机器人动力学
机器人学-第6章_机器人动力学
H 2 L2
0
0
CI
M 12
0 0
W2 H2 0
0
L2 W 2
Z
结果是对角矩阵，此时坐标系{C}的坐标轴是刚体的
惯性主轴。
L X
H Y
W
6
刚体的牛顿-欧拉方程
在动力学分析过程中，把刚体的运动分解为质心的平移运动和绕质心的转动 。一般将连体坐标系的原点固定在刚体的质心，这样坐标原点的运动描述刚 体的平移运动，坐标系的转动描述刚体绕质心的旋转运动。
m2 L1LC 2 s2
K
1
1 2
q&T
M
1
q&
0
m2
L1LC 0
2
s2
&&12
m2
L1LC
2
s2
&12 &1&2
M&q& 2mm22LL11LLCC22ss22&&22
m2
L1LC 0
2
s2&2
&&12
m2
L1LC
2
s2&2 12
1 0
&&12
m2L1LC2s2 2&1&2 &22 m2 L1LC 2 s2&1&2
&1
其中
M11 IC1 IC2 m1L2C1 m2 L12 L2C2 2L1LC2c2
&2
M11 M 21
M M
12 22
&&12
M 21 M12 IC2 m2 (L2C2 L1LC2c2 ) M 22 IC2 mL2C2
第3章机器人动力学
若将关节力(矩)矢量看成是驱动装置的输入，在末端产生的广义力作为输出， 可以建立两者之间的关系。
令各关节的虚位移为 qi ，运动链末端操作器相应的虚位移为 D。
各关节所作的虚功之和为： w τTδq 1 q1 2 q2 ......... n qn 末端操作器所作的虚功为： w FTD fxdx fydy fzdz nxx nyy nzz
操作臂的动能可以写为：
Ek
(q, q&)
1 2
q&T
D(q)q&
D(q) 是 n n 阶的操作臂惯性矩阵。操作臂的动能 Ek 是其惯性矩阵的二次
型。由于动能 Ek 为正，因而 D(q) 是正定的矩阵。
连杆 i 具有势能为： Epi mi 0gT 0pci
式中， 0 g 是 31的重力加速度向量， 0 pci 是连杆 i 质心的位置矢量。
1 旋转关节的速度传递
ω i i 1
i ωi
i i 1
Rθ&i1
i
1
Zi
1
ω i1 i 1
i
1 i
R
i
ωi
θ&i1 i1 Zi1
vi i 1
i vi
i ωi
Pi i 1
v i1 i1
R i1 i
i vi i ωi i Pi1
2 移动关节的速度传递
ω i1 i 1
i
1 i
R
i
ωi
v i1 i1
n
操作臂所具有的势能为各连杆势能之和：
EP
i1
EPi
势能也为 q 的标量函数，记为 EP (q) 。
利用拉格朗日函数 L，系统的动力学方程（称第二类拉格朗日方程）为
机器人动力学
机器人动力学
机器人动力学是一门包含机器人控制、力学、运动学等多个专业的交叉学科，其目的在于研究复杂的机械系统和机器人的运动行为和控制方法。
机器人动力学的研究方向涉及机器人的：机械学、运动学、控制学、信息学、人机交互、现代制造技术等。
这种复合学科专门用于分析、模拟和控制机器人、机床以及其他机械系统的运动行为。
机器人动力学的基本内容简述如下：
首先，它涉及机器人的运动学理论和控制理论，包括机器人体系结构，构型及其各部分之间的相互作用，如关节、驱动器和传感器等。
其次，它还包括机器人机械动力学理论，涉及机器人的运动特性，比如建模、仿真和控制，同时也涉及力学的本质、特性和应用，以及计算力学在机器人动力学中的应用。
最后，它也涉及信息学，指的是研究机器人行为的算法、传感器和感知、人机交互以及数据挖掘和处理。
机器人动力学应用于工业机器人、生产机械、软件和控制系统等多个领域，主要帮助提高机器人和机械设备的性能，从而提高工业生产效率、节省能源以及降低生产成本。
在精密加工领域尤其具有重要作用，比如机器视觉、机器雕刻和抛光，甚至是金属精加工等，在这些领域都能够发挥机器人动力学的优势。
另外，机器人动力学也可以应用于服务机器人、家用机器人，以及智能制造等行业。
现在，家用机器人如洗地机器人、清洁机器人等已经广泛应用，可以节省家庭劳动力；而在智能制造和服务机器人方面，它也有着广泛的应用，可以有效解决行业内的生产管理、库存管
理、仓储管理和技术支撑等问题。
未来，机器人动力学将继续发展壮大，有望成为一门具有世界水平的学科。
