机器人学第二章运动学演示文稿
工业机器人运动学课件

BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
定义与分类
定义
工业机器人是一种可编程、多自 由度的自动化机械业任务。
分类
根据应用领域和功能特点,工业 机器人可分为搬运机器人、焊接 机器人、装配机器人、加工机器 人等。
工业机器人运动学课件
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
• 工业机器人概述 • 工业机器人运动学基础 • 工业机器人关节结构与运动特性 • 工业机器人运动学建模 • 工业机器人轨迹规划 • 工业机器人控制技术 • 工业机器人应用案例分析
目录
CONTENTS
01
人工操作成本。
THANKS
感谢观看
位置控制与速度控制
位置控制
通过设定目标位置,控制器计算出机 器人需要执行的路径和动作,使机器 人准确到达目标位置。
速度控制
通过设定目标速度,控制器计算出机 器人需要执行的动作,使机器人在运 动过程中保持恒定的速度。
力控制与力矩控制
力控制
通过设定目标力,控制器计算出机器人需要执行的路径和动作,使机器人施加的目标力作用于被操作 物体上。
学要求。
轨迹规划的分类
根据运动学和动力学模型的不同 ,轨迹规划可以分为运动学轨迹
规划和动力学轨迹规划。
轨迹规划的步骤
包括路径生成、速度和加速度控 制、碰撞检测和避障等。
关节空间的轨迹规划
01
关节空间定义
关节空间是指机器人的各个关节角度构成的坐标系,是机器人的内部状
态空间。
02 03
关节空间轨迹规划方法
逆运动学模型
已知机器人末端执行器的位置和姿态,求解对应的关节变量。
机器人运动学

机器人运动学(培训教材)(总49页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第2章机器人位置运动学引言本章将研究机器人正逆运动学。
当已知所有的关节变量时,可用正运动学来确定机器人末端手的位姿。
如果要使机器人末端手放在特定的点上并且具有特定的姿态,可用逆运动学来计算出每一关节变量的值。
首先利用矩阵建立物体、位置、姿态以及运动的表示方法,然后研究直角坐标型、圆柱坐标型以及球坐标型等不同构型机器人的正逆运动学,最后利用Denavit-Hartenberg(D-H)表示法来推导机器人所有可能构型的正逆运动学方程。
实际上,机器手型的机器人没有末端执行器,多数情况下,机器人上附有一个抓持器。
根据实际应用,用户可为机器人附加不同的末端执行器。
显然,末端执行器的大小和长度决定了机器人的末端位置,即如果末端执行器的长短不同,那么机器人的末端位置也不同。
在这一章中,假设机器人的末端是一个平板面,如有必要可在其上附加末端执行器,以后便称该平板面为机器人的“手”或“端面”。
如有必要,还可以将末端执行器的长度加到机器人的末端来确定末端执行器的位姿。
机器人机构机器手型的机器人具有多个自由度(DOF),并有三维开环链式机构。
在具有单自由度的系统中,当变量设定为特定值时,机器人机构就完全确定了,所有其他变量也就随之而定。
如图所示的四杆机构,当曲柄转角设定为120°时,则连杆与摇杆的角度也就确定了。
然而在一个多自由度机构中,必须独立设定所有的输入变量才能知道其余的参数。
机器人就是这样的多自由度机构,必须知道每一关节变量才能知道机器人的手处在什么位置。
图 具有单自由度闭环的四杆机构如果机器人要在空间运动,那么机器人就需要具有三维的结构。
虽然也可能有二维多自由度的机器人,但它们并不常见。
机器人是开环机构,它与闭环机构不同(例如四杆机构),即使设定所有的关节变量,也不能确保机器人的手准确地处于给定的位置。
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]](https://img.taocdn.com/s3/m/c5aed3c4a1c7aa00b52acbd8.png)
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
第三讲):机器人运动学和动力学(二

... ... ... ... ... ...
