第四章 机器人学逆运动学方程

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机器人学导论第4章操作臂逆运动学

机器人学导论第4章操作臂逆运动学

我们把操作臂的全部求解方法分成两大类:封闭解和数值解法。由于数值解 法的迭代性质,因此它一般要比相应的封闭解法的求解速度慢很多。实际上 在大多数情况下,我们并不喜欢用数值解法求解运动学问题。因为封闭解的 计算速度快,效率高,便于实时控制。而数值法不具有些特点为。
“封闭形式”意指基于解析形式的解法,或者意指对于不高于四次的多项式 不用迭代便可完全求解。可将封闭解的求解方法分为两类:代数法和几何法。 有时它们的区别又并不明显:任何几何方法中都引入了代数描述,因此这两 种方法是相似的。这两种方法的区别或许仅是求解过程的不同。
多重解问题
在求解运动学方程时可能遇到的另一个问题就是多重解问题。一个具有3个旋转关节的 平面操作臂,由于从任何方位均可到达工作空间内的任何位置,因此在平面中有较大的 灵巧工作空间(给定适当的连杆长度和大的关节运动范围)。图4-2所示为在某一位姿 下带有末端执行器的三连杆平面操作臂。虚线表示第二个可能的位形,在这个位形下, 末端执行器的可达位姿与第一个位形相同。
4.1 概述 • 在上一章中讨论了已知操作臂的关节角,计算工具 坐标系相对于用户工作台坐标系的位置和姿态的问 题。在本章中,将研究难度更大的运动学逆问题 :已 知工具坐标系相对于工作台坐标系的期望位置和姿 态,如何计算一系列满足期望要求的关节角? • 第3章重点讨论操作臂的运动学正问题,而本章重点 讨论操作臂的运动学逆问题。
4.4 代数解法与几何解法
代数解法:以第三章所介绍三连杆平面操作臂为例,其坐标和连杆参数如下
按第三章的方法,应用这些连杆参数可以求得这个机械臂的运动学方程:
c123 s 123 B 0 T T W 3 0 0
s123 c123 0 0
0 0 1 0

精品课件-机器人学简明教程(张奇志)-第4章

精品课件-机器人学简明教程(张奇志)-第4章

0
1
0
r32 0
r33 0
pz
1
1r31
0
1r32 0
1r33 0
1
pz
1
(4-6)
第4章 机器人逆运动学
式(3-22)的最后三个数如下:
1 1
px py
a2c2 d3
a3c23
d4s23
1 pz a3s23 a2s2 d4c23
令式(4-6)两边元素(2,4)相等,得到
-pxs1+pyc1=d3 为了求解式(4-8),做三角恒等变换
nx ox ax
Rzyz
ny
oy
a
y
nz oz ax
第4章 机器人逆运动学 根据欧拉变换方程式(2-40)可得如下9个方程:
nnxy
cc c sc c
s s c s
nz s c
ooxy
cc s sc s
sc cc
oazx
s s c s
ay ss
az c
(4-1)
第4章 机器人逆运动学
第4章 机器人逆运动学 第4章 机器人逆运动学
4.1 逆运动学问题的可解性 4.2 欧拉变换解 4.3 PUMA560逆运动学
第4章 机器人逆运动学 4.1 逆运动学问题的可解性
1.解的存在性 逆运动学问题解是否存在完全取决于机械臂的工作空间。 所谓工作空间是指机械臂末 端执行器所能达到的空间位姿的集合。一般来说,对于给 定的机械臂,其工作空间是固定的。而对于少于6个自由度的 机械臂,它在三维空间内不能达到全部位姿。所以通用工业机 器人一般都设计成6个自由度。当期望位姿位于机械臂的工作 空间之外时,逆运动学问题无解。如图4-1所示期望平面机械 臂末端达到B点,显然该逆运动学问题是无解的。

第4章机器人逆运动学(一)

第4章机器人逆运动学(一)

第4章机器人逆运动学(一)引言概述:机器人逆运动学是研究机器人动作规划和控制的重要内容之一。

在工业领域和服务领域中,机器人逆运动学能够帮助机器人根据预设的目标位置和姿态,确定关节角度和长度,从而实现准确的动作控制。

本文将介绍机器人逆运动学的基本原理,以及逆运动学的求解方法和实际应用。

正文:1. 基本原理1.1 前向运动学和逆运动学的关系1.2 关节角度和长度的确定方法1.3 机器人姿态表示方法2. 逆运动学的求解方法2.1 解析法2.2 数值法2.3 迭代法2.4 优化算法2.5 约束条件的处理方法3. 逆运动学的实际应用3.1 机器人轨迹规划3.2 机器人运动控制3.3 机器人碰撞检测与避障3.4 机器人抓取和操作4. 逆运动学问题的局限性和挑战4.1 多解性问题4.2 存在性问题4.3 运动优化问题4.4 环境约束问题4.5 实时性和稳定性问题5. 逆运动学的发展趋势5.1 智能化和自适应控制5.2 机器学习与优化算法的结合5.3 非线性逆运动学求解方法的研究5.4 多机器人协同控制的逆运动学问题5.5 逆运动学在虚拟现实和增强现实中的应用总结:机器人逆运动学是机器人控制领域的重要研究方向之一。

