机器人学

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什么是机器人学,它们在机器人工程和人工智能中有哪些应用?

什么是机器人学,它们在机器人工程和人工智能中有哪些应用?

什么是机器人学,它们在机器人工程和人工智能中有哪些应用?机器人学是一门跨学科的学科,集成了电气工程、计算机科学和机械工程等领域的知识,研究如何设计、建造、操作和控制机器人。

机器人学在工程领域拥有广泛的应用,它们的出现已经改变了许多行业的生产效率、质量和可靠性,还可以在危险、高风险和无人区进行人类无法接触的任务。

在人工智能领域,机器人还可以进行语音识别、语音合成、面部识别、自然语言处理、图像处理等各种复杂的智能学习和应用。

下面将会对机器人学的应用进行详细介绍:1、制造业机器人在制造业中已经成为一种基础设施,它们可以加速生产效率,提高产品质量,降低劳动力成本。

特别是在汽车制造业中,机器人可以完成一系列的任务,如点焊、冲压、喷漆、搬运等。

高速无错、不知疲倦,机器人在汽车制造业中得到了广泛的应用。

2、医疗应用随着人口老龄化,医疗机器人不仅可以缓解医护人员的劳动强度,还可以提高医疗服务的精度和效率。

例如,手术机器人可以实现高精度、微创的手术,减少患者的痛苦和住院时间;康复机器人可以通过物理治疗和训练,帮助病人恢复功能。

3、服务机器人随着社会的发展和人口老龄化问题的愈加突出,服务机器人必须得到大规模的应用。

例如,清洁机器人可以代替人工完成清洁、消毒、除尘等工作;配送机器人可以在物流配送中扮演更加有效率的角色;教育机器人可以为学生提供更加互动性、有效性的教育。

结论:机器人学在机器人工程和人工智能领域的应用是非常广泛的,不光在工业化、医疗、服务等领域有广泛的应用,而且在未来人类的发展中,机器人助手甚至可能实现“智能搭档”,与人类合作完成更多的事情。

因此,我们需要关注和研究机器人学,努力把机器人智能化的梦想变成现实。

机器人学导论 (2)

机器人学导论 (2)