x qn y qn z qn x qn y qn z qn
微分运动学的概念
雅可比矩阵
x q 1 y q1 z p q1 J T x q q 1 y q1 z q1 x q2 y q2 z q2 x q2 y q2 z q2
Jl 2 Ja 2
q1 J q ln 2 J an qn
方位雅可比矩阵,代表相 应的关节速度dq对与广义速度
微分运动
微分移动矢量 微分转动矢量
d D
T Rot (z2 , 3 ) Trans (x 3 , a3 )
连杆2: 连杆3:
2 3
机器人运动学方程
正向运动学实例二
PUMA560六自由度机器人 连杆1: 0 T
1
Rot (z0 , 1 ) Rot (x 1 , -π/2)
c1 0 -s1 0 s1 0 c1 0 0 -1 0 0 0 0 0 1
o
A
y x
B
A
x
A
齐次坐标及齐次变换
齐次坐标: 齐次变换阵:
px p y P pz 1
A B
R T 0
A B
A
pBO 1
齐次坐标及齐次变换
齐次变换:
A B R A P A T BP B 0
A
B p pBO 1 1
对时间求导:
d p V p T q dt q
x q 1 y q1 z q p J T 1 x q q 1 y q1 z q1
机器人学导论--ppt课件可编辑全文

关节变量
ppt课件
2
1.2 描述:位置、姿态和坐标系
位置描述
一旦建立坐标系,就能用一
个3*1的位置矢量对世界坐标 系中的任何点进行定位。因 为在世界坐标系中经常还要 定义许多坐标系,因此在位 置矢量上附加一信息,标明 是在哪一坐标系中被定义的。
例如:AP表示矢量P在A坐标系中的表示。
BP 表示矢量P在B坐标系中的表示。
c os90
c os120 c os30 c os90
XB XA
X
B
YA
X B Z A
c os90 c os90 cos0
]
YB X A YB YA YB Z A
ZB XA
ZB
YA
ZB Z A
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5
坐标系的变换
完整描述上图中操作手位姿所需的信息为位置和姿态。机器人学中
在从多重解中选择解时,应根据具体情况,在避免碰撞的前 提下通常按“最短行程”准则来选择。同时还应当兼顾“多 移动小关节,少移动大关节”的原则。
ppt课件
23
4 PUMA560机器人运动学反解-反变换法
❖ 由于z4 , z5, z6 交于一点W,点W在基础坐标系中的位置仅与 1,2,3
有关。据此,可先解出 1,2,3 ,再分离出 4 ,5,6 ,并逐
PUMA560变换矩阵
ppt课件
21
将各个连杆变换矩阵相乘便得到PUMA560手臂变换矩阵
06T 01T (1)21T (2 )23T (3 )34T (4 )45T (5 )56T (6 )
什么是机器人运动学正解? 什么是机器人运动学反解?
ppt课件
22
操作臂运动学反解的方法可以分为两类:封闭解和数值解、 在进行反解时总是力求得到封闭解。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。 操作臂的运动学反解封闭解可通过两种途径得到:代数解和 几何解。 一般而言,非零连杆参数越多,到达某一目标的方式也越多, 即运动学反解的数目也越多。
ppt机器人正逆运动学

通过不断迭代和优化关节角度,逐渐 逼近满足末端执行器位置和姿态要求 的解。这种方法适用于复杂机器人结 构和动态环境下的逆运动学求解。
逆运动学应用实例
工业机器人
在工业自动化领域,逆运动学被广泛应用于机器人轨迹规划和精确控制。通过逆运动学算法,可以快速求解机器 人的关节角度,实现精确的定位和姿态控制。
技术发展趋势
深度学习
01
利用深度学习技术,使机器人能够更好地理解和识别环境,提
