机器人逆运动学
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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 -0.0000
0.7071 0.0000 0.7071 1.9142
0 0 0 1.0000
p1 =
0.9874 0.1567 0.0206 1.0098
0.0544 -0.4593 0.8866 1.8758
0.1484 -0.8743 -0.4621 0.0467
0 0 0 1.0000
>>s
s =
1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 1 2
0 0 0 1
cchain =
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 0
q2 =
1.0e+04 *
0.0003 0.0180 -0.0399 1.1370 0.0002 0.0536
j0 =
-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 -0.8605
0.0000 0.8446 0.8446 -0.2139 -0.9751 0.1275
1.0000 0.0000 0.0000 0.9168 -0.2209 -0.4933
作者:fly qq
链接:https:///question/41673569/answer/129670927
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
matlab机器人工具箱求串联机器人运动学逆解一般是采用ikine()函数,所以刚打开matlab看了一下源码。
(貌似新版本还加了其他求解算法,这边先不说,先解决题主的问题。)
我把它的主要步骤和贴出:
% 初始化
% 定义目标T,迭代次数,误差等;
% 初始化当前误差e,
while true
% 计算误差
Tq = robot.fkine(q');
e(1:3) = transl(T - Tq);
Rq = t2r(Tq);
[th,n] = tr2angvec(Rq'*t2r(T));
e(4:6) = th*n;
J = jacob0(robot, q); % 计算雅克比
% 根据末端误差求取关节变化
if opt.pinv % 雅克比伪逆法
dq = opt.alpha * pinv( J(m,:) ) * e(m);
else % 雅克比转置法
dq = J(m,:)' * e(m);
dq = opt.alpha * dq;
end
% 更新关节值
q = q + dq';
% 判断误差是否小于容许误差tolerance
nm = norm(e(m));
if nm <= opt.tol
break
end
end
所以,很简单,Matlab工具箱就是采用雅克比矩阵伪逆(或转置)来确定迭代方向,并通过迭代的方法使关节值收敛至目标位置。这应该是串联机器人运动学逆解数值解的最常用方法。
再回答为什么这么简单就可以求解逆解?
首先,只要给了D-H参数,雅克比矩阵很容易就可以推导出来(如果不会请参考各种机器人学教材,推荐John Craig的Introduction to robotics: mechanics and control)。
src="https:///v2-bcedbb70e4a7c4b47a3380f2026a097a_b.png " data-rawwidth="575" data-rawheight="315"
class="origin_imagezh-lightbox-thumb" width="575"
data-original="https:///v2-bcedbb70e4a7c4b47a3380f2026a 097a_r.png">