px
Tn
ny n0z
oy oz 0
ay az 0
p
y
pz 1
动力学主要研究运动和 力的关系。
Tq F T D
机器人学院
假定关节无摩擦,并忽略各杆件的重力,则广义关节力矩τ与机器 人手部端点力F的关系可用下式描述:
τ = JTF
式中: JT为n*6阶机器人力雅可 比矩阵,并且是机器人 速度雅可比J的转置矩阵。
它表示静态平衡状态下,操作力 向关节力映射的线性关系。
思考与速度雅可比有什么不同
机器人学院
机器人学院
• 上述计算中,当θ2趋于0°或180°时,机械手的雅可比行列式 为0,其逆不存在,此时机械手处于奇异状态,相应关节速度 将趋于无穷大。
• 从几何上看,机械手完全伸直或完全缩回时,机械手末端丧失 了径向自由度,仅能沿切向运动。在奇异形位时,机械手在操 作空间的自由度将减少。
机器人学院
)
速度雅可比矩阵反映了关节空间的微小 运动dθ与手部空间(操作空间)微小位 移dX的关系。
dX
X
1
d1
X
2
d2
dY
Y
1
d1
Y
2
d2
X
dX dY
1
Y
1
雅可比矩阵
Dt 0
J11 J 21 v J 31 w J 41 J 51 J 61
教材例题2.1:逆雅可比矩阵的示例: 例2.1 如图2.2所示的二自由度机械手,手部沿固定坐标系X0轴正 向以1.0 m/s的速度移动,杆长l1=l2=0.5 m。设在某瞬时θ1=30°, θ2=60°,求相应瞬时的关节速度。
解 由式(2.6)知,二自由度机械手速度雅可比为
因此,逆雅可比为
2.1.3 机器人雅可比讨论 机器人的奇异形位分为两类: (1) 边界奇异形位:当机器人臂全部伸展开或全部折 回时,使手部处于机器人工作空间的边界上或边界附 近,出现逆雅可比奇异,机器人运动受到物理结构的 约束。这时相应的机器人形位叫做边界奇异形位。 (2) 内部奇异形位:两个或两个以上关节轴线重合时, 机器人各关节运动相互抵消,不产生操作运动。这时 相应的机器人形位叫做内部奇异形位。
对力雅可比矩阵的补充说明:
虚功方程力雅可比分析:
2.2.3 机器人静力计算
机器人操作臂静力计算可分为两类问题: (1) 已知外界环境对机器人手部的作用力F,(即手部端点力 F-F′),利用式(2.20)求相应的满足静力平衡条件的关节驱动力 矩τ。 (2) 已知关节驱动力矩τ,确定机器人手部对外界环境的作用 力或负载的 质量。 第二类问题是第一类问题的逆解。逆解的关系式为
或写成
根据虚位移原理,机器人处于平衡状态的充分必要条件是对任意 符合几何约束的虚位移有δW=0,并注意到虚位移δq和δX之间符合 杆件的几何约束条件。利用式δX=Jδq,将式(2.18)写成
雅可比矩阵
机器人的奇异点讨论:
斯坦福机械手的运动学奇点:
斯坦福机械手的运动学奇点示例 (讨论theta 5=0的特殊情况)
(theta 5=0时两轴线重合)
通过雅可比矩阵求解平面机械手的奇点分析示例:
通过雅可比矩阵对斯坦福机械手的奇点分析说明:
2.2 机器人静力分析
机器人在工作状态下会与环境之间引起相互作用的力和 力矩。机器人各关节的驱动装置提供关节力和力矩,通过连 杆传递到末端执行器,克服外界作用力和力矩。关节驱动力 和力矩与末端执行器施加的力和力矩之间的关系是机器人操
3. Consider the planar PR manipulator shown here:
(a) Find the origin of frame {3} expressed in terms of frame {0}, that is 0P3org.