本文介绍了机器人逆运动学的基本原理,包括前向运动学与逆运动学的关系、关节角度和长度的确定方法,以及机器人姿态表示方法。

同时,还介绍了逆运动学的求解方法和实际应用,包括机器人轨迹规划、运动控制、碰撞检测与避障,以及抓取和操作等。

此外,还探讨了逆运动学问题面临的局限性和挑战,并展望了逆运动学的发展趋势,包括智能化和自适应控制、机器学习与优化算法的结合等。

逆运动学的研究将有助于推动机器人应用在更广泛的领域中,提高机器人的灵活性和性能。

运动学逆解公式

运动学逆解公式

运动学逆解公式
运动学逆解是指已知机器人末端执行器的位置、姿态和运动学参数,求解机器人各关节的角度。

运动学逆解公式的具体形式取决于机器人的类型和结构,以下是几种常见机器人的运动学逆解公式:
1. 二自由度平面机械臂的运动学逆解公式:
θ1 = atan2(y, x) - acos((l1^2 + l2^2 - r^2)/(2*l1*l2))
θ2 = -acos((x^2 + y^2 - l1^2 - l2^2)/(2*l1*l2))
其中,θ1和θ2分别为机械臂两个关节的角度,x和y为末端执行器的位置坐标,l1和l2为机械臂两个关节的长度,r为末端执行器到机械臂起点的距离。

2. 三自由度空间机械臂的运动学逆解公式:
θ1 = atan2(y, x)
θ3 = acos((x^2 + y^2 + z^2 - l1^2 - l2^2 - l3^2)/(2*l2*l3))
k1 = l2 + l3*cos(θ3)
k2 = l3*sin(θ3)
θ2 = atan2(z, sqrt(x^2 + y^2)) - atan2(k2, k1)
其中,θ1、θ2和θ3分别为机械臂三个关节的角度,x、y和z为末端执行器的位置坐标,l1、l2和l3为机械臂三个关节的长度。

3. 六自由度工业机器人的运动学逆解公式:
由于六自由度工业机器人的运动学逆解公式比较复杂,这里不再给出具体公式。

通常采用数值计算方法求解,如牛顿-拉夫逊法、雅可比逆法等。

需要注意的是,运动学逆解公式只能求解机器人的正解,即机器人末端执行器的位置、姿态和运动学参数必须是合法的。

如果末端执行器的位置、姿态和运动学参数不合法,就无法求解出机器人各关节的角度。

逆运动学的解析法原理及推导过程 详细

逆运动学的解析法原理及推导过程 详细

逆运动学的解析法原理及推导过程详细逆运动学是机器人学中的一个重要分支,它研究的是如何通过机器人的末端执行器的位置和姿态来计算出机器人各个关节的角度。

逆运动学的解析法是一种常用的计算方法,它可以通过数学公式来求解机器人的逆运动学问题。

逆运动学的解析法原理是基于机器人的运动学模型,通过对机器人的运动学方程进行求解,得到机器人各个关节的角度。

机器人的运动学方程可以表示为:
T = T1 * T2 * T3 * … * Tn
其中,T表示机器人的末端执行器的位姿,T1、T2、T3、…、Tn 表示机器人各个关节的变换矩阵。

通过对运动学方程进行求解,可以得到机器人各个关节的角度。

逆运动学的解析法推导过程如下:
1. 确定机器人的运动学模型,包括机器人的DH参数、末端执行器的位姿等信息。

2. 根据机器人的运动学模型,建立机器人的运动学方程。

3. 对运动学方程进行求解,得到机器人各个关节的角度。

具体的求解过程需要根据机器人的具体情况进行分析和计算。

一般
来说,可以采用数学工具如矩阵运算、三角函数等来进行计算。

逆运动学的解析法具有计算速度快、精度高等优点,适用于对机器人进行精确控制的场合。

但是,由于机器人的运动学模型比较复杂,解析法的求解过程也比较繁琐,需要一定的数学基础和计算能力。

逆运动学的解析法是机器人学中的一种重要计算方法,它可以通过数学公式来求解机器人的逆运动学问题,具有计算速度快、精度高等优点,是机器人控制中不可或缺的一部分。

机器人运动学正解逆解-课件

机器人运动学正解逆解-课件

C1 (C 234 C 5C 6 S 234 S6 ) S1 S 5 C 6 S1 (C 234 C 5C 6 S 234 S6 ) C S S 1 5 6 S 234 C 5C 6 0
求逆运动学方程的解
依次用 A1 左乘上面两个矩阵,得到:
n x C 1 n y S1 nz n x S1 n y C 1 0 o x C 1 o y S1 oZ o x S1 o y C 1 0 a x C 1 a y S1 az a x S1 a y C 1 0 Px C1 Py S1 pz Px S1 Py C1 1 C 234 S 5 C 234 a4 C 23 a 3 C 2 a 2 S 234 S 5 S 234 a4 S 23 a 3 S 2 a 2 C5 0 0 1
2. 学会用D-H法对机器人建模 学习重点:1. 给关节指定参考坐标系
2. 制定D-H参数表
3. 利用参数表计算转移矩阵
背景简介:
1955 年, Denavit 和 Hartenberg( 迪纳维特和哈坦伯格 ) 提出 了这一方法,后成为表示机器人以及对机器人建模的标准方法, 应用广泛。
总体思想:
y0
O0
连杆0
z0
d1 x0
解:
例2、PUMA560运动学方程(六个自由度,全部是旋转关节)
关节变量都是θ
θ2
θ1
θ3
θ4
θ5 θ6
PUMA560机器人的连杆及关节编号
A1
A2
为右手坐标系,Yi轴:按右手定则 Zi轴:与Ai+1关节轴重合,指向任意 Xi轴: Zi和Zi-1构成的面的法线, 或连杆i两端轴线Ai 与Ai+1的公垂线(即: Zi和Zi-1的公垂线)

