机械臂运动学

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7轴机械臂运动学方程

7轴机械臂运动学方程

7轴机械臂运动学方程机械臂是一种能够模拟人类手臂运动的机械装置,广泛应用于工业生产线、医疗手术、空间探测等领域。

而机械臂的运动学方程则是描述机械臂运动的数学模型,通过解析运动学方程,可以准确计算机械臂的位置、速度和加速度等运动参数。

7轴机械臂是指机械臂由7个关节驱动,具有7个自由度。

每个关节都可以旋转或者转动,从而实现机械臂在空间中的各种姿态和位置变化。

为了描述机械臂的运动学特性,需要建立一套运动学方程。

机械臂的运动学方程可以分为正向运动学和逆向运动学两部分。

正向运动学是指已知机械臂各关节的角度,如何计算机械臂末端的位置和姿态。

逆向运动学则是指已知机械臂末端的位置和姿态,如何逆推出各关节的角度。

对于7轴机械臂的正向运动学方程,可以通过连续的坐标变换来实现。

首先,我们需要定义机械臂的基座坐标系和末端执行器的坐标系。

然后,通过一系列的旋转和平移变换,将基座坐标系转换到末端执行器的坐标系。

最后,通过坐标变换矩阵,可以得到机械臂末端的位置和姿态。

对于7轴机械臂的逆向运动学方程,可以通过逆解正向运动学方程来实现。

首先,已知机械臂末端的位置和姿态,我们可以通过逆变换矩阵,将末端执行器的坐标系转换到基座坐标系。

然后,通过逆解旋转和平移变换,可以得到各关节的角度。

在实际应用中,机械臂的运动学方程可以用于路径规划、碰撞检测、动力学分析等方面。

通过对机械臂的运动学进行建模和分析,可以提高机械臂的精度和效率。

然而,机械臂的运动学方程并不是一个简单的问题。

由于机械臂的关节之间存在复杂的几何约束,以及关节之间的耦合效应,导致运动学方程的求解变得困难。

因此,在实际应用中,通常会借助计算机辅助设计软件来求解机械臂的运动学方程。

总结起来,7轴机械臂的运动学方程是描述机械臂运动的重要数学模型。

通过正向运动学和逆向运动学两部分的分析,可以准确计算机械臂的位置、速度和加速度等参数。

机械臂的运动学方程不仅在工业自动化领域有着广泛的应用,还对于机器人技术的发展起着重要的推动作用。

机械臂运动学与路径规划研究

机械臂运动学与路径规划研究

机械臂运动学与路径规划研究一、本文概述随着工业自动化的快速发展,机械臂作为重要的执行机构,在生产线上的应用越来越广泛。

机械臂的运动学和路径规划研究对于提高机械臂的工作效率、精度和稳定性具有重要意义。

本文旨在深入探讨机械臂的运动学原理,并在此基础上研究路径规划方法,以实现机械臂在复杂环境中的高效、准确操作。

文章首先将对机械臂的运动学基础进行介绍,包括机械臂的正向运动学和逆向运动学。

正向运动学主要研究已知机械臂关节参数时,末端执行器的位姿与关节角度之间的关系而逆向运动学则是已知末端执行器的位姿,求解出对应的关节角度。

在理解运动学原理的基础上,本文将进一步探讨机械臂的路径规划问题。

路径规划是指根据任务要求,为机械臂规划出一条从起始状态到目标状态的合理路径。

本文将介绍几种常用的路径规划方法,如基于关节空间的路径规划、基于笛卡尔空间的路径规划和基于优化算法的路径规划等。

同时,针对复杂环境中的路径规划问题,本文还将研究如何结合环境感知和决策技术,实现机械臂的智能路径规划。

通过本文的研究,旨在为机械臂的运动学和路径规划提供一套系统的理论框架和实践方法,为工业自动化领域的发展提供有益参考。

二、机械臂运动学基础机械臂运动学是研究机械臂运动规律的科学,主要关注机械臂的位置、速度和加速度等运动参数,而不涉及产生这些运动的力和力矩。

运动学分为正运动学和逆运动学两部分。

正运动学是根据已知的关节变量(如关节角度)来计算机械臂末端执行器的位置和姿态。

而逆运动学则是根据期望的末端执行器位置和姿态来求解所需的关节变量。

机械臂的运动可以通过多种坐标系来描述,其中最常见的是笛卡尔坐标系和关节坐标系。

笛卡尔坐标系以机械臂末端执行器的位置和方向为参数,直观易懂,但计算复杂。

关节坐标系则以每个关节的角度为参数,计算简单,但直观性较差。

对于机械臂的路径规划,运动学提供了基础。

路径规划是指确定机械臂从起始状态到目标状态的运动轨迹。

路径规划不仅要考虑运动的连续性和平滑性,还要考虑运动的可达性和避障性。

机械臂运动学与逆运动学分析

机械臂运动学与逆运动学分析

机械臂运动学与逆运动学分析机械臂作为一种广泛应用于工业生产中的自动化设备,其运动学和逆运动学分析是研究和设计机械臂的重要基础。

本文将围绕机械臂的运动学和逆运动学两个方面展开论述,具体介绍其原理和应用。

一、机械臂运动学分析机械臂的运动学分析主要涉及到机械臂的位置、速度和加速度等方面的研究。

在机械臂的运动学分析中,我们首先要研究机械臂的正运动学问题,即确定机械臂末端执行器的位置、速度和加速度如何随着关节角度的变化而变化。

其次,我们还要研究机械臂的逆运动学问题,即如何根据末端执行器的位置、速度和加速度,求解关节角度的解。