机器人学导论1. 引言机器人学是一门跨学科领域,涉及工程学、计算机科学、电子学、心理学等多个学科。

随着科技的不断发展,机器人的应用范围越来越广,机器人学的研究也变得越来越重要。

本文将介绍机器人学的基本概念、主要应用领域以及未来发展趋势。

2. 机器人学的基本概念机器人学是研究机器人的学科,它涉及到机器人的建模、感知、控制、规划等方面。

机器人学从机器人的感知开始,通过传感器来获取环境信息,然后通过控制算法进行决策和移动,最终实现任务的执行。

机器人学还研究机器人的行为规划和学习,使机器人能够适应不同的环境和任务。

3. 机器人学的主要应用领域3.1 工业机器人工业机器人是机器人学的一个重要应用领域。

工业机器人主要用于生产线上的装配、焊接、喷涂等工作。

通过机器人的自动化操作,可以提高生产效率,减少人工劳动,同时还能降低劳动强度和工作风险。

工业机器人的研究重点在于机器人的控制和路径规划,以及机器人与人类的协作。

3.2 服务机器人服务机器人是机器人学的另一个重要应用领域。

服务机器人主要用于日常生活中的家庭、商业和医疗服务。

服务机器人可以帮助人们完成家庭清洁、物品搬运、老人照顾等任务。

同时,服务机器人还可以在商业场所提供导航、问询、点餐等服务。

服务机器人的研究重点在于机器人的交互设计和人机接口。

3.3 军事机器人军事机器人是机器人学的另一个重要应用领域。

军事机器人主要用于军事作战、侦查和救援任务。

军事机器人能够在危险环境中代替士兵执行任务,从而减少人员伤亡。

军事机器人的研究重点在于机器人的自主导航、目标识别和武器装备。

4. 机器人学的未来发展趋势随着科技的不断进步,机器人学在未来将有更广阔的发展前景。

以下是机器人学的几个未来发展趋势:4.1 智能化未来的机器人将具备更强的智能化能力。

通过人工智能、机器学习和深度学习等技术的发展,机器人将能够更好地理解和适应复杂环境,具备更强的学习、思考和决策能力。

4.2 协作性未来的机器人将更加注重与人类的协作。

机器人学涉及的主要学科内容

机器人学涉及的主要学科内容

机器人学涉及的主要学科内容机器人学是一门跨学科的研究领域,涉及到多个学科内容。

本文将从计算机科学、机械工程、控制工程和人工智能等方面介绍机器人学的主要学科内容。

一、计算机科学计算机科学在机器人学中起着重要的作用。

机器人是一种能够执行各种任务的智能机械装置,其核心是计算机系统。

计算机科学为机器人提供了处理和存储信息的能力,使机器人能够感知和理解环境,做出合适的决策。

在机器人学中,计算机科学的内容包括机器人的控制系统、感知与定位、路径规划、机器学习等方面。

二、机械工程机械工程是机器人学的另一个重要学科内容。

机器人是一种机械装置,其设计和制造需要机械工程的知识。

机械工程师负责机器人的机械结构设计、运动学分析、动力学分析等方面的工作。

他们需要考虑机器人的稳定性、刚度、精度等机械特性,以及机器人的动力来源和驱动方式。

三、控制工程控制工程是机器人学中的一门重要学科,它研究如何使机器人按照既定的目标执行任务。

控制工程师需要设计控制系统,使机器人能够实时感知环境,并根据感知结果采取相应的控制策略。

控制工程涉及到传感器的选择和配置、信号处理、控制算法的设计等方面内容,旨在实现机器人的精确控制和运动规划。

四、人工智能人工智能是机器人学中的一个重要学科,它研究如何使机器人具备智能化的行为和决策能力。

人工智能为机器人提供了学习、推理和决策的能力,使其能够根据环境的变化做出适应性的行为。

机器人学中的人工智能内容包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等方面。

通过人工智能的技术,机器人能够更好地与人类进行交互,并实现自主导航、目标识别、语音识别等功能。

除了上述主要学科内容,机器人学还涉及到其他学科,如传感器技术、材料科学、电子工程等。

传感器技术为机器人提供了感知和测量的能力,材料科学研究新型材料在机器人中的应用,电子工程为机器人提供了电子元件和电路设计的支持。

机器人学涉及的主要学科内容包括计算机科学、机械工程、控制工程和人工智能等方面。

机器人学的定义和范畴

机器人学的定义和范畴

机器人学的定义和范畴机器人学(Robotic)是一门研究人造机器人的学科,涉及多个学科领域,包括机械工程、电子工程、信息工程、计算机科学、控制工程等。

机器人学的目标是研究和开发能够模仿或实现人类工作能力的机械装置,同时使这些机器能够与外界进行交互和沟通。

机器人学的定义机器人学的定义可以从两个方面进行解释,即从学科的角度和从应用的角度。

从学科的角度来看,机器人学是一门研究机器人的学科,涉及机械工程、电子工程、信息工程、计算机科学、控制工程等多个学科的交叉应用。

它研究机器人的构造、机械设计、电子电路、传感器、运动控制、智能算法等方面的问题,旨在开发出功能强大、灵活多变、能够模仿或实现人类工作能力的机器装置。

从应用的角度来看,机器人学是一门研究机器人应用的学科,涉及农业、医疗、交通、工业制造、航天航空等各个领域。

它致力于将机器人技术应用于实际生产、服务和研究中,以提高生产效率、降低成本、改善工作环境、提供便利等。

机器人学的范畴机器人学的研究范畴较为广泛,包括但不限于以下几个方面:1. 机器人构造与机械设计:研究机器人的结构和机械部件的设计,包括机器人的外形、尺寸、连接方式、传动结构等方面的问题。