解释机器人运动学方程的正解和逆解

解释机器人运动学方程的正解和逆解

解释机器人运动学方程的正解和逆解
机器人运动学方程是研究机器人运动规律的一种数学工具。

机器人运动由位置、速度和加速度三部分组成,而机器人运动学方程便是描述这三部分关系的方程。

机器人运动学方程分为正解和逆解。

正解是指根据机器人关节角度、长度等参数,推导出机器人末端执行器的位置、速度和加速度等运动学参数的过程。

在机器人运动学分析中,正解一般使用解析法、几何法和向量法等方法。

通常我们会在正解中借助三角函数和向量函数,对机械臂的运动主体进行数学建模,推导出机器人最终执行器的位置和末端的速度、加速度等参数,完成机器人运动学方程的正解。

而逆解则是指在已知机器人末端执行器的位置、速度和加速度等参数的基础上,求出机器人关节角度,这样机器人才能达到需要执行的动作。

逆解是机器人指令控制中的核心技术之一,一般采用数值计算的方法来求解。

逆解方法有直接法和迭代法两种,直接法一般应用于计算复杂的工业机器人,而迭代法则更适用于机场搬运、医疗康复等关节数较少的应用场景。

机器人运动学方程的正解和逆解都涉及高等数学和工程数学的知识,需要对机器人的运动学规律有一定的理解和掌握。

随着人工智能和机器人技术的不断发展,机器人运动学方程的应用将得到更广泛的推广和应用,成为未来机器人研究和应用的重要工具。

六自由度机器人逆向运动学解题过程

六自由度机器人逆向运动学解题过程

六自由度机器人逆向运动学解题过程
六自由度机器人逆向运动学主要是通过求解机器人末端执行器的位姿,从而得到关节的角度。

逆向运动学求解的过程如下:
1. 了解机器人运动学模型:首先需要了解六自由度机器人的运动学模型,包括机器人臂部的结构、关节类型和运动学参数。

常见的运动学模型有DH(Denavit-Hartenberg)模型和旋量法。

2. 建立运动学方程:根据机器人臂部的结构,建立运动学方程。

对于DH模型,运动学方程为:
θ1 * A1 + θ2 * A2 + θ3 * A3 + θ4 * A4 + θ5 * A5 + θ6 * A6 = T
其中,θ1-θ6为六个关节的角度,A1-A6为相邻两个关节之间的变换矩阵。

3. 初始化关节角度:给定一个初始的关节角度序列,作为求解逆向运动学的输入。

4. 求解位姿:利用运动学方程,将关节角度序列代入,计算出末端
执行器的位姿。

5. 评价求解结果:根据实际应用需求,评价求解结果的精度和实用性。

如果结果不满足要求,可以调整初始关节角度序列,重复步骤2-4,直至得到满意的解。

6. 应用:将求解得到的关节角度序列应用于机器人控制系统,实现机器人的运动。

在求解过程中,可以使用一些优化算法,如牛顿法、梯度下降法等,以提高求解速度和精度。

同时,为了减少计算复杂度,可以采用一些技巧,如LU分解、QR分解等。

需要注意的是,六自由度机器人逆向运动学求解过程依赖于机器人运动学模型的精确性、运动学方程的稳定性和求解算法的性能。

在实际应用中,可能需要根据具体情况调整模型和算法,以获得更优的求解结果。

第四章机器人学逆运动学方程ppt课件

第四章机器人学逆运动学方程ppt课件

这里 其中
f11 = C1 x+S1 y
f12 = - z f13 = - S1 x+C1 y
(4.10) (4.11) (4.12)
x =[ nx ox ax px ]T, y =[ ny oy ay py ]T, z =[ nz oz az pz ]T 由第三章得到的斯坦福机械手运动学方程式(3.48)为
同样比较式(4.48)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)
(4.64)
cos f12 (o)
(4.65)

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
d3 S2 C1 px S1 py C2 pz
(4.24) (4.25)
4
tan 1
C2
S1ax C1ay C1ax S1ay S2az
(4.26)
5
tan 1
C4
C2
C1ax
S1ay S2az S2 C1ax S1ay
S4 S1ax C2az
C1ay
由式(4.36)和式(4.43)可解出Ψ角
cos1 nz
sin
(4.43) (4.44) (4.45)
这里需要指出的是,在我们采用式(4.43)~式(4.45) 来计算θ、φ、Ψ时都是采用反余弦函数,而且式(4.43)和 式(4.45)的分母为sinθ,这会带来如下问题:
1)由于绝对值相同的正负角度的余弦相等,如cosθ= cos(-θ),因此不能确定反余弦的结果是在那个象限;
由于机械手各关节变量的相互耦合,后面计算的关节变量与前 面的关节变量有关,因此当前面关节变量的计算结果发生变化 时,后面关节变量计算的结果也会发生变化,所以逆运动方程 的解不是唯一的,我们应该根据机械手的组合形态和各关节的 运动范围,经过多次反覆计算,从中选择一组合理解。由此可 见,求解机械手的逆运动方程是一个十分复杂的过程。