在未来，机器人动力学将继续发挥重要作用，将推动机器人和机器技术发展，为未来工业化生产提供必要的技术支持。
机器人学中的动力学
机器人学中的动力学机器人学是研究制造、设计和运动控制机器人的学科，广泛应用于工业、医疗保健、国防、探险等领域。
机器人学中的动力学是机器人运动学的重要分支，掌握机器人运动学对于设计、控制机器人运动具有重要意义。
动力学的概念机器人学中的动力学是研究机器人运动的力学学科。
它主要关注如何对机器人的运动进行描述和控制。
机器人动力学包括机器人运动学和机器人力学的研究。
机器人运动学研究机器人的位置和位姿，而机器人力学研究机器人的力学特性和力学运动方程。
机器人学中的动力学主要涉及以下几个方面：- 机器人的运动轨迹和速度规划- 机器人的动力学建模和仿真- 机器人的力学特性和控制机器人的运动轨迹和速度规划机器人的运动轨迹和速度规划是机器人动力学的基本问题。
机器人的运动轨迹是机器人在空间中的运动路径，可以用各种运动学和动力学方法进行描述。
机器人的速度规划通常是在已知机器人的运动轨迹的条件下，确定机器人的运动速度以及加速度和减速度的大小和方向。
机器人的运动轨迹和速度规划在机器人控制中占据着重要的地位。
机器人的控制主要目的是使机器人完成特定的任务，如在制造车间中装配零件等。
在完成这些任务时，机器人需要根据任务的要求确定运动轨迹和速度规划，这样才能在短时间内完成高效的操作。
机器人的动力学建模和仿真机器人的动力学建模是机器人学中难点之一。
一个好的机器人动力学模型必须考虑机器人本身的特性和运动机理。
机器人的动力学模型可以用数学公式或者计算机模拟的方法进行描述。
此外，机器人的动力学模型需要考虑机器人的各种运动方式，如旋转、直线运动等。
机器人的仿真是指利用计算机模拟机器人运动状态和行为的过程。
机器人的仿真可以对机器人的运动轨迹、速度规划和控制逻辑进行模拟和测试，从而为机器人的设计和使用提供依据。
机器人仿真是一种低成本、高效率的机器人研究方法。
机器人的力学特性和控制机器人的力学特性和控制主要研究机器人在行动中的力学特性和控制方法。
机器人的力学特性包括机器人的质量、惯性、摩擦和发热等。
机器人动力学名词解释
机器人动力学名词解释机器人动力学是研究机器人运动和力学特性的学科。
它涉及到描述机器人运动的数学模型、力学原理和控制算法等方面的知识。
下面我将从多个角度对机器人动力学进行解释。
1. 机器人动力学的定义，机器人动力学是研究机器人运动学和力学学科的一部分，它主要关注机器人的运动规律、力学特性以及运动控制等方面的问题。
2. 机器人运动学和动力学的区别，机器人运动学研究机器人的几何特性和位置关系，而机器人动力学则研究机器人的运动过程中所涉及的力学原理和力的作用。
3. 机器人动力学的重要性，机器人动力学是实现机器人精确控制和运动规划的基础。
通过研究机器人动力学，可以了解机器人在不同工作状态下的运动特性，为机器人的控制算法和路径规划提供理论支持。
4. 机器人动力学模型，机器人动力学模型是描述机器人运动和力学特性的数学模型。
常用的机器人动力学模型包括欧拉-拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程等。
这些模型可以描述机器人的运动学和动力学特性，并用于机器人的控制设计和仿真研究。
5. 机器人动力学的应用领域，机器人动力学广泛应用于工业机器人、服务机器人、医疗机器人等领域。
在工业机器人中，机器人动力学可以用于路径规划、轨迹控制和碰撞检测等任务。
在服务机器人和医疗机器人中，机器人动力学可以用于实现精确的操作和运动控制。
6. 机器人动力学的挑战和研究方向，机器人动力学研究面临着复杂的多体动力学问题、非线性控制问题和实时性要求等挑战。
当前的研究方向包括机器人动力学建模与仿真、动力学控制算法设计、力觉反馈控制等。
总结起来，机器人动力学是研究机器人运动和力学特性的学科，涉及机器人的运动规律、力学特性和运动控制等方面的内容。
它在机器人控制、路径规划和仿真等领域具有重要的应用价值。
《机器人技术基础》第四章 机器人动力学
人
4.2 机械手动力学方程
动
力
学
4.1.1 拉格朗日方法
机器人是一个具有多输入和多输出的复杂的 运动学系统，存在严重的非线性，需要非常复杂 的方法来处理。
动力学处理方法： Lagrange , Newton-Euler, Gauss,Kane, Screw, Roberson-Wittenburg
