第3章雅可比矩阵和动力学解析
机器人雅可比矩阵

两自由度机器人
对于一个两自由度的机器人,其 雅可比矩阵是一个2x2矩阵,其 中包含了机器人的两个关节角度 和两个关节速度之间的线性关系
。
矩阵形式
雅可比矩阵的矩阵形式为:J = [[a, b], [c, d]],其中a、b、c、d 是机器人关节角度和关节速度之
间的线性关系系数。
计算方法
对于两自由度机器人,可以通过 已知的关节角度和关节速度,以 及机器人运动学方程,计算得到
解析机器人模型
计算偏导数
雅可比矩阵描述了机器人末端与控制输入 之间的关系,通过直接计算机器人关节变 量对末端位置和姿态的偏导数得到。
根据机器人的几何模型和关节类型,解析 机器人的运动学模型,得到末端位置和姿 态与关节变量的关系。
利用解析得到的运动学模型,计算机器人 末端位置和姿态对关节变量的偏导数,得 到雅可比矩阵的元素。
参数优化
调整雅可比矩阵的参数
通过对雅可比矩阵的参数进行调整,如增加或减少矩阵的行 或列,能够优化矩阵的计算过程,提高计算效率。
优化迭代算法的参数
对于使用迭代算法计算雅可比矩阵的情形,通过调整迭代算 法的参数,如增加迭代次数、改变收敛准则等,能够提高计 算精度和速度。
控制策略改进
引入新的控制策略
针对具体应用场景,引入新的控制策略,如采用模糊控制、神经网络等,能够更好地解决机器人控制问题,进而 改进雅可比矩阵的计算效果。
计算方法
对于四自由度机器人,可以通过 已知的关节角度和关节速度,以 及机器人运动学方程,计算得到 雅可比矩阵。
05
雅可比矩阵的优化与改进
优化算法选择
选用高效算法
对于雅可比矩阵的计算,选用高效的算法能够显著提升计算速度和精度,例如采 用数值差分法、有限元法等。
简述机器人雅可比矩阵的概念

简述机器人雅可比矩阵的概念机器人雅可比矩阵是机器人控制理论中的一个重要概念,它描述了机器人末端执行器在关节空间和笛卡尔空间中的运动学关系。
本文将从机器人运动学的基本概念入手,介绍雅可比矩阵的定义、性质和应用,以及在机器人控制中的重要作用。
一、机器人运动学基本概念机器人运动学是研究机器人运动规律和运动参数的学科,它是机器人控制理论的重要组成部分。
机器人运动学主要分为正运动学和逆运动学两个部分。
正运动学是指通过机器人关节角度计算机器人末端执行器的位置和姿态,即把关节空间的运动状态转换为笛卡尔空间的运动状态。
逆运动学则是指通过机器人末端执行器的位置和姿态计算机器人关节角度,即把笛卡尔空间的运动状态转换为关节空间的运动状态。
正逆运动学是机器人控制中的基本问题,也是机器人实际应用中必须解决的问题。
机器人运动学中的基本概念包括机器人坐标系、机器人关节角度、机器人末端执行器的位置和姿态等。
机器人坐标系是机器人运动学中的一个基本概念,它是描述机器人运动状态的基础。
机器人坐标系可以分为基座坐标系和工具坐标系两种类型。
基座坐标系是机器人的固定参考系,通常与机器人底座相对应。
工具坐标系则是机器人末端执行器的参考系,通常与机器人末端执行器的位置和姿态相对应。
机器人关节角度是机器人运动学中的另一个基本概念,它是描述机器人关节运动状态的参数。
机器人关节角度通常用关节角度向量表示,例如q=[q1, q2, ..., qn]T,其中n是机器人关节数量。
机器人关节角度向量是机器人控制中的重要参数,它可以用来控制机器人的关节运动状态。
机器人末端执行器的位置和姿态是机器人运动学中的另一个基本概念,它是描述机器人末端执行器运动状态的参数。
机器人末端执行器的位置通常用位置向量表示,例如p=[x, y, z]T,其中x、y、z 是机器人末端执行器在笛卡尔空间中的位置坐标。
机器人末端执行器的姿态通常用姿态矩阵或欧拉角表示,例如R=[r11, r12, r13; r21, r22, r23; r31, r32, r33],其中r11、r12、r13、r21、r22、r23、r31、r32、r33是姿态矩阵的元素。
机器人运动学雅可比矩阵

05 雅可比矩阵的优化与改进
雅可比矩阵的稳定性分析
稳定性分析的重要性