作臂力控制的基础。
2.2.1 操作臂力和力矩的平衡
图2.3所示,杆i通过关节i和i+1分别与杆i–1和i+1相连接,建立 两个坐标系{i–1}和{i}。 定义如下变量: fi–1,i及ni–1,i i–1杆通过关节i作用在i杆上的力和力矩; fi,i+1及ni,i+1 i杆通过关节i+1作用在i+1杆上的力和力矩; –fi,i+1及–ni,i+1i+1杆通过关节i+1作用在i杆上的反作用力和 反作用力矩; fn,n+1及nn,n+1机器人最末杆对外界环境的作用力和力矩; –fn,n+1及–nn,n+1外界环境对机器人最末杆的作用力和力矩; f0,1及n0,1机器人机座对杆1的作用力和力矩; mig——连杆i的重量,作用在质心Ci上。
雅可比矩阵和动力学分析
雅可比各列旳计算公式:
6 x
6 y
n x ny nz ( p n)x o x oy oz ( p o)x
6 z
6 x
a x 0
ay 0
az 0
( pa)x nx
6 y
6 z
0 0
0 0
0 0
ox ax
( p n)y ( p o)y
( p n)z ( p o)z
i x
i y
(2) 内部奇异形位:两个或两个以上关节轴线重叠时,机 器人各关节运动相互抵消,不产生操作运动。相应旳机器 人形位叫做内部奇异形位。
当机器人处于奇异形位时会产生退化现象,丧失一种或更 多旳自由度。这意味着在工作空间旳某个方向上,不论怎 样选择机器人关节速度,手部也不可能实现移动。
当l1l2s2=0时无解,机器人逆速度雅可比J-1奇异。 因l10,l20,所以,在2=0或2=180时,机器 人处于奇异形位。
2
Y
2
d1 d2
写成矩阵形式为
X
dX dY
1
Y
1
X
2
Y
2
d1 d2
X X
令
J
1
2
Y Y
1
2
简写为: dX=J dθ
关节空间微小运 动dθ与手部作业 空间微小位移 dX旳关系。
2R机器人旳速度雅可比矩阵为:
J
l1s1 l2s12
l1c1
l2c12
当雅可比不是满秩矩阵时,J旳行列式为0。
当雅可比不是满秩矩阵时,可能出现奇异解,机器人旳奇 异形位,相应操作空间旳点为奇异点。
机器人旳奇异形位分为两类:
(1) 边界奇异形位:当机器人臂全部伸展开或全部折回时, 手部处于机器人工作空间旳边界上或边界附近,逆雅可比 奇异。相应旳机器人形位叫做边界奇异形位。
动力学分析基础--雅克比矩阵
动力学分析基础——雅可比矩阵代码编写,资料整理——ZH1110动力学仿真计算归结为对典型的常微分方程组的初值问题。
在解上述的初值问题时,除了应用常微分方程初值问题的数值积分外,还将用到求解线性代数方程组的数值方法,所以首先我们必须先研究这两个常用的计算机算法,已便于后面的计算.高斯消去法求解线性代数方程组(直接法,即消去法),已在线性代数课程中有详细的讨论,在此给出些说明以及具体的算法描述。
大致可以分为以下两步。
1.将系数矩阵经过一系列的初等行变换(归一化)在变换过程中,采用原地工作,即经变换后的元素仍放在原来的位置上。
2.消去。
它的作用是将主对角线以下的均消成0,而其它元素与向量中的元素也应作相应的变换最后,进行回代依次解出如:我们要解如下方程组:初等行变换:回代得到结果:龙格-库塔算法求解常微分方程用欧拉算法、改进欧拉算法以及经典龙格-库塔算法对常微分方程的初值问题进行数值求解算法。
动力学仿真计算最后会出现一加速度,速度,坐标的两阶微分方程组,其积分需要这种计算方法。
一、 使用欧拉算法及其改进算法(梯形算法)进行求解所谓的微分方程数值求解,就是求问题的解y(x)在一系列点上的值y(xi)的近似值yi。
欧拉(Euler)算法是其实现的依据是用向前差商来近似代替导数。
对于常微分方程:dy/dx=f(x,y),x∈[a,b]y(a)=y0可以将区间[a,b]分成n段,那么方程在第xI点有y'(xI)=f(xI,y(xI)),再用向前差商近似代替导数则为:(y(xI+1)-y (xI))/h= f(xI,y(xI)),因此可以根据xI点和yI点的数值计算出yI+1来.由此可以看出,常微分方程数值解法的基本出发点就是计算离散化点。