2 )
d
dt
L
1
(m1 m2 )l12
m2l22
2m2l1l2
cos
2
1
(
m2
l
2 2
m2l1l2 cos 2 )2
2m2l1l2 si n212 m2l1l2 si n22L1Fra bibliotek(m1
m2 )gl1
s i n1
m2 gl2
s i n (1
2)
4.1.2 拉格朗日方程
⑤求出机器人动力学方程：
)
然后求微分，则其速度就为：
x2 y 2
l1 l1
co s11 sin 11
l2 l2
cos(1 2 )(1 2 ) sin(1 2 )(1 2 )
θ1
关节2
m1
（x1, y1)
l2
θ2 m2
（x2, y2 )
由此可得连杆的速度平方值为：
v22 x22 y22 l1212 l22(12 212 22 ) 2l1l2 cos2(12 12 )
m2 gl2 sin(1 2 )
T2 (m2l22 m2l1l2 cos2 )1 m2l222 m2l1l2 sin 21
m2 gl2 sin(1 2 )
4.1.2 拉格朗日方程
将得到的机器人动力学方程简写为如下形式：
机器人的动力学
机器人的动力学是研究机器人运动和力学特性的学科。
它涉及了描述机器人运动、力和力矩之间关系的原理和方法。
机器人动力学的主要内容包括以下几个方面：
运动学：机器人运动学研究机器人的位置、速度和加速度之间的关系。
它涉及描述机器人末端执行器（如机械臂）的位姿和运动轨迹，以及描述机器人关节的运动参数。
动力学：机器人动力学研究机器人在外部作用力或力矩下的运动行为。
它涉及描述机器人的质量、惯性、力和力矩之间的关系，以及机器人的运动响应和稳定性。
控制：机器人动力学与机器人控制密切相关。
动力学模型可以用于设计机器人控制算法，以实现所需的运动、力量和精度。
力觉传感：机器人动力学可以应用于力觉传感技术。
力觉传感器可以用于测量机器人末端执行器的外部力和力矩，以实现机器人与环境的交互、力量控制和安全操作。
动力学模拟和仿真：动力学模型可以用于机器人动力学的模拟和仿真。
通过在计算机中建立机器人动力学模型，可以预测机器人在特定任务和环境中的运动行为和性能。
机器人动力学的研究对于机器人设计、控制和运动规划等方面都具有重要意义。
它可以帮助优化机器人的运动性能、提高机器人的精度和效率，并为机器人在各种应用领域中的安全操作和协作提供基础。
机器人动力学
首先来看一个两自由度的 平面机械手，如图5-1所示。
容易求得
x y
l1c1 l1s1
l2c12 l2s12
将其微分得
写成矩阵形式
图5-1 两自由度平面机械手
d dy x l1 lc 11 s1l2 lc 2s1122
l2s12 d1 l2c12d2
简写成 ： dx=Jdθ。
式中J就称为机械手的雅可比（Jacobian）矩阵，反映了关节 空间微小运动dθ与手部（手爪）作业空间微小位移dx之间的关系。
式中：J (q) 是6×n的偏导数矩阵，称为n自由度机器人速度雅
可比矩阵。
5.1.2机器人速度分析
dX J(q) dq 或
dt
dt
vJ(q)q
其中:v―机器人手部在操作空间中的广义速度，vX Ｊ(q)―速度雅可比矩阵
q ―机器人关节在关节空间中的速度
从上式可以看出，对于给定的关节变量q，雅可 比矩阵是从关节空间的关节速度向操作空间的广义 速度映射的线性变换。
对机器人通过奇异位形时轨迹控制方法的研究可以大致分为 如下四种方法:
1)回避机器人操作器的奇异位形
预测奇异位形的可能出现位置,并避免它。理论上对给定的 机器人操作器只要令其雅可比行列式的值等于零，即可找到 它的奇异位形。
2)根据机构的各向同性原理设计机器人操作器
通过设计上的优化，能使得机器人机构在一个比较大的区域 内保持各向同性，即在各个方向的可能误差和施加的力都是 相同的。
工作域边界上的奇异：这种奇异位形出现在机器人 的机械手于工作区的边界上时，也就是在机器人手 臂全部展开或全部折回时出现。这种奇异位形并不 是特别严重，只要机器人末端执行器远离工作区边 界即可。
工作域内部奇异：这种奇异位形出现在两个或多个 关节轴线重合时，这种奇异位形很难处理，因为它 可能出现在工作区的任何位置，并且机器人的末端 执行器在这种奇异位形附近的可操作性会变坏，这 样极大的减少了机器人的可行区。