在机器人运动控制中,雅可比矩阵的稳定性对机器人的运动性能 和动态响应具有重要影响。
稳定性判据
通过分析雅可比矩阵的特征值和特征向量,可以确定机器人的运动 稳定性,并为其运动控制提供依据。
通常使用齐次变换矩阵来表示机器人的位姿,该矩阵包含 了平移和旋转信息,能够完整地描述机器人在空间中的位 置和方向。
坐标系与变换
01
坐标系是用来描述物体在空间中位置和姿态的参照框架。
02
在机器人学中,通常使用固连于机器人基座的坐标系作为全局 参考坐标系,以及固连于机器人末端执行器的坐标系作为局部
参考坐标系。
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雅可比矩阵的物理意义
雅可比矩阵描述了机械臂末端执行器 的位置和姿态随关节变量变化的规律, 是机械臂运动学分析中的重要概念。
通过雅可比矩阵,可以分析机械臂的 可达工作空间、奇异性、运动速度和 加速度等运动学性能。
雅可比矩阵的计算方法
雅可比矩阵可以通过正向运动学和逆 向运动学两种方法计算得到。
在计算雅可比矩阵时,需要使用到线 性代数、微分方程等数学工具。
正向运动学是根据关节变量求解末端 执行器在参考坐标系中的位置和姿态; 逆向运动学是根据末端执行器的位置 和姿态求解关节变量。
04 雅可比矩阵在机器人运动 学中的应用
机器人的关节与连杆
关节
机器人的每个关节都有一个自由 度,决定了机器人的运动方式。 常见的关节类型包括旋转关节和 移动关节。
连杆
雅可比行列式推导_概述说明以及解释

雅可比行列式推导概述说明以及解释1. 引言1.1 概述雅可比行列式是线性代数中一项重要的概念和工具,它在多个领域中都有广泛的应用。
雅可比行列式的推导过程涉及了行列式的基本概念和性质,以及雅可比行列式自身的定义和性质。
本文将对雅可比行列式的推导进行概述说明,并解释其在数学分析中的重要性。
1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织:- 引言部分对雅可比行列式进行概述,并说明文章的结构和目的。
- 雅可比行列式的推导部分包括行列式基本概念、性质和定义,以及雅可比行列式特定的定义和性质。
- 接下来,我们将介绍雅可比行列式在线性方程组求解以及其他领域中的应用,并讨论它在数学分析中的重要性。
- 通过解读雅可比行列式推导过程及关键步骤,我们详细剖析其推导过程并解释数学推理背后的原理。
- 最后,我们将给出结论和总结,回顾文章内容和主要观点,并总结雅可比行列式概念与推导过程的重要性和应用前景,展望未来的研究方向和可能的改进与扩展。
1.3 目的本文旨在全面介绍雅可比行列式的推导过程,并对其应用进行说明。
通过本文的阐述和讨论,读者将能够理解雅可比行列式的概念、性质以及推导过程,并认识到其在线性方程组求解以及其他领域中的重要应用价值。
同时,本文也希望引起读者对于雅可比行列式相关研究领域的兴趣,并为未来相关研究提供新的思路和方向。
2. 雅可比行列式的推导2.1 行列式的基本概念在开始讨论雅可比行列式之前,我们需要先了解一些行列式的基本概念。
行列式是一个数学工具,用于描述线性变换对空间体积造成的影响。
对于一个n阶方阵A = [a_ij],其行列式记作det(A)或|A|,表示了该矩阵所代表的线性变换对空间体积的缩放比例。
2.2 行列式的性质和定义行列式具有一些重要的性质和定义,这些性质和定义是进行雅可比行列式推导过程中的关键步骤。
首先,行列式与矩阵元素排列有关。
给定一个n阶方阵A = [a_ij],其行列式按照以下方式计算:det(A) = Σ(±a_1j * M_1j),其中M_1j为剔除第一行第j列后形成的(n-1)阶子矩阵。
雅可比坐标形式-概念解析以及定义

雅可比坐标形式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述雅可比坐标形式(Jacobian coordinates)是一种坐标表示方法,常用于描述几何图形中的点和曲线。
它在计算机图形学、计算机辅助设计以及几何问题求解中发挥着重要的作用。