机器人学导论第4章操作臂逆运动学

机器人学导论第4章操作臂逆运动学

机器人学导论第4章操作臂逆运动学机器人学导论第4章操作臂逆运动学主要内容是探讨机器人操作臂的逆运动学问题。

逆运动学是指在已知末端点的位置和姿态的情况下,求解机器人各个关节的角度。

在机器人操作中,逆运动学是非常重要的,因为它能够帮助我们确定机器人应该如何运动来达到所需的目标位置和姿态。

在本章中,首先介绍了机器人操作臂的结构和坐标系的选择。

机器人操作臂通常由多个关节组成,每个关节可以旋转或者移动。

不同的坐标系选择会对逆运动学的求解产生影响,因此在选择坐标系时需要仔细考虑。

接下来,本章介绍了机器人操作臂逆运动学的求解方法。

逆运动学的求解通常需要解决一系列非线性方程组,因此有多种方法可以用来求解逆运动学问题。

其中包括解析法和数值法。

解析法是通过解析求解方程组来得到逆运动学解的方法,它的优点是计算速度快,但是只适用于简单的机器人结构。

数值法则是通过迭代计算的方法来逼近逆运动学解,它的优点是适用范围广,但是计算速度较慢。

在解析法中,本章介绍了两种常见的求解方法,分别是几何法和代数法。

几何法通过几何关系来求解逆运动学,它的思想是将机器人操作臂的各个关节看作一个几何图形,通过解几何问题来求解逆运动学。

代数法则是通过建立机器人操作臂的关系方程组来求解逆运动学,它的优点是可以求解更复杂的机器人结构。

在数值法中,本章介绍了两种常见的数值方法,分别是迭代法和优化法。

迭代法通过不断重复迭代来逼近逆运动学解,它的思想是通过不断调整关节的角度来使得末端点的位置和姿态逐步趋向于目标值。

优化法则是通过建立逆运动学问题的优化模型来求解逆运动学解,它的优点是可以考虑更多的约束条件和目标函数。

最后,本章还介绍了一些逆运动学问题的特殊情况,比如奇异位置和工作空间。

奇异位置是指在一些位置上,机器人操作臂的自由度降低,这会导致逆运动学问题无解或者存在无穷多解。

工作空间是指机器人操作臂能够到达的所有位置和姿态构成的空间,工作空间的大小和形状对逆运动学的求解也会产生影响。

《机器人导论》机器人逆运动学

《机器人导论》机器人逆运动学

行器有两种可能的方位,在工作空间的边界上只能一种可能的方位。
第四章: 操作臂逆运动学 4.2 可解性
当一个操作臂少于6自由度时,它在三维空间内不能达到 全部位姿. ---操作臂的工作空间是一个子空间. ---更简单的操作臂的工作空间是这个子空间的子集.
对于少于6个自由度的操作臂来说,给定一个确定的一般 目标坐标系,什么是最近的可达目标坐标系?
4 4 1800 5 5 6 6 1800
由于关节运动的限制, 这8个解中的某些解是不能实现的.
第四章: 操作臂逆运动学 4.2 可解性
通常,连杆的非零参数越多,达到某一特定目标的方式也越多. 以一个具有6个旋转关节的操作臂为例,解的最大数目与等于零的连 杆长度参数的数目相关。非零参数越多,解的最大数目就越大.
3. 通过化简为多项式的代数解法 万能公式:
u tan
2
,
cos

1 u2 1 u2
,
sin

2u 1 u2
,
tan sin 2 1 cos
第四章: 操作臂逆运动学 4.3 代数解法和几何解法
例子: 求解超越方程 acos bsin c 的 .
利用:
Then we have:
1
平面内的角度是可以相加的,因此三个连杆的角度之和即为最后一个连杆 的姿态:
1 2 3 This equation is solved for 3 to complete our solution.
第四章: 操作臂逆运动学 4.3 代数解法和几何解法
y

x2 y2
0
02T

x x2 y2
0

机器人正运动学和逆运动学

机器人正运动学和逆运动学

i
αi-1
ai-1
di
θi


3.1.5 PUMA 560型机器人运动学方程 12..确确定定各D-连H杆坐D标-H系参数和关1234节αadiii-=-1变1沿==量绕沿ααZ0023iXX轴ii--1,1从轴轴--9900X,,从00从° °i°°-1ZZ到ii--11X到到i的ZZdd00i24距i的的离角距;度离θθθθ31(;24;(-((990000°°°°))
3. 机器人正逆运动学
本章主要内容
机器人运动学研究的问题: 机器人末端在空间的运动与各个关节的运动之间
的关系。
3.1 机器人正运动学方程 3.2 机器人逆运动学方程
3.1 机器人正运动学方程
• 定义:
– 描述机器人末端相对于绝对坐标系或基座坐标 系的位置姿态的数学表达式
• 运动学方程的模型:

M f (qi )
3 L2 0
0
θ3 i 绕Zi轴, 从Xi1旋转到Xi的角度;
3.1.4操作臂运动学方程
目的:求出相邻连杆间的坐标
变换的形式,进一步求出连杆
T i 1 i
{R}
{P}
(n相1)对推于导连过杆0程的:位置和姿态。
{Q}
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。
坐标系(笛卡尔坐标系)中的位置和姿态就能描述出来。
0 N
T(q1
,
q2
,
, qN
)

01T(q1)12T(q2 )
N
1 N
T(qN
)
0N00R0
0
PN 1
0

正逆运动学方程

正逆运动学方程

正逆运动学方程一、正运动学方程正运动学方程是从关节空间到笛卡尔空间的映射,即通过机器人的关节角度来求解机器人末端执行器的位置和姿态。

对于一个n自由度的机器人,其正运动学方程可以表示为:x = f(q)其中,x表示机器人末端执行器的位置和姿态,q表示机器人的关节角度。

正运动学方程可以通过机器人的几何模型和关节变量求解得到,其中涉及到一系列的向量和矩阵运算。

具体地,正运动学方程可以由以下步骤得到:1. 根据机器人的连杆参数(如长度、夹角等)确定连杆变换矩阵;2. 将这些连杆变换矩阵按照关节顺序进行乘积,得到从机器人基座到末端执行器的总变换矩阵;3. 从总变换矩阵中提取位置和姿态信息,得到机器人末端执行器的位置和姿态;4. 将位置和姿态信息表示为坐标系中的坐标值。