2. 机器人电子电路与传感器:研究机器人的电子元件和传感器的设计与应用,包括电路板、传感器的选型和布置、信号处理等方面的问题。

3. 机器人运动控制与路径规划:研究机器人的运动控制算法和路径规划算法,包括运动学、动力学、运动控制器的设计与应用等方面的问题。

4. 机器人视觉与感知:研究机器人的视觉系统和感知系统,包括图像处理、目标识别、环境感知、空间定位等方面的问题。

5. 机器人智能算法与人机交互:研究机器人的智能算法和人机交互技术,包括人工智能、机器学习、自主决策、语音识别等方面的问题。

6. 机器人应用与发展:研究机器人的应用领域和发展趋势,包括农业机器人、医疗机器人、智能交通、工业制造、航天航空等领域的机器人应用状况和前景。

机器人学ppt完整版

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视觉传感器
通过图像采集和处理获取 环境信息。
听觉传感器
通过声音采集和处理获取 环境信息。
触觉传感器
通过接触力、压力等检测 获取环境信息。
信息融合与处理技术
数据级融合
直接对原始数据进行融合处理。
特征级融合
提取各传感器数据的特征后进行融合。
信息融合与处理技术
决策级融合
在各传感器做出决策后进行融合。
信号处理
机器人结构组成
机器人本体
包括基座、腰部、臂部 、腕部等部分,构成机
器人的主体结构。
驱动系统
驱动机器人各关节进行 运动,通常由电机、减
速器等组成。
控制系统
实现对机器人运动的控 制,包括控制器、传感
器等部分。
感知系统
获取机器人内部和外部 环境的信息,如位置、
姿态、力等。
关节与连杆描述
关节描述
机器人的关节可分为转动关节和移动 关节,分别用旋转角度和平移距离来 描述。
稳定性分析与优化
李雅普诺夫稳定性分析
轨迹优化
通过构造李雅普诺夫函数,判断机器人系 统的稳定性,为控制器设计提供依据。
基于最优控制理论,对机器人运动轨迹进 行优化,提高机器人的运动性能和效率。
鲁棒性优化
控制分配与优化
针对机器人系统中存在的不确定性和干扰 ,设计鲁棒控制器,提高系统的稳定性和 抗干扰能力。
控制策略与方法
PID控制
通过比例、积分和微分环节对机器人 关节误差进行调节,实现关节位置、 速度和加速度的精确控制。
滑模控制
设计滑模面,使系统状态在滑模面上 滑动,从而实现对机器人关节的鲁棒 控制。
自适应控制
根据机器人动态特性的变化,实时调 整控制器参数,以保证系统性能的最 优。

机器人学的基本原理和概念有哪些

机器人学的基本原理和概念有哪些

机器人学的基本原理和概念有哪些机器人学是研究机器人的设计、制造、运动控制和感知决策的学科。

它涉及到多个学科领域,如机械工程、电子工程、计算机科学、控制工程、人工智能等。

本文将通过介绍机器人学的基本原理和概念来帮助读者更好地理解这一学科。

一、机器人学的定义与历史机器人学是研究机器人学科的学科,有两个核心概念:机器人和学科。

1. 机器人:机器人是一种能够执行一定任务的自动化设备,它能够感知环境、进行决策,并执行相应的动作。

机器人可以是软件程序,也可以是实体机械装置。

2. 学科:机器人学是研究机器人技术和应用的学科,它包括机器人的设计、制造、控制和感知等方面。

机器人学的起源可以追溯到人类古代文明时期。

早在古希腊时代,人们就开始探索机械化生活的可能性。

然而,真正的机器人学始于20世纪。

1947年,美国工程师格蕾丝·霍普金斯开发了世界上第一台数字计算机ENIAC,并开始探索机器人学的概念。

从那时起,机器人学逐渐发展壮大,并成为一个独立的学科。

二、机器人学的基本原理与概念机器人学主要涉及以下几个基本原理和概念:1. 机器人运动学机器人运动学是研究机器人运动学特性和机器人运动规划的学科。

它研究机器人在三维空间中的位置、姿态和运动方式,以及如何规划机器人的运动轨迹,使得机器人能够完成指定的任务。

通过运动学的研究,我们可以控制机器人的关节和端效应器的位置和姿态,从而实现机器人的精确控制。

2. 机器人感知与认知机器人感知与认知是研究机器人如何感知和理解环境的学科。

它包括机器人对外部环境的传感器感知和机器人的环境模型构建。

感知技术包括视觉、声音、力触觉等,用于获取机器人周围的信息;认知技术则是分析和处理这些信息,以便机器人能够理解环境、做出决策并进行相应的动作。

3. 机器人学习机器人学习是研究机器人如何通过实践获得知识和技能的学科。

它包括监督学习、非监督学习和强化学习等方法。

通过机器人学习,可以使机器人自主地学习、适应环境,并根据学习到的知识和经验来改进自己的行为。

机器人学读书笔记

机器人学读书笔记

机器人学读书笔记摘要:一、引言二、机器人学的发展1.机器人的概念2.机器人的分类3.机器人学的重要性三、机器人学的应用1.工业机器人2.服务机器人3.空间机器人四、机器人学的挑战与未来发展1.机器人伦理问题2.机器人安全问题3.机器人的法律问题4.机器人的未来发展五、结论正文:一、引言随着科技的飞速发展,机器人学作为一门新兴的交叉学科,得到了越来越多的关注。