随着计算机技术的不断发展,几何计算成为了各个领域中必不可少的一部分。
而雅可比坐标形式作为一种基础的数学工具,可以帮助我们更方便地描述和计算几何图形中的点和曲线的性质。
雅可比坐标形式的定义是通过引入一个额外的坐标来表示原来曲线上的点,从而将原来的二维或三维坐标系扩展到更高维度。
在该坐标系下,我们可以使用一组参数来表示点的位置,而不再局限于传统的笛卡尔坐标系。
雅可比坐标形式有很多优势。
首先,它可以简化曲线和点的运算。
在传统的笛卡尔坐标系下,我们需要复杂的计算公式来描述点的运动和变形,而在雅可比坐标形式下,这些计算可以通过简单的矩阵运算来实现。
此外,雅可比坐标形式还可以用来描述射影几何和非欧几何空间中的点,这些在传统的坐标形式中很难表示。
它为我们研究和解决各种复杂几何问题提供了一种新的方法。
本文将详细介绍雅可比坐标形式的定义和背景,并探讨其在几何问题求解和计算机图形学中的应用。
我们将详细解释雅可比矩阵的性质和计算方法,并举例说明雅可比坐标形式在点和曲线的运算中的实际应用。
在正文部分,我们将对具体的子章节进行讨论,以更深入地了解雅可比坐标形式的各个方面。
最后,在结论部分,我们将对本文进行总结,讨论结果并展望雅可比坐标形式在未来的发展前景。
通过本文的学习,读者将能够掌握雅可比坐标形式的基本概念和相关算法,从而在相关领域中运用这一工具解决实际问题。
文章结构部分的内容如下:1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述。
首先,在引言中,我们将对雅可比坐标形式的定义和背景进行概述。
接下来,我们将详细介绍雅可比矩阵及其性质,以便读者能够更好地理解雅可比坐标的应用。
然后,我们将在正文部分分别讨论雅可比坐标形式的四个子章节,这些子章节将介绍不同方面的应用实例和相关概念。
雅可比矩阵

雅可比(Jacobian)矩阵2008-12-05 11:29在向量微积分中,雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵,其行列式称为雅可比行列式。
还有,在代数几何中,代数曲线的雅可比量表示雅可比簇:伴随该曲线的一个群簇,曲线可以嵌入其中。
它们全部都以数学家卡尔·雅可比命名;雅可比矩阵雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。
因此,雅可比矩阵类似于多元函数的导数。
假设F:Rn→Rm 是一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数。
这个函数由m个实函数组成: y1(x1,...,xn), ..., ym(x1,...,xn). 这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩阵,这就是所谓的雅可比矩阵:此矩阵表示为:,或者这个矩阵的第i行是由梯度函数的转置y i(i=1,...,m)表示的如果p是Rn中的一点,F在p点可微分,那么在这一点的导数由J F(p)给出(这是求该点导数最简便的方法)。
在此情况下,由F(p)描述的线性算子即接近点p的F的最优线性逼近,x逼近与p例子由球坐标系到直角坐标系的转化由F函数给出:R × [0,π] × [0,2π] → R3此坐标变换的雅可比矩阵是R4的f函数:其雅可比矩阵为:此例子说明雅可比矩阵不一定为方矩阵。
在动态系统中考虑形为x' = F(x)的动态系统,F : R n→ R n。
如果F(x0) = 0,那么x0是一个驻点。
系统接近驻点时的表现通常可以从JF(x0)的特征值来决定。
雅可比行列式如果m = n,那么F是从n维空间到n维空间的函数,且它的雅可比矩阵是一个方块矩阵。
于是我们可以取它的行列式,称为雅可比行列式。
在某个给定点的雅可比行列式提供了F在接近该点时的表现的重要信息。
例如,如果连续可微函数F在p点的雅可比行列式不是零,那么它在该点具有反函数。
这称为反函数定理。