二、逆运动学方程逆运动学方程是从笛卡尔空间到关节空间的映射,即通过已知的机器人末端执行器的位置和姿态来求解机器人的关节角度。

由于笛卡尔空间中的位置和姿态信息是冗余的,因此逆运动学方程往往是多解的。

对于一个n自由度的机器人,其逆运动学方程可以表示为:q = g(x)其中,q表示机器人的关节角度,x表示机器人末端执行器的位置和姿态。

逆运动学方程可以通过迭代优化、解析解法或试错法等方法求解。

具体地,逆运动学方程的求解可以分为以下步骤:1. 根据机器人末端执行器的位置和姿态信息,构建一个或多个约束方程;2. 解约束方程,得到关节角度的解;3. 根据不同的优化目标,选择最优的关节角度解;4. 将最优解映射回关节空间。

三、正逆运动学在机器人中的应用正逆运动学是机器人学中的基本概念,是实现机器人运动控制和路径规划的基础。

在机器人应用中,正逆运动学的具体作用如下:1. 运动控制:通过正运动学,机器人可以根据给定的关节角度计算出末端执行器的位置和姿态,从而实现精确的运动轨迹控制。

在实时控制系统中,正运动学方程用于计算末端执行器的期望位置和姿态,并通过反馈控制算法实现机器人的精确跟踪。

《机器人导论》机器人逆运动学解析

《机器人导论》机器人逆运动学解析

围的函数.
例子: PUMA 到达一个确定目标有8个不同的解. 图中给出了其中的4个 解.它们对于末端手部运动来说具有相同的位姿。对于图中所示的每一个
解存在另外一种解,
其中最后三个关节变为另外一种位形:
4 1800 4 5 5 6 1800 6
由于关节运动的限制,
第四章: 操作臂逆运动学 4.1 概述
求解运动方程时,可以从 0 T 开始求解。 6 根据式:
0 6 1 2 3 4 5 T 0 T T 3T 4T 5T 6T 1 2
两边同时乘 01T 1 ,
有: 0 T 1 0 T 1 T2 T 3T 4 T 5T 1 6 2 3 4 5 6
由此求解 1 ;
第四章: 操作臂逆运动学 4.2 可解性
B 例: 试着描述三连杆操作臂 W T 的子空间. 利用连杆参数求得操作臂的运动学方程为:
c s B WT 0 0
s c 0 0
x c123 0 y s123 0 1 0 0 1 0 0
第四章: 操作臂逆运动学 4.1 概述 逆运动学: 已知工具坐标系相对于工作台坐标系的期望位置
和姿态,计算一系列满足期望要求的关节角
为求出要求的关节角以放置相对于工作台坐标系{S}的工
具坐标系{T},可将这个问题分为两部分: • 首先,进行坐标变换求出相对于基坐标系{B}的腕部坐标 系 {W}. • 应用逆运动学求关节角.
与线性方程组不同,非线性方程组没有通用的求解方法,
我们把操作臂的全部求解方法分成两大类: 封闭解: 封闭解是指基于解析形式的算法,或者指对于不
高于四次的多项式不用迭代便可完全求解。可将封闭解的
求解方法分为两类:代数解法和几何解法. 数值解法: 数值解具有迭代性质,所以比封闭解法的求解