本文将从机器人学的概念、分类、应用、挑战与未来发展等方面进行探讨,以期对机器人学有更深入的了解。

二、机器人学的发展1.机器人的概念机器人是指能够自主执行任务的智能机械设备。

它融合了计算机、控制、传感器、执行器等多个领域的技术,具有自主感知、决策和执行能力。

2.机器人的分类根据功能和用途,机器人可以分为工业机器人、服务机器人和空间机器人。

其中,工业机器人主要用于生产线上的重复性工作,服务机器人则用于为人们提供各种服务,如医疗、教育、娱乐等,空间机器人则主要用于探索宇宙和执行太空任务。

3.机器人学的重要性机器人学对于提高生产效率、改善人类生活质量、促进科学技术发展等方面具有重要意义。

它不仅可以替代人类完成危险、繁重、重复的工作,还可以帮助人类解决许多复杂的问题。

三、机器人学的应用1.工业机器人工业机器人是机器人学应用最为广泛的领域。

它主要用于生产线上的焊接、装配、搬运等工作,可以提高生产效率、降低生产成本,同时减少工人的劳动强度。

2.服务机器人服务机器人主要用于为人们提供各种服务,如医疗、教育、娱乐等。

例如,医疗机器人可以辅助医生进行手术,教育机器人可以帮助学生学习,娱乐机器人可以陪伴人们进行游戏等。

3.空间机器人空间机器人主要用于探索宇宙和执行太空任务。

它们可以在太空中完成各种复杂的任务,如卫星维修、太空探测等,对于人类探索宇宙具有重要意义。

四、机器人学的挑战与未来发展1.机器人伦理问题随着机器人的普及,伦理问题逐渐引起人们的关注。

例如,机器人是否应该具有情感?机器人是否可以替代人类?这些问题需要人们进行深入的探讨。

机器人学笔记

机器人学笔记

机器人学笔记
机器人学是一门涉及机器人设计、制造和控制的科学和工程学科。

它包含了多个学科领域,如机械工程、电子工程、计算机科学、控制科学等。

机器人学的研究内容主要包括:
1. 机器人结构设计:包括机械结构、传动系统、执行器等方面
的设计。

2. 机器人运动学:研究机器人在空间中的位置、速度、加速度
等基本运动特性。

3. 机器人动力学:研究机器人的力学特性和运动规律,包括惯性、重力、摩擦、弹性等因素对机器人运动的影响。

4. 机器人感知技术:包括视觉、触觉、声音等感知技术,使机
器人能够感知周围环境。

5. 机器人控制技术:包括运动控制、力量控制、自适应控制等
技术,实现机器人精准操作和灵活调整。

6. 机器人导航技术:包括定位、地图构建和路径规划等技术,
使机器人能够在复杂的环境中自主行动。

7. 机器人学习:包括监督学习、无监督学习和强化学习等技术,使机器人能够从经验中不断学习和优化。

总之,机器人学是一门综合性较强的学科,涵盖了多个方面的知识和技术,其研究成果对于推动机器人应用的发展具有重要意义。

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旋轉變換:2 旋轉變換:2
cos β 0 sin β B′ R(Y, β) = 0 1 0 B′′ −sin β 0 cos β
cosγ B′′ R(Z,γ ) = sin γ B 0
−sin γ cosγ 0
0 0 1
旋轉變換:3 旋轉變換:3
1 0 Rx (δx ) = 0 1 0 δx 1 Ry (δ y ) = 0 −δ y 1 Rz (δz ) = δz 0
0 −δx 1 0 δy 1 0 0 1
−δz 1 0
0 0 1
機器人軌跡產生與規劃
平移且旋轉變換
A A P=AQ+BR⋅BP
X ′ 1 Y′ 0 = Z′ 0 1 0
0 1 0 0
0 0 1 0
aX X + a bY Y + b = c Z Z + c 0 1 1
機器人運動學
探討機器人幾何形狀隨時間變化的學問。 主要包括有時間、位移、速度等變數。 無考慮運動的力及力矩等作用。 運動學分為:
順(正)向運動學
由各軸狀態推導出末端位置。
逆(反)向運動學
由末端位置推導出各軸狀態。
順向運動學
x = L1 cosθ1 + L2 cos(θ1 +θ2 ) y = L1 sin θ1 + L2 sin( θ1 +θ2 )
路徑:空間中一點移動至另一點的任意曲 線。 軌跡:除考量二點外,還需要考慮移動過 程的位置、速度及加速度。
直線補間法
將直線路徑分成K段,亦即有K 將直線路徑分成K段,亦即有K-1個中途點。 利用逆向運動學將起點、終點及各中途點位置變 換為各軸位置。 求出每小段所需時間Tseg 求出每小段所需時間Tseg 將Tseg分成m個等時距dTseg,其中dTseg為取樣頻 Tseg分成m個等時距dTseg,其中dTseg為取樣頻 率的倒數。 決定每軸在微小時距dTseg的位移d 決定每軸在微小時距dTseg的位移dθi 在第n個取樣時間,伺服軸收到指令應為n dθ 在第n個取樣時間,伺服軸收到指令應為n dθi
0 0 X X′ 1 Y′ = 0 cosα −sin αY Z′ 0 sin α cosα Z
0 0 1 A −sin α ′ R(X ,α) = 0 cosα B 0 sin α cosα
Denavit-Hartenberg連桿座標系變換 Denavit-Hartenberg連桿座標系變換
1 3
T = T⋅ T
1 2 2 3
R H
T = T⋅ T⋅ T⋅ T⋅ T⋅ T
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6
賈可賓(Jacobian)矩陣 賈可賓(Jacobian)矩陣
x = f1(θ1,θ2 ,θ3 ) y = f2 (θ1,θ2 ,θ3 ) z = f3 (θ1,θ2 ,θ3 )
θ (t1) =θ1 θ (t ) =θ 2 2 ɺ θ (t1) =θ1 ɺ 邊界條件: ɺ ɺ θ(t2 ) =θ2 ɺɺ ɺɺ θ (t1) =θ1 ɺɺ ɺɺ θ (t2 ) =θ2
機器人動力學
研究機器人力(或力矩)與運動( 研究機器人力(或力矩)與運動(包括位置、 速度及加速度) 速度及加速度)之間的關係。 將力(或力矩) 將力(或力矩)視為運動方程式的輸入信號。 動力學分為:
機器人手臂
內部回授信號
電腦控制器
可程式語言
外在環境
外部回授信號
工作事項
機器人座標系統
空間參考座標 機器人參考座標 抓具參考座標
工件支撐參考座標
工件參考座標
平移變換
A
P= Q+ P
A B
P
A
P
A
B
B
P
A
Q
旋轉變換:1 旋轉變換:1
X′ = X Y′ = Y cosα + Z sin α Z′ = −Y sin α + Z cosα
機器人組成要件
操縱器(機器人手臂) 操縱器(機器人手臂):包含基座、肩膀、 手肘、手腕、夾具或工具。 致動器:有電壓、油壓或氣壓馬達等,經 由機構來驅動各種不同座標系的運動。 回授感測器:用以感應運動及環境。 動力供應器:空氣壓縮機、油壓泵浦、電 動馬達等。 控制器:控制移動。
機器人控制示意圖
控制信號
座標轉換 軸控制水平 在軸空間座標的軌跡點
軸控制電子裝置 軸致動器
低階位置控制系統
xd ɺ xd
軌跡 規劃器
qd ɺ qd
反向 運動學
ɺɺd x
ɺ ɺ qd
軌跡追蹤 控制器
手臂
ɺ θ,θ
感測器
改進之低階位置控制系統
軌跡 規劃器
xd +
-
Σ
∆x
反向 運動學
∆θ
控制器
手臂
θ
x
順向運動器
混合位置與力控制
ɺɺd x ɺ xd xd
約束條件 + 位置控制法則
Sp
x
+ Σ 直角座標 機器人手臂
Fd
力控制法則
Sf
Fa
1 0 0 Sp = 0 1 0 0 0 0