更进一步,如果p点的雅可比行列式是正数,则F在p 点的取向不变;如果是负数,则F的取向相反。
机器人雅可比矩阵

根据机器人运动状态和任务需求,动态调整雅可比矩阵的维度, 以适应不同情况下的计算需求。
雅可比矩阵的奇异性问题
1 2
奇异值分解
利用奇异值分解(SVD)等技术处理雅可比矩阵 的奇异性问题,提高矩阵的稳定性和可靠性。
冗余自由度
合理配置机器人的冗余自由度,避免产生奇异位 姿,提高机器人的运动能力和灵活性。
。
逆向运动学
03
已知机器人在笛卡尔空间中的位姿,求解关节空间的运动变量
,进而得到雅可比矩阵。
03
雅可比矩阵的应用
机器人的运动学正解与逆解
01
02
03
运动学正解
通过给定的关节角度,计 算机器人末端执行器的位 置和姿态。
运动学逆解
已知末端执行器的位置和 姿态,反推出各关节角度 。
求解方法
通过几何学和线性代数的 方法,建立机器人运动学 模型,并使用数值计算方 法求解正解和逆解。
3
动态调整
根据机器人运动状态和任务需求,动态调整雅可 比矩阵的结构,以避免奇异性问题。
雅可比矩阵的实时计算优化
并行计算
采用并行计算技术,将雅可比矩阵的计算任务分解为多个子任务, 提高计算效率。
预计算和缓存
对雅可比矩阵进行预计算和缓存,减少实时计算量,提高计算速度 。
自适应算法
采用自适应算法优化雅可比矩阵的计算过程,根据机器人运动状态和 任务需求动态调整计算参数,提高计算精度和响应速度。
力矩控制
通过调节施加在机器人关节上的力矩,实现对机器人运动的精确控 制。
控制方法
基于反馈的力/力矩控制方法,如PID控制器、模糊控制器等。
04
雅可比矩阵的优化与改进
雅可比矩阵的降维处理
3.4机器人运动学雅可比矩阵

nm6
r f ( )
对位置方程进行求微分得:
dr J d r J dt dt
两边乘以dt,可得到微小位移之间的关系式
dr Jd
J 表示了手爪的速度与关节速度之间关系, 称之为雅克比矩阵。
f1 1 f J T f m f ( )
T m1 n1
r r1 , r2 , , rm R
1 , 2 , , n R
rj f j (1,2 ,,n )
j 1,2,, m
若n>m,手爪位置的关节变量有无限 个解,通常工业用机器人有3个位置变量 和3个姿态变量,共6个自由度(变量)。
J J1 J2
机器人雅可比矩阵机器人运动学机器人逆运动学雅可比矩阵matlab雅可比矩阵机器人正逆运动学雅克比矩阵机器人雅可比迭代矩阵家可比矩阵安堂机器人
3.4
机器人的雅可比矩阵
微分运动与速度
1、
微分运动指机构的微小运动,可用来推导不 同部件之间的速度关系。 机器人每个关节坐标系的微分运动,导致机 器人手部坐标系的微分运动,包括微分平移与微 分旋转运动。将讨论指尖运动速度与各关节运动 速度的关系。 前面介绍过机器人运动学正问题
f1 n m n R f m n
2、与平移速度有关的雅可比矩阵
相对于指尖坐标系的平移速度,是通过把坐标 原点固定在指尖上,指尖坐标系相对于基准坐 标系的平移速度来描述
O0 x0 y0 z0 Oe xe ye ze
:基准坐标系
:指尖坐标系
ze
z0
P e
Oe
xe
ye
O0
x0
y0
指尖的平移速度为: dPe df dq dq v JL J Lq dt dq dt dt J L : 与平移速度相关的雅可比矩阵
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n自由度机器人J 阵 关节变量用广义关节变量q表示:
q = [q1, q2, …, qn]T 当关节为转动关节时qi=θ i; 当关节为移动关节时qi=di
关节空间的微小运动: dq = [dq1,dq2, … , dqn]T
机器人末端在操作空间的位姿X表示,它是关节 变量的函数,X=X(q),是一个6维列矢量。
l2s12 l2 c12
J
1
1 l1l2s 2
θ J 1v 且vX=1 m/s,vY=0,因此
微分得
X 1 dX dY Y 1 X 2 d1 Y d 2 2
写成矩阵形式为