解释机器人运动学方程的正解和逆解

解释机器人运动学方程的正解和逆解

解释机器人运动学方程的正解和逆解正解与逆解是机器人运动学方程的重要概念,也是机器人学研究中最重要的内容之一。

正解和逆解可以帮助我们建立机器人的空间模型,从而控制机器人的运动状态,为机器人的实际应用提供有力的支持。

本文将对机器人运动学中的正解和逆解的概念及其在机器人学中的应用进行详细剖析。

一、正解与逆解概念介绍正解和逆解是机器人运动学中常用的概念,也是机器人学研究中最重要的内容之一。

正解是指从给定的末端位姿或空间位置确定机器人的轴位置的运算,而逆解则是反之,从给定的关节位置到末端位姿的运算。

因此,机器人运动学中的正解和逆解都是从关节位置到末端位姿和反之的一种运算。

二、正解的求解方法正解的求解方法主要有三种,分别为数值法、解析法和实验法。

(1)数值法数值法是指将从给定末端位姿或空间位置求解机器人轴位置的过程采用数学计算的方法来求解。

这种方法的优点在于可以根据实际情况采用不同的公式来求解,也可以用数值算法来求解机器人的轴位置。

其缺点是计算量大,求解速度慢,无法满足实时性要求。

(2)解析法解析法是指利用数学分析方法,从一整套已知机器人轴位置求解和从末端位姿求机器人轴位置的过程,运用特定的反函数,做单就反函数,解出机器人轴位置。

这种方法计算时间短,可以满足实时性要求,但缺点是所用的反函数不一定准确,容易发生解析法错误。

(3)实验法实验法是指实际应用中,通过针对特定的机器人空间进行实验,来确定机器人轴位置的过程。

这种方法好处在于可以得到准确的机器人轴位置,不受数学计算模型的影响,缺点是计算时间长,不能满足实时性要求。

三、逆解的求解方法逆解的求解方法主要也有三种,分别为数值法、解析法和实验法。

其中,数值法包括逐次迭代法、牛顿迭代法等;解析法包括几何法、角度法等;实验法包括传感器测量法、机器人调试法等。

(1)数值法数值法是通过几何和动力学方面的矩阵求解形式,利用数值计算技术,从给定的关节位置计算机器人构成末端位姿的过程。

机器人学基础第4章

机器人学基础第4章
可得:
4. 5 典型机器人的逆运动学举例
④求θ5。 由机械臂关节位姿矩阵推导可知:
由于前文已经求解出θ1 ~ θ3, 可以求解出 则根

可以求解出 的数值。令:
4. 5 典型机器人的逆运动学举例

解得
4. 5 典型机器人的逆运动学举例
下面分两种情况讨论θ4 和θ6 的解法。 当θ5≠0°时: ⑤求θ4 。 根据前文得:
4. 6 逆运动学对机器人的设计约束
根据4. 1 节的内容可以知道, 对于6 自由度机器人来 说, 当存在几个正交关节轴或者有多个αi 为0°或90°, 可能得到解析解。所以当设计6 自由度机械臂时, 通常 会有3 根相交轴, 并尽量使αi 为0°或90°。
此外, 为了使机械臂有更大的灵巧工作空间, 通常将机 械臂的末端连杆设计得短一些。
令式(4 -1) 和式(4 -2) 相等, 可以得到: 解得:
4.2 三个相邻关节轴线交于一点的 逆运动学求解
当θ2≠0 时, 可以解得:
当θ2 =0 时, 可以化作如下形式:
4.2 三个相邻关节轴线交于一点的 逆运动学求解
即:
可以解得: 同理当θ2 = π 时, 可以解得:
4. 3 逆运动学的几何解法
4.2 三个相邻关节轴线交于一点的 逆运动学求解
逆运动学没有通用的求解算法, 通常将机器人的逆运动学解法 分为数值解法和解析解法两类。数值解法是指通过迭代的方 法对运动学方程进行求解, 此种方法求解速度较慢, 且不能保 证求出全部的解。解析法是指通过代数或者几何的方法, 得到 关节角的数学表达式, 本课程主要讨论解析解法。解析法中几 何法与代数法并不完全区别, 几何法中可以引入代数描述, 代 数法可以通过几何性质来简化求解过程, 二者仅是求解过程不 同。

简述求机器人逆运动学方程的方法

简述求机器人逆运动学方程的方法

简述求机器人逆运动学方程的方法机器人逆运动学(InverseKinematics)是机器人技术领域的一个重要分支,它涉及机器人的位置规划、关节角度控制以及运动控制的核心问题。

其中,机器人逆运动学方程是实现机器人控制的基础,它即机器人的关节角度与末端位置之间的关系,其计算可以分为三步:第一步:建立机器人的正运动学模型,即机器人的齐次变换矩阵(Homogeneous Transformation Matrix)。

正运动学模型是机器人运动控制过程中的基础,可以描述机器人各时刻的位姿,它可以用来描述机器人末端点和基座之间的变换关系,因此可以将机器人末端坐标系表示为以基座坐标系为原点的坐标系。

第二步:建立机器人逆运动学模型,即将机器人轨迹计算转化为机器人末端位置矩阵的形式。

机器人逆运动学模型的建立需要对机器人的关节角度和末端位姿作出假设,这种假设尽可能的简化问题,从而使问题可以通过关节角度的形式来解决。

第三步:求解机器人逆运动学方程,即根据机器人的正运动学模型和逆运动学模型,求解机器人的关节角度。

由于正运动学模型和逆运动学模型均为线性模型,因此通过求解线性方程组的方式可以求得机器人的关节角度,从而实现机器人的定位和运动控制。

机器人逆运动学方程是机器人运动规划的核心,它可以用来实现机器人的位置控制,且有着多种求解方法,其中采用最为广泛的是基于解析方法的求解,其针对不同机器人类型,采用分析法求解关节角度及末端位置,这种方法可以有效求解机器人结构复杂的逆运动学方程,但求解速度相对较慢,于此同时,还有另外一种诸如数值积分法等求解机器人逆运动学方程的方法,这种方法不需要构建机器人的机构模型,可以更有效的实现机器人的位置控制,但这种方法也有一定的局限性,特别是在复杂结构的机器人控制中存在一定难度,所以,要满足不同机器人控制应用场景的需求,其中的复杂度也是需要有所考虑的。

总结而言,机器人逆运动学方程是机器人控制的基础,它即机器人的关节角度与末端位置之间的关系,通过正运动学模型和逆运动学模型,可以求得机器人的关节角度,从而实现机器人位置的控制。