yI+1= yI+h*f(xI ,yI)下面就举一个简单的常微分方程y'=x-y+1,x∈[0,0.5]y(0)=1 (人工计算后的解析式为:y(x)=x+e-x)'欧拉算法Private Sub Euler()For x = 0 To 0.5 Step 0.1y(i + 1) = y(i) + 0.1 * (x - y(i) + 1)List1.AddItem y(i)i = i + 1NextEnd Sub由于方程曲线是内凹的所以无论如何减少步距,得到的结果都小于真实值,有必要采取措施来抑制、减少误差,尽量使结果精确。
Stewart平台雅可比矩阵分析
Stewart平台雅可比矩阵分析赵慧[1]张尚盈[2][1]武汉科技大学机械自动化学院 430081Email:[2]华中科技大学数字制造及设备技术国家重点实验室 430074Email:摘要:雅可比矩阵是对Stewart平台进行分析时的重要变量,通过对其的分析和计算,可以得到平台速度和液压缸速度之间的关系,得到平台承载与各液压缸出力之间的关系,可以判断液压缸的可控性,可以得到各自由度之间的运动耦合情况。
因此,导出雅可比矩阵,并对其物理意义进行诠释和深刻理解非常重要。
本文通过Stewart平台的运动学分析,推导出雅可比矩阵的公式,并通过仿真结果对其物理意义进行验证。
关键词:Stewart平台,运动学分析,雅可比矩阵1 引言随着科技的发展以及人们对未知世界探索的需求,Stewart平台在飞行模拟器、空中交会对接(RVD)仿真技术[1]、虚拟轴机床、力-扭矩传感器、装配机械手等领域有广泛的应用。
其中液压驱动Stewart平台由于具有快速、高精度、大负载和结构紧凑等特点而受到青睐 [2]。
Stewart平台是一个典型的多变量和本质非线性的复杂系统。
对Stewart平台运动学和动力学进行研究,是设计、分析和控制Stewart平台的基础。
雅可比矩阵是在对Stewart平台进行运动学动力学分析过程中产生和定义的矩阵,具有重要的物理意义,本文将对其实质展开论述,并用仿真结果来验证。
2 Stewart平台描述2.1 坐标系建立如图1所示,Stewart平台的主体部分由上平台(Platform)、下平台(Base)以及六个液压缸组成。
静止不动的下平台与可动作的上平台分别通过上、下胡克铰与液压缸的两端相连。
选取体坐标系{}P—O X Y Z在上平台上,坐p p p p标原点p O 为上铰点的外接圆圆心;惯性坐标系{}G —g g g g O X Y Z 的坐标原点g O 为下铰点的外接圆圆心;坐标轴的方向如图1所示。
雅可比矩阵和动力学分析
手部瞬时速度为1 m/s。
三、雅可比矩阵的奇异性
J
1q
J *q J q
J *q ——J矩阵的伴随阵
若 Jq 0 则 J 1 q
q J 1q•V
由此可见,当雅可比矩阵的行列式为0时,要使手爪 运动,关节速度将趋于无穷大。
当雅可比不是满秩矩阵时,J的行列式为0。
与操作空间速度v之间关系的雅可比矩阵。
反之,假如给定工业机器人手部速度,可解出 相应的关节速度,即:
q J 1V
式中:J-1称为工业机器人逆速度雅可比。 当工业机器人手部在空间按规定的速度进行作 业,用上式可以计算出沿路径上每一瞬时相应 的关节速度。
例1 如图示的二自由度机械手,手部沿固定坐标系 X0轴正向以1.0 m/s的速度移动,杆长l1=l2=0.5 m。 求当θ1=30°,θ2=60°时的关节速度。
解 由推导知,二自由度机械手速度雅可比为
J
Байду номын сангаас
l1s1 l2s12
l1c1
l2c12
l2s12
l2c12
二自由度机械手手爪沿X0方向运动示意图
逆雅可比为
J 1
1
l1l2s2
l2c12
l1c1
l2c12
l2s12
l1s1
l2s12
θ& J 1v 且vX=1 m/s,vY=0,因此
&&12
第3章 雅可比矩阵和动力学分析
上一章讨论了刚体的位姿描述、齐次变换,机器 人各连杆间的位移关系,建立了机器人的运动学 方程,研究了运动学逆解,建立了操作空间与关 节空间的映射关系。
雅可比矩阵平衡点-概述说明以及解释
雅可比矩阵平衡点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述雅可比矩阵是数学中非常重要且广泛应用的概念,它在各个领域中都有着广泛的应用。