高自主导航和避障能力。
强化学习
02
通过强化学习算法,使机器人能够在实践中不断学习和优化,
提高任务执行效率。
模块化设计
03
采用模块化设计理念,使机器人能够根据不同任务需求进行快
速重构和升级。
未来挑ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ与机遇
安全问题
随着机器人应用场景的扩 大,如何保证机器人的安 全性和可靠性成为亟待解 决的问题。
控制硬件实现
传感器选择
根据机器人运动需求,选择合适的传感器, 如编码器、陀螺仪、加速度计等。
硬件平台搭建
根据控制需求,搭建合适的硬件平台,如采 用微控制器、DSP、FPGA等。
控制软件实现
要点一
软件架构设计
设计合理的软件架构,包括主程序、中断服务程序、任务 调度程序等。
要点二
算法实现
根据优化后的算法,在软件中实现相应的控制逻辑,并进 行调试和测试。
约束条件
机器人关节角度限制、工作空间限制、动力学限制等。
常用优化算法
梯度下降法
通过迭代计算,逐步逼近最优解。
遗传算法
模拟生物进化过程,通过基因突变和自然选择寻找最优解。
粒子群优化算法
模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为,通过个体间的相互协作寻找 最优解。
《机器人》第2章-机器人位置运动学

和
3 P 5
单位向量
P
0.487 0.811
4
2
0.324
2
0
0
§2.3.3 坐标系在固定参考坐标系原点的表示
我们知道,每一个向量都可由它们所在参考坐标系中的 三个不相关的分量表示,通常用三个相互垂直的单位向量来 表示一个中心位于参考坐标系原点的坐标系,分别为n,o,a, 依 次 表 示 法 [线 (normal) , 指 向 (oritentati] on) , 和 接 近 (approach)。这样,坐标系就可以由三个向量以矩阵的形式 表示为
1 纯平移 2 绕一个轴的纯旋转 3 平移与旋转的结合 为了解它们的表示方法,我们将逐一进行探讨。
§2.5.1 纯平移变换的表示
如右图所示,如果一坐标系(它
也可能表示一个物体)在空间以不变 的姿态运动,那么该变换就是纯平移。 在这种情况下,它的方向单位向量保 持同一个方向不变。所有的改变只是 坐标系原点相对于参考坐标系的变换。
2.2 机器人机构
机械手型机器人特征: 1、具有多个自由度 2、三维开环链式机构
对单自由度系统:当变量设定 为特定值时,其机构就完全确定了, 所有其他变量也就随之确定。
如右图所示,当曲柄转角设定 为120°时,连杆与摇杆的角度也就 确定了。这是典型的单自由度闭环 结构。
多自由度系统:必须独立设定所有的(自由度个数)输 入变量才能知道其余的变量
变换矩阵应写成方型形式 。理由:
1、计算方型矩阵的逆要比计算长方形矩阵的逆容易的多
2、为使两矩阵相乘,它们的维数必须匹配,即第一矩阵
的列数要等于第二矩阵的行数。同时,由于机器人运动学计
算要以不同顺序将许多矩阵乘在一起来得到机器人运动方程,
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。
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1、位置的描述
可以引入比例因子:
x
wp x
AP
y z
p w p y
其中:
wp
x
wx,py
wy,pz
z w
z
w
w
比例因子可为任意值,相当于缩放,当为零时,表示为一个长度为 无穷大的向量,表示方向向量,由该向量的三个分量来表示,此时 需将该向量归一化,使长度为1。
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
进一步观察 ,可以看出矩阵的行是单位矢量 {A}在 {B}中的描述.