机器人逆运动学

机器人逆运动学

clear;clc;L1 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2); %Link 类函数L2 = Link('d', 0, 'a', 0.5, 'alpha', 0,'offset',pi/2);L3 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2,'offset',pi/4);L4 = Link('d', 1, 'a', 0, 'alpha', -pi/2);L5 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2);L6 = Link('d', 1, 'a', 0, 'alpha', 0);b=isrevolute(L1); %Link 类函数robot=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6]); %SerialLink类函数='带球形腕的拟人臂'; %SerialLink属性值robot.manuf='飘零过客'; %SerialLink属性值robot.display(); %Link 类函数theta=[0 0 0 0 0 0];robot.plot(theta); %SerialLink类函数theta1=[pi/4,-pi/3,pi/6,pi/4,-pi/3,pi/6];p0=robot.fkine(theta);p1=robot.fkine(theta1);s=robot.A([4 5 6],theta);cchain=robot.trchain;q=robot.getpos();q2=robot.ikine(p1); %逆运动学j0=robot.jacob0(q2); %雅可比矩阵p0 =-0.7071 -0.0000 0.7071 1.4142 0.0000 -1.0000 -0.0000 -0.00000.7071 0.0000 0.7071 1.9142 0 0 0 1.0000p1 =0.9874 0.1567 0.0206 1.0098 0.0544 -0.4593 0.8866 1.8758 0.1484 -0.8743 -0.4621 0.04670 0 0 1.0000 >>ss =1 0 0 00 1 0 00 0 1 20 0 0 1cchain =Rz(q1)Rx(90)Rz(q2)Tx(0.5)Rz(q3)Rx(90)Rz(q4)Tz(1)Rx(-90)Rz(q5)Rx(90)Rz(q6)Tz(1)q =0 0 0 0 0 0q2 =1.0e+04 *0.0003 0.0180 -0.0399 1.1370 0.0002 0.0536j0 =-0.1100 0.0707 0.3577 -0.0114 0.5092 0 -0.8329 -0.0448 -0.2267 -0.6224 0.1813 0-0.0000 0.7623 0.3956 -0.1410 -0.8413 0-0.0000 0.5354 0.5354 0.3374 -0.0178 -0.86050.0000 0.8446 0.8446 -0.2139 -0.9751 0.12751.0000 0.0000 0.0000 0.9168 -0.2209 -0.4933作者:fly qq链接:来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

第四章 逆运动学

第四章 逆运动学

s123 0 l1c1 l2 c2 c123 0 l1s1 l2 s12 0 1 0 0 0 1
1、求2 对比两个变换矩阵使相应的元素相等
最后应用2幅角的反正切公式得: 2 A tan 2( s2 , c2 )
四、逆运动学的解法
2、求 1
c s B WT 0 0
s c 0 0
0 x 0 y 1 0 0 1
例:试描述两自由度操作臂
ˆ ˆ Z Z 1 0
ˆ Y 1
0 2
T 的子空间
已知:
0
ˆ Z 2
ˆ ˆ X X 1 0
ˆ X 2
P2ORG
ˆ Y 2
X Y 0
三、操作臂子空间的描述
疑惑:对于0坐标系的位置?
ˆ Z 1
ˆ Y 1
ˆ Z 0
0
ˆ X 2
ˆ Z 2
ˆ Y 2
P2ORG
ˆ X 1
ˆ X 0
ˆ Y 0
X Y 0
四、逆运动学的解法
1、解法 我们把操作臂的全部求解方法分成两大类:封 闭解法和数值解法。 数值解法:通过大量的迭代公式进行计算,它的求 解速度相对较慢。 封闭解法:意指对于不高于四次的多项式不用迭代 便可以完全求解。
灵巧工作空间:机器人的末端执行器能够 从各个方向到达的空间区域。 可达工作空间:机器人的末端执行器至少 从一个方向上有一个方位可达的空间。
二、解的存在性以及多解问题
多解问题 一个具有3个旋转关节的平面操作臂,由 于从任何方位均可以到达工作空间内的任何 位置。因此在平面内有较大的灵巧空间。从 而存在多个解。
1 =A tan 2( y, x) A tan 2(k2 , k1 ) 2 A tan 2( s2 , c2 ) 1 2 3
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第四章 逆运动学方程
Chapter Ⅳ Inverse Kinematic Equations
4.1 引言 4.2 逆运动学方程的解 4.3 斯坦福机械手的逆运动学解 4.4 欧拉变换的逆运动学解
4.5 RPY变换的逆运动学解
4.6 球坐标变换的逆运动学解 4.7 本章小结
4.1
引言 (Introduction)
C4 C2 C1a x S1a y S 2 a z S 4 S1a x C1a y
2 1 x 1 y 2 z 5
5 4 2 1 x 1 y 2 z 4 1 x 1 y 4 5 2 1 x 1 y 2 z 4 2 1 x 1 y 2 z 1 x 1 y

(4.28)
注意:
根据式(4.1) T6 = A1 A2 A3 A4 A5 A6
分别用An(n=1,2,…,5)的逆左乘式(4.1)有
A1-1 T6 = 1T6 A2-1 A1-1 T6 = 2T6 A3-1A2-1 A1-1 T6 = 3T6 A4-1 A3-1A2-1 A1-1 T6 = 4T6 A5-1 A4-1 A3-1A2-1 A1-1 T6 = 5T6 ( 1T6 = A2 A3 A4 A5 A6 ) ( 2T6 = A3 A4 A5 A6 ) ( 3T6 = A4 A5 A6 ) ( 4T6 = A5 A6 ) ( 5T6 = A6 ) (4.2) (4.3) (4.4) (4.5) (4.6)
x y x y x y
- +
y
x y
+ +
θ x
- -
+ -
就不难确定欧拉角所在的象限。
为此,我们采用本章第二节的方法,用Rot (z, ø )-1左乘 式(4.31)有 Rot-1(z,ø ) T = Rot (y, θ) Rot (z, ψ) (4.46)
图4.1 正切函数所在象限