雅可比矩阵平衡点是雅可比矩阵中特殊的点,它在多个学科中都有着重要的地位和作用。
雅可比矩阵是对多变量函数的一阶偏导数进行排列而成的矩阵。
它能够展示出函数在某一点的局部变化率情况,从而帮助我们理解和分析函数的性质。
雅可比矩阵在微积分、线性代数和控制理论等领域中都有广泛的应用。
雅可比矩阵平衡点则是雅可比矩阵中特殊的点,也被称为稳定点、固定点或者平稳点。
在动力系统、微分方程、优化理论等领域中,找到雅可比矩阵平衡点并研究其性质对于理解系统的稳定性和行为具有重要意义。
本文将从雅可比矩阵的定义和性质开始,介绍雅可比矩阵平衡点的概念以及它在不同学科中的应用。
接着,我们将介绍常见的雅可比矩阵平衡点求解方法,包括解析解法和数值解法。
最后,我们将总结雅可比矩阵平衡点的重要性,并展望其在未来的应用前景。
通过深入研究雅可比矩阵平衡点,我们可以更好地理解系统的稳定性和行为,并为相关学科的研究和应用提供指导。
同时,通过掌握雅可比矩阵平衡点的求解方法,我们可以更准确地分析和预测系统的行为,为实际问题的解决提供依据。
雅可比矩阵平衡点是一个十分重要的概念,它在多个学科中都具有深远的影响和应用前景。
1.2文章结构本文的结构如下:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 雅可比矩阵的定义和性质2.2 雅可比矩阵平衡点的概念2.3 雅可比矩阵平衡点的求解方法3. 结论3.1 总结雅可比矩阵平衡点的重要性3.2 对雅可比矩阵平衡点的应用进行展望3.3 结论在本文中,我们将围绕雅可比矩阵的平衡点展开讨论。
首先,在引言部分,我们将对整篇文章进行一个概述,介绍研究雅可比矩阵平衡点的目的,并提供文章结构的说明。
在正文部分,我们将详细介绍雅可比矩阵的定义和性质,为后续的内容做好铺垫。
然后,我们将引入雅可比矩阵平衡点的概念,解释其含义和重要性。
用平面二连杆机器人为例贯穿运动学、雅可比、动力学、轨迹规划甚至控制与编程分析
定义:根据目标位置和姿态,求解关节角度的过程 计算方法:利用几何学和逆运动学方程求解 意义:在机器人轨迹规划和运动控制中具有重要应用 适用范围:适用于具有完整运动学模型的机器人系统
定义:描述机器人末端执行器相对于机座标系的位置和姿态
建立坐标系:建立机器人末端执行器相对于机座标系的坐标系,以便进行运动学分析
编程语言选择:根据需求选择合适 的编程语言,如Python、C++等。
控制系统算法设计:设计控制算法, 如PID控制、模糊控制等。
添加标题
ห้องสมุดไป่ตู้添加标题
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控制系统建模:建立平面二连杆机 器人的数学模型,包括运动学、动 力学等。
控制系统仿真与调试:通过仿真软 件对控制系统进行仿真和调试,确 保控制效果达到预期目标。
组成:控制系统由传感器、控制器和执行器 三部分组成。
分类:根据控制方式的不同,控制系统可以 分为开环控制系统和闭环控制系统。
线性二次型调节器 (LQR):通过优化二 次代价函数来设计控制 器,实现最优控制。
比例积分微分(PID)控 制器:通过比例、积分 和微分环节来减小误差, 实现系统的稳态和动态 性能。
度之间的关系,即 d/dt(末端执行器的位 置和姿态)=J(关节变
量)d/dt(关节变量)
添加标题
计算方法:通过微分 几何和线性代数的知 识,将关节变量和末 端执行器的位置和姿 态之间的关系进行计 算,得到雅可比矩阵
添加标题
作用:雅可比矩阵是 机器人运动学和动力 学分析中的重要工具, 通过它可以推导机器 人的运动方程,实现 机器人的轨迹规划和
运动学方程:建立机器人末端执行器的位置和姿态与关节角度之间的关系,得到运动学方程 运动学分析方法:采用解析法或数值法对运动学方程进行分析,得到机器人末端执行器的位 置和姿态随时间的变化规律
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(2) 内部奇异形位:两个或两个以上关节轴线重合时,机 器人各关节运动相互抵消,不产生操作运动。相应的机器 人形位叫做内部奇异形位。 当机器人处在奇异形位时会产生退化现象,丧失一个或更 多的自由度。这意味着在工作空间的某个方向上,不管怎 样选择机器人关节速度,手部也不可能实现移动。