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速度的内积（
）：
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 2）计算各连杆的动能和机器人系统总动能 设连杆 i 上任一点的质量为 dm ，其动能为：
对连杆 i 进行体积分，得到连杆 i 的动能：
式中， 称为伪惯量矩阵：
其中，
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 注意到：
以及物体的转动惯量、协转动惯量分别为：
§4 机器人动力学
• 机器人的动力学模型描述了它的动态（过程）行为，给出对 它施加控制后的行为预测，是研究机器人控制理论和控制方 法的基础。 • 与机械控制对象类似，机器人动力学模型一般也由一个二阶 微分方程组表示，但通常十分复杂，含有强非线性、强耦合 以及参数不确定性等，获得精确动力学模型十分困难，有时 甚至是不可能的。
有：
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 连杆 i 的动能可写为：
此外，连杆 i 的传动装置动能为：
系统的总动能为：
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 3）计算各连杆位能和机器人系统总位能，以及拉格朗日函数 一个在高度 h 处质量为 m 的物体的位能为 。 设连杆 i 上任一点的质量为 dm ，其位能为： 对连杆 i 进行体积分，得到连杆 i 的位能：
• 模型简化的必要性 1 ）动力学模型的计算过于复杂，一次逆动力学计算需 几千至几万个乘和加的运算，比较费时（采用牛顿 — 欧拉 方法可以将乘和加的运算次数降至千次以内） 2 ）动力学模型中的物理参数（主要是 Ii 中的上界为 10n个元素）一般不易准确获得，采用完全模型的意义不大 • 简化的方法 1）在低速运行时忽略向心力/哥氏力项 2）忽略惯量阵的非对角元素
系统总位能：
系统的拉格朗日函数：
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 4）对拉格朗日函数求导，得到动力学方程式 将拉格朗日函数： 求导：
因为：
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 所以：
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 再求 ：
全部写出拉格朗日方程：
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法
§4 机器人动力学——§4.1 拉格朗日力学方法 • 动力学方程推导过程：
– – – – 计算任一连杆上任一点的速度 计算各连杆的动能和机器人系统总动能 计算各连杆的位能和机器人系统总位能，以及拉格朗日函数 对拉格朗日函数求导，得到动力学方程式
1）计算任一连杆上任一点的速度 连杆 i 上任一点 ir 在基系下的位置为 r = Ti ir ，该点的速 度为。
或写成向量方拉格朗日力学方法 • 动力学模型例（两关节机械臂）
§4 机器人动力学
§4.2 动力学模型的形式和特点
• 工作空间的动力学模型： 设 n=6，工作空间变量为 X ，驱动外力为 F ，有
设 J-1 存在，代入关节坐标动力学方程后有：
考虑到 q 是 X 的函数，则有工作空间的动力学模型：
§4 机器人动力学——§4.2 动力学模型的形式和特点 • 动力学模型特点： 1）惯量矩阵 M(q) 是 nn 阶对称正定矩阵， 半正定矩阵 2）矩阵： 是对称
均为反对称矩阵，即有：
3）动力学模型的逆解存在，即若给定 就可容易地计算需要的控制量 (F )。
（
），
§4 机器人动力学
§4.3 动力学模型的简化
• 本课程对动力学模型的研究和学习的重点将放在如下方面：
– 模型的推导原理、思路和基本步骤 – 动力学模型的形式、特点 – 动力学模型的简化
§4 机器人动力学
§4.1 拉格朗日力学方法
• 定义拉格朗日函数 L ：动力状态函数 • 系统的动力学方程（拉格朗日—欧拉（L—E）方程）：
• 设各连杆的动能为Ki ，势能为Pi ，则总动能和总势能为：