0 0 0 S f = 0 0 0 0 0 1
機器人系統的傳統結構
教導盒 工作程式
人工智慧 目標指令 軌跡規劃 限制條件 感測器
ɺ x= ɺ y= ɺ z= ∂f1 ɺ ∂f1 ɺ ∂f1 ɺ θ1 + θ2 + θ3 ∂θ1 ∂θ2 ∂θ3 ∂f2 ɺ ∂f2 ɺ ∂f2 ɺ θ1 + θ2 + θ3 ∂θ1 ∂θ2 ∂θ3 ∂f3 ɺ ∂f3 ɺ ∂f3 ɺ θ1 + θ2 + θ3 ∂θ1 ∂θ2 ∂θ3
∂f1 ∂θ1 ∂f 0 J (θ ) = 2 ∂θ1 ∂f 3 ∂θ1 ∂f1 ∂θ2 ∂f2 ∂θ2 ∂f3 ∂θ2 ∂f1 ∂θ3 ∂f2 ∂θ3 ∂f3 ∂θ3
立方多項式補間法:1 立方多項式補間法:1
邊界條件:
θ (0) = θ0 θ (t ) = θ f f ɺ θ (0) = 0 θ (t ) = 0 ɺ f
代入公式:
θ(t) = a0 + a1t + a2t + a3t
2
3
ɺ(t) = a + a t + a t 2 θ 1 2 3
反向運動學法則
插補器
控制迴路
致動器
機器人末端作用器
智慧型機器人系統圖
工作程式 補間器 控制廻路 機器人操作機
人工智慧法則
感測器介面
感測器
機器人電腦
工作環境
參考資料
機器人學 晉茂林 著 國立編譯館 主編 五 南圖書出版
Q&A
ɺ ɺ θ =0J −1(θ )⋅0 xc
0
ɺ ɺ xc =0J (θ )θ
相對座標系微量運動轉換
利用在角度很小時sinδ=δ,cosδ=1,將旋轉矩陣簡化。
0 0 1 Rx (θ ) = 0 cosθ − sin θ 0 sin θ cosθ cosθ 0 sin θ Ry (θ ) = 0 1 0 −sin θ 0 cosθ cosθ − sin θ 0 Rz (θ ) = sin θ cosθ 0 0 0 1
逆向運動學
x2 + y2
2 = L1 + L2 + 2L1L2 (cosθ1 cos(θ1 +θ2 ) + sin θ1 sin( θ1 +θ2 )) 2 2 = L1 + L2 + 2L1L2 cos(θ1 − (θ1 +θ2 )) 2 2 = L1 + L2 + 2L1L2 cosθ2 2
x2 + y2 − L2 − L2 1 2 cosθ2 = 2L1L2
立方多項式補間法:2 立方多項式補間法:2
解:
θ(t) = −
2 tf
(θ f −θ0 )t + 3
3
3 tf
(θ f −θ0 )t 2 +θ0 2
五次方多項式補間法
考慮起點終點位置、速度及加速度
θ(t) = a5t5 + a4t 4 + a3t3 + a2t 2 + a1t + a0
ɺ θ(t) = 5a5t 4 + 4a4t3 + 3a3t 2 + 2a2t + a1 ɺ θɺ(t) = 20a5t3 +12a4t 2 + 6a3t + 2a2
內容
機器人簡介 機器人座標系統 機器人運動學 機器人手尖微量變動與賈可賓齊次矩陣 機器人軌跡產生與規劃 機器人動力學 機器人控制
機器人定義
根據美國機器人協會『 根據美國機器人協會『機器人是指可以重 複改變程式,具有多功能的機械手臂,經 由程式的改變來執行移動物料、工件、工 具,或其它特殊裝置的工作』 具,或其它特殊裝置的工作』。
0 0 1 A R(X,α) = 0 cosα −sin α B′ 0 sin α cosα
0 0 1 A −1 R ( X,α) = 0 cosα sin α =B′R( X,−α)=BART ( X,α) ′ ′ B A 0 −sin α cosα
順向動力學
由各軸輸入力矩推導出各軸運動軌跡。
反向動力學
由各軸運動軌跡推導出各軸輸入力矩。
模擬
軸輸入力(力矩)
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