当l1l2s2=0时无解,机器人逆速度雅可比J-1奇异。
X 2 d1 Y d 2 2
X 2 Y 2
关节空间微小运 动dθ与手部作业 空间微小位移 dX的关系。
令
简写为: dX=J dθ
2R机器人的速度雅可比矩阵为:
l1s1 l2 s12 J l1c1 l2 c12
( p n) x ( p o) x ( p a) x nx ox ax
n自由度机器人J 阵 关节变量用广义关节变量q表示:
q = [q1, q2, …, qn]T 当关节为转动关节时qi=θ i; 当关节为移动关节时qi=di
关节空间的微小运动: dq = [dq1,dq2, … , dqn]T
机器人末端在操作空间的位姿X表示,它是关节 变量的函数,X=X(q),是一个6维列矢量。
也可简写成:
F dY dX X
雅可比矩阵 用J表示
二自由度平面关节型机器人
端点位置X、Y与关节θ1、θ2的关系为
X l1c1 l2 c12 Y l1s1 l2 s12
即
X X (1 , 2 ) Y Y (1 , 2 )
X X dX d1 d 2 1 2 dY Y d Y d 1 2 1 2
可写成:Y=F(X) 将其微分,得:
f1 f1 f1 dy1 x dx1 x dx2 x dx6 1 2 6 f 2 f 2 f 2 dx1 dx 2 dx6 dy 2 x1 x2 x6 f 6 f 6 f 6 dy 6 x dx1 x dx 2 x dx6 1 2 6
微分变换法 坐标系之间的速度变换关系
6 x n x 6 y o x 6 z a x 6 0 x 6 0 y 6 0 z
n y nz ( p n ) x o y oz ( p o ) x a y az ( p a) x 0 0 0 0 0 0 nx ox ax
x y z x y z
1 q q 2 J n q
前三行称为位置雅可比矩阵,代表对手爪线速度 V 的 传递比;后三行称为方位矩阵,代表相应的关节速度 对手爪角速度ω的传递比。 将J分块为:
四、雅可比矩阵的构造法
机器人关节速度向量定义为:
q 1 q 2 q n q
v V x
T
手爪在基系中的广义速度向量为:
y
x y z z
T
n个关节机器人,J是6×n矩阵。
V J q * q
J (q) * q
1 qJ V
式中:J-1称为工业机器人逆速度雅可比。 当工业机器人手部在空间按规定的速度进行作 业,用上式可以计算出沿路径上每一瞬时相应 的关节速度。
例1 如图示的二自由度机械手,手部沿固定坐标系 X0轴正向以1.0 m/s的速度移动,杆长l1=l2=0.5 m。 求当θ1=30°,θ2=60°时的关节速度。 解 由推导知,二自由度机械手速度雅可比为
X q 1 d X = J (q ) d q Y J(q):反映了关节空间微 q1 小运动dq与手部作业空间微 Z 小运动dX之间的关系。 q1 X J(q) T q dX=[dX,dY,dZ, X q φX,φY,φZ]T 1 反映了操作空间的微小运动, Y 由机器人末端微小线位移和微 q1 小角位移(微小转动)组成。 Z q1
微分得
X 1 dX dY Y 1 X 2 d1 Y d 2 2
写成矩阵形式为
X 1 dX dY Y 1
X J 1 Y 1
V J i1 J a1
Ji2 J a2
1 q 2 J in q J a2 n q
矢量积法构造雅可比矩阵
对于移动关节i:
v zi zi i , J i w 0 q 0
因l10,l20,所以,在2=0或2=180时,机器 人处于奇异形位。
机器人二臂完全伸直,或完全折回,两杆重合。 在奇异形位下,手部正好处在工作域的边界上, 该瞬时手部只能沿着一个方向(与臂垂直的方向) 运动,退化了一个自由度。 如果希望机器人手部在空间按规定的速度进行作 业,雅可比是满秩矩阵,可以计算出沿路径每一 瞬时相应的关节速度。
zi是i坐标系z轴单位矢量在基 系中的表示。 对于转动关节i:
i o v z pn i i q w zi
pn 手爪坐标原点在i系的位置矢量 i o pn 手爪坐标原点的位置矢量在基系的表示