X 1 dX dY Y 1
X J 1 Y 1
1 qJ V
式中:J-1称为工业机器人逆速度雅可比。 当工业机器人手部在空间按规定的速度进行作 业,用上式可以计算出沿路径上每一瞬时相应 的关节速度。
例1 如图示的二自由度机械手,手部沿固定坐标系 X0轴正向以1.0 m/s的速度移动,杆长l1=l2=0.5 m。 求当θ1=30°,θ2=60°时的关节速度。 解 由推导知,二自由度机械手速度雅可比为
对dX = J示为
v X J (q)q
式中:v为机器人末端在操作空间中的广义速度;
q 为机器人关节在关节空间中的关节速度; J(q)为确定关节空间速度 q
与操作空间速度v之间关系的雅可比矩阵。
反之,假如给定工业机器人手部速度,可解出 相应的关节速度,即:
l2 s12 l2 c12
dX=J dθ
v X J (q)q
已知关节θ和角速度,可求出该机器人手部速度。 若J1,J2分别为雅可比的第1列矢量和第2列矢量,则:
v J11 J 22
右边第一项表示仅由第一个关节运动引起的端点速度; 右边第二项表示仅由第二个关节运动引起的端点速度; 总的端点速度为这两个速度矢量的合成。 因此,机器人速度雅可比的每一列表示其他关节不动而 某一关节运动产生的端点速度。
3.1 机器人速度雅可比与速度分析
一、机器人速度雅可比
y1 f1 ( x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 ) y f (x , x , x , x , x , x ) 2 2 1 2 3 4 5 6 y6 f 6 ( x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 )
第3章 雅可比矩阵和动力学分析
上一章讨论了刚体的位姿描述、齐次变换,机器 人各连杆间的位移关系,建立了机器人的运动学 方程,研究了运动学逆解,建立了操作空间与关 节空间的映射关系。 本章将在位移分析的基础上,进行速度分析,研 究操作空间速度与关节空间速度之间的线性映射 关系——雅可比矩阵(简称雅可比)。 雅可比矩阵不仅用来表示操作空间与关节空间之 间的速度线性映射关系,同时也用来表示两空间 之间力的传递关系。
X q2 Y q 2 Z q2 X q2 Y q2 Z q2
X qn Y qn Z qn X qn Y qn Z qn
二、机器人速度分析
也可简写成:
F dY dX X
雅可比矩阵 用J表示
二自由度平面关节型机器人
端点位置X、Y与关节θ1、θ2的关系为
X l1c1 l2 c12 Y l1s1 l2 s12
即
X X (1 , 2 ) Y Y (1 , 2 )
X X dX d1 d 2 1 2 dY Y d Y d 1 2 1 2
可写成:Y=F(X) 将其微分,得:
f1 f1 f1 dy1 x dx1 x dx2 x dx6 1 2 6 f 2 f 2 f 2 dx1 dx 2 dx6 dy 2 x1 x2 x6 f 6 f 6 f 6 dy 6 x dx1 x dx 2 x dx6 1 2 6
X 2 d1 Y d 2 2
X 2 Y 2
关节空间微小运 动dθ与手部作业 空间微小位移 dX的关系。
令
简写为: dX=J dθ
2R机器人的速度雅可比矩阵为:
l1s1 l2 s12 J l1c1 l2 c12
X q 1 d X = J (q ) d q Y J(q):反映了关节空间微 q1 小运动dq与手部作业空间微 Z 小运动dX之间的关系。 q1 X J(q) T q dX=[dX,dY,dZ, X q φX,φY,φZ]T 1 反映了操作空间的微小运动, Y 由机器人末端微小线位移和微 q1 小角位移(微小转动)组成。 Z q1
l1s1 l2s12 J l1c1 l2 c12
l2s12 l2 c12
二自由度机械手手爪沿X0方向运动示意图
逆雅可比为
l1s1 l2s12 J l1c1 l2 c12
l2 c12 l c l c 1 1 2 12 l2s12 l1s1 l2s12