cos sin 0 0 sin cos 0 0 0 0 1 0 0 n x n 0 y 0 n z 1 0 ox oy oz 0 ax ay az 0 p x cos cos sin py p z sin cos 1 0 cos sin cos sin sin 0 sin 0 cos 0 0 0 (4.47) 0 1
4.4 欧拉变换的逆运动学解 (Inverse solution of Euler Angles )
由第三章知欧拉变换为 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) 或 T = Rot (z, ø ) Rot (y, θ) Rot (z,ψ) 其中 (4.31) (4.30) (4.29)
d3 S 2 C1 px S1 p y C2 pz
(4.25)
(4.26)
4 tan 1
1
C2 C1a x S1a y S 2 a z
S1a x C1a y
6 tan 1
tan (4.27) S C a S a C a C C C C o S o S o S S o C o S S C o S o C o S C C o S o S o C S o C o
Hale Waihona Puke py d2 1 1 tan tan p 2 x r 2 d2
1
(4.23)
根据同样的方法,利用式(4.9)和式(4.13)矩阵元素相等建立的相关的方程 组,可得到其它各关节变量如下:
2 tan
1
C1 p x S1 p y pz
(4.24)
根据上述五个矩阵方程对应元素相等,可得到若干个可解的代数方程,便可
求出关节变量θn或 dn。
4.3 斯坦福机械手的逆运动学解
( Inverse solution of Stanford manipulator)
在第三章我们推导出 Stanford Manipulator 的运动方程和各关节齐次变换式。 下面应用式(4.2)~(4.6)进行求解:
所谓逆运动学方程的解,就是已知机械手直角坐标空间的位姿 (pose)T6,求出各节变量θn or dn 。 T6 = A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 逆运动学方程解的步骤如下: (1)根据机械手关节坐标设置确定An (4.1)
An为关节坐标的齐次坐标变换,由关节变量和参数确定。关节变量 和参数有:
由式(4.20)可得
1
= d2/r
( 0< d2/r ≤1 ) < )
(4.20)
sin(Φ -θ 1)= d2/r con(Φ -θ 1)=
(0< Φ -θ
2
1
(4.21) (4.22)
d 1 2r
这里±号表示机械手是右肩结构(+)还是左肩结构(-)。
由式(4.21)、(4.22)和(4.18)可得到第一个关节变量θ1的值
nx n T6 y nz 0
ox oy oz 0
ax ay az 0
px py pz 1
( 3 )由 T6 和An(n=1,2,…,6)和式(4.1 )求出相应的关节变量 θn 或 dn。
4.2 逆运动学方程的解(Solving inverse kinematic equations)
2
- S1 px+C1 py = d2 px = r cosΦ py = r sinΦ
r px p y
1
2
(4.18) (4.19)
py tan p x 将式(4.16)和式(4.17)代入式(4.15)有
sinΦ conθ 1-conΦ sinθ
这里
f11 = C1 x+S1 y f12 = - z f13 = - S1 x+C1 y
其中 x =[ nx ox ax px ]T, y =[ ny oy ay py ]T, z =[ nz oz az pz ]T 由第三章得到的斯坦福机械手运动学方程式(3.48)为 C2( C4C5C6 - S4S6 ) - S2S5C6 -C2( C4C5S6 + S4C6 )+ S2S5S6 S2( C4C5C6 - S4S6 ) + C2S5C6 -S2( C4C5 S6+ S4C6 )- C2S5S6 S4C5C6 + C4C6 -S4C5S6 + C4C6 0 0
cos 1 (a z )
由式(4.40)和式(4.43)可解出φ角
(4.43)
ax cos 1 sin
由式(4.36)和式(4.43)可解出Ψ角
(4.44)
nz cos 1 sin
(4.45)
这里需要指出的是,在我们采用式( 4.43 ) ~ 式( 4.45 ) 来计算 θ 、 φ 、 Ψ 时都是采用反余弦函数,而且式( 4.43 )和 式(4.45)的分母为sinθ,这会带来如下问题: 1 )由于绝对值相同的正负角度的余弦相等,如 cosθ = cos(-θ),因此不能确定反余弦的结果是在那个象限; 2)当sinθ接近于0时,由式(4.43)和式(4.45)所求出 的角度φ和Ψ是不精确的; 3 )当 θ = 0 或±180º 时,式( 4.43 )和式( 4.45 )无数值 解。 为此,我们必须寻求更为合理的求解方法。 由三角函数的知识我们知道,反正切函数θ=tan-1(x / y )所在的象限空间可由自变量的分子和分母的符号确定 (如图4.1所示),因此如果我们得到欧拉角的正切表达式,
cos cos cos sin sin sin cos cos cos sin sin cos 0
cos cos sin sin cos sin cos sin cos cos sin sin 0
比较式(4.32)和式(4.33)有
n x cos cos cos sin sin
n y sin cos cos cos sin
(4.34)
(4.35)
(4.36) (4.37) (4.38) (4.39) (4.40) (4.41)
nz sin cos
将上式写成如下形式
f11 (n) f ( n) 12 f13 (n) 0 f11 (o) f12 (o) f13 (o) 0 f11 (a) f12 (a) f13 (a) 0 f11 ( p) cos cos f12 ( p) sin f13 ( p) sin cos 1 0 cos sin cos sin sin 0 sin 0 cos 0 0 0 0 1
o x cos cos sin sin cos
o y sin cos sin cos cos
oz sin sin
a x cos sin
a y sin sin
a z cos
(4.42)
由式(4.42)可解出θ角
n x n T y nz 0
ox oy oz 0
ax ay az 0
px py pz 1
(4.32)
Rot ( z , ) Rot ( y, ) Rot ( z , ) cos sin 0 0 sin cos 0 0 0 0 cos 0 0 0 1 0 sin 0 1 0 0 sin 1 0 cos 0 0 0 cos sin 0 0 0 1 0 sin cos 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 cos sin sin sin con 0 0 0 (4.33) 0 1
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