i
o i zi i pn z i o R pn i Ji zi zi
c1 c12 2 4 rad / s l1s 2 l1s 2
在两关节的位置分别为θ1=30°,θ2= –60° 速度分别为1 2 rad/s , 2 4 rad / s 手部瞬时速度为1 m/s。
三、雅可比矩阵的奇异性
* J q 1 J q J q
第3章 雅可比矩阵和动力学分析
上一章讨论了刚体的位姿描述、齐次变换,机器 人各连杆间的位移关系,建立了机器人的运动学 方程,研究了运动学逆解,建立了操作空间与关 节空间的映射关系。 本章将在位移分析的基础上,进行速度分析,研 究操作空间速度与关节空间速度之间的线性映射 关系——雅可比矩阵(简称雅可比)。 雅可比矩阵不仅用来表示操作空间与关节空间之 间的速度线性映射关系,同时也用来表示两空间 之间力的传递关系。
l2 s12 l2 c12
dX=J dθ
v X J (q)q
已知关节θ和角速度,可求出该机器人手部速度。 若J1,J2分别为雅可比的第1列矢量和第2列矢量,则:
v J11 J 22
右边第一项表示仅由第一个关节运动引起的端点速度; 右边第二项表示仅由第二个关节运动引起的端点速度; 总的端点速度为这两个速度矢量的合成。 因此,机器人速度雅可比的每一列表示其他关节不动而 某一关节运动产生的端点速度。
l1s1 l2s12 J l1c1 l2 c12
l2s12 l2 c12
二自由度机械手手爪沿X0方向运动示意图
逆雅可比为
J
1
1 l1l2s 2
l2 c12 l c l c 1 1 2 12
l2s12 l1s1 l2s12
对空间机器人,J的行数为6。二维平面机器人, J的行数为3,列数则为机械手含有的关节数目。
平面运动机器人手的广义位置向量[x,y,φ ]T容易 确定,且方位φ 与角运动的形成顺序无关,可直 接采用微分法求J 。
对于空间机器人,根据机器人运动学方程,可以 获得直角坐标位置向量 [x,y,z]T 的显式方程, 但找不到方位向量 x y z T 的一般表达式。 空间机器人雅可比矩阵J确定:不能用直接微分 法,采用构造法。
X q2 Y q 2 Z q2 X q2 Y q2 Z q2
X qn Y qn Z qn X qn Y qn Z qn
二、机器人速度分析
矢量运算
a a x i a y j az k
b bx i by j bz k
a b axbx ayby azbz
i a b ax bx j ay by k az bz
(aybz azby )i (azbx axbz ) j (axby aybx )k
对dX = J dθ两边各除以dt得
dX dq J (q ) dt dt 或表示为
v X J (q)q
式中:v为机器人末端在操作空间中的广义速度;
q 为机器人关节在关节空间中的关节速度; J(q)为确定关节空间速度 q
与操作空间速度v之间关系的雅可比矩阵。
反之,假如给定工业机器人手部速度,可解出 相应的关节速度,即:
3.1 机器人速度雅可比与速度分析
一、机器人速度雅可比
y1 f1 ( x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 ) y f (x , x , x , x , x , x ) 2 2 1 2 3 4 5 6 y6 f 6 ( x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 )
J * q
——J矩阵的伴随阵
若 J q 0
则
J 1 q
J 1 q V q
由此可见,当雅可比矩阵的行列式为0时,要使手爪 运动,关节速度将趋于无穷大。 当雅可比不是满秩矩阵时,J的行列式为0。
当雅可比不是满秩矩阵时,可能出现奇异解,机器人的奇 异形位,相应操作空间的点为奇异点。 机器人的奇异形位分为两类: (1) 边界奇异形位:当机器人臂全部伸展开或全部折回时, 手部处于机器人工作空间的边界上或边界附近,逆雅可比 奇异。相应的机器人形位叫做边界奇异形位。
θ J 1v 且vX=1 m/s,vY=0,因此
1 1 2 l1l2s 2
l2 c12 l c l c 1 1 2 12