因为
B A
R
为坐标系{A}相对于 {B}的描述
BAR AXˆB
AYˆB
AZˆB
B
Xˆ
T A
BYˆAT
BZˆAT
由转置得到 ABR BART
这表明旋转矩阵的逆矩阵等于它的转置
由两个单位矢量的点积可得到二者之间的余弦,因此可以理解为什
么旋转矩阵的各分量常被称作为方向余弦。components of rotation
matrices are often referred to as direction cosines
PA•PB=|PA|•|PB|•cosØ
第二章 机器人运动学
rr32330R 1[0n,0o,0a]noa
x
x
x
0R
noa
1
y
y
y
noa
z
z
z
nxoxax c o s ( n, x)c o s ( o, x)c o s ( a, x) 0 R nyoyay c o s ( n, y)c o s ( o, y)c o s ( a, y)
1 nzozaz c o s ( n, z)c o s ( o, z)c o s ( a, z)
by degrees
PxA
PxB
AP PyA , BP PyB
PzA
PzB
PxA
PxB
cos
PyB
sin
PyA PxB sin PyB cos
Pz
A
PzB
PxA PyA
c s
s c
0 0
PxB PyB
PzA
0
0
1
PzB
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
BAR1BART
A B
R
1
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—坐标系的描述
用
B A
R
和
A PBORG 来描述坐标系 { B }
{B}{B AR,APBORG}
第二章 机器人运动学
§2.3 映射—坐标变换
1、平移坐标系的映射 设坐标系{B}与{A}具有相同的方位,但是{B}的坐标原点与{A}不
重合,用位置矢量 描A P述B 它相对于{A}的位置,称为{B}相对于{A} 的平移矢量。如果点P在坐标系{B}中的位置为 ,B则P 它相对于坐标 系{A}的位置矢量 可由A P矢量相加得出:
机器人学第二章运动学演示文 稿
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
圆柱坐标(cylindrical) : 两个线性平移运动和一个旋转运动 球坐标(spherical) : 一个线性平移运动和两个旋转运动
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
2、方位的描述
为了规定空间某刚体B的方位,另设一直角坐标系{B}与此刚体固接。
用坐标系{B}的三个单位主矢量 , x ,B y相B 对于z B坐标系{A}的方向余
弦组成的3*3 阶矩阵来表示刚体B相对于{A}的方位:
BAR[AxB AyB AzB]
r11 r12 r13
A B
R
rr3211
r22 r32
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
2、坐标系在固定参考坐标系中的表示
由表示方向的单位向量以及第四 个位置向量来表示
n x o x a x Px
F
n y o y a y Py
n z o z a z Pz
0001
例
a
z
45
o
n
45
P
3
7
5 x
y
n轴与x轴平行,o轴相对于y轴45° a轴相对于z轴45° F坐标系位于参考坐标系3,5,7位置
R(x,)0 cos sin 0 sin cos
重要!
cos 0 sin R(y,) 0 1 0
sin 0 cos
cos sin 0 R(z,)sin cos 0
0 0 1
第二章 机器人运动学 §2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
Frame {A} and frame {B}
{B} is rotated relative to frame {A} about Z
r i j 可用每个矢量在其参考坐标系中单位方向上的投影的分量来表示:
A B
R
的各个分量可用一对单位矢量的点积来表示
B ARAX ˆB AYˆB AZˆBX X X ˆˆˆB B BX Z YˆˆˆA A A
YˆBX ˆA YˆBYˆA YˆBZˆA
Z Z ˆˆB BX YˆˆA A ZˆBZˆA
为了简单,上式的前置上标被省略。
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
XˆB,YˆB,ZˆB : 表示坐标系 {B}主轴方向的单位矢量.
AX:ˆB相, A对YˆB,于AZˆ坐B 标系 {A}的描述. 将这些单位矢量组成一个 3×3的矩阵,按照
的顺序
.
旋转矩阵:
r11 r12 r13 BARAXˆB AYˆB AZˆBr21 r22 r23
r31 r32 r33
AXˆB, AYˆB, AZˆB
标量 来表示。
可用r i 每j 个矢量在其参考坐标系中单位方向上的投影的分量
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
3、旋转矩阵计算 称BA为R 旋转矩阵,上标A代表参考系{A},下标B代表被描述的坐
标系{B}。
1 0 0
A x B A x B A y B A y B A z B A z B 1 A x B A y B A y B A z B A z B A x B 0
n o a 1
n o a
2)BA R把矢量在{B}中的坐标表达式变为在{A}中的坐标表达式的变
换矩阵:
APBARBP
3)BA R是正交矩阵,即有:
BART
BARAAYXˆˆBTBT AZˆBT
AXˆB
AYˆB
AZˆB I3
B ARA BR1A BRT
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
4、旋转矩阵性质
1) BA矩R 阵有9个元素,其中只有3个是独立的。因为三个列矢量都 是单位主矢量,且两两相互垂直,所以它的9个元素满足6个约束 条件(正交条件):