在机械臂运动学分析中,我们通常采用的是解析方法和数值计算方法相结合的方式。

在解析方法中,我们利用几何和向量的知识推导出机械臂末端执行器的位置、速度和加速度表达式,从而快速得到解析解。

而在数值计算方法中,我们通过数值逼近和迭代计算等方法,求解非线性运动学方程,从而得到逆运动学解。

二、机械臂逆运动学分析机械臂逆运动学分析是指在已知机械臂末端执行器的位置、速度和加速度的情况下,求解关节角度的解。

逆运动学问题在机械臂的轨迹规划、路径规划和运动控制等方面起着至关重要的作用。

机械臂的逆运动学分析存在多解性和奇异性的问题。

多解性是指对于给定的末端执行器的位置、速度和加速度,存在多组关节角度解。

奇异性则是指在某些特殊位置附近,机械臂出现无法运动的情况。

解决这些问题是机械臂逆运动学分析的重要挑战。

为了求解机械臂的逆运动学问题,我们通常采用迭代法和优化算法等方法。

在迭代法中,我们从初始猜测的关节角度出发,通过迭代计算的方式,逐步调整关节角度,使末端执行器的位置、速度和加速度与给定值尽量接近。

而在优化算法中,我们将逆运动学问题转化为求解最优化问题,通过优化算法求解关节角度的解。

三、机械臂运动学与逆运动学的应用机械臂的运动学和逆运动学分析在工业自动化中有着广泛的应用。

首先,它可以用于机械臂的轨迹规划和路径规划。

机械臂的运动学与逆运动学分析

机械臂的运动学与逆运动学分析

机械臂的运动学与逆运动学分析机械臂是一种能够模拟人类手臂运动的自动化机器人。

它广泛应用于工业领域,用于完成各种复杂的操作任务。

机械臂的运动控制是实现其功能的关键,其中运动学和逆运动学分析是研究机械臂运动的基础。

一、机械臂的运动学分析运动学分析主要关注机械臂的位置、速度和加速度等运动参数的计算。

机械臂主要由关节连接的刚性杆件组成,每个关节可以沿特定方向进行旋转或平移运动。

在机械臂运动学中,我们关注的是机械臂末端执行器的位置和姿态。

1. 正运动学分析正运动学分析指的是根据机械臂各关节的运动参数,计算机械臂末端执行器的位置和姿态。

通常,我们采用坐标变换矩阵的方法来进行计算。

通过将各个关节的运动连续相乘,可以得到机械臂末端执行器相对于机械臂基座标系的位姿矩阵。

以一个3自由度的机械臂为例,设第一关节绕Z轴旋转角度为θ1,第二关节绕Y轴旋转角度为θ2,第三关节绕X轴旋转角度为θ3。

则机械臂末端执行器相对于基座标系的位姿矩阵可以表示为:[cos(θ2+θ3) -sin(θ2+θ3) 0 a1*cos(θ1)+a2*cos(θ1+θ2)+a3*cos(θ1+θ2+θ3)][sin(θ2+θ3) cos(θ2+θ3) 0 a1*sin(θ1)+a2*sin(θ1+θ2)+a3*sin(θ1+θ2+θ3)][0 0 1 d1+d2+d3][0 0 0 1]其中,a1、a2、a3和d1、d2、d3分别为机械臂的长度和位移参数。

通过这个矩阵,我们可以得到机械臂末端执行器的位置和姿态。

2. 速度和加速度分析除了机械臂末端执行器的位置和姿态,机械臂的速度和加速度也是非常重要的运动参数。

通过对机械臂运动学模型的导数运算,我们可以得到机械臂的速度和加速度表达式。

机械臂的速度可以表示为:v = J(q) * q_dot其中,v为机械臂末端执行器的速度向量,J(q)为机械臂的雅可比矩阵,q为机械臂各关节的角度向量,q_dot为各关节的角速度向量。

机械臂运动学逆解

机械臂运动学逆解

机械臂运动学逆解一、前言机械臂是一种多自由度的机器人,具有广泛的应用领域,如工业生产线、医疗手术、军事等。

机械臂的运动学逆解是机械臂控制中非常重要的一部分,本文将详细讲解机械臂运动学逆解的相关知识。

二、机械臂运动学基础1. 坐标系在机械臂中,通常采用笛卡尔坐标系和关节坐标系描述位置和姿态。

笛卡尔坐标系是一个三维直角坐标系,由三个互相垂直的轴组成。

关节坐标系则是由每个关节的旋转轴所确定的坐标系。

2. 运动学模型在运动学模型中,我们通常采用DH(Denavit-Hartenberg)参数来描述机械臂各个关节之间的相对位置和姿态。

DH参数包括四个量:a、α、d和θ。

其中a表示前一个关节沿着x轴方向移动到达当前关节时x轴方向上的位移;α表示前一个关节绕z轴旋转到达当前关节时z轴方向上与x轴正方向之间夹角的大小;d表示当前关节沿着z轴方向上的位移;θ表示当前关节绕z轴旋转的角度。

3. 正运动学正运动学是机械臂控制中最基本的问题,其目的是通过给定各个关节的角度,计算出机械臂末端执行器的位置和姿态。

正运动学可以通过矩阵变换来实现。

4. 逆运动学逆运动学是机械臂控制中比较困难的问题,其目的是通过给定机械臂末端执行器的位置和姿态,计算出各个关节应该具有的角度。

逆运动学通常采用解析法或数值法来解决。

三、机械臂运动学逆解方法1. 解析法解析法是指通过数学公式求解机械臂逆运动学问题。

对于一些简单的机械臂模型,可以采用此方法求解。

例如对于一个二自由度平面机械臂,可以通过三角函数公式求解出各个关节应该具有的角度。

2. 数值法数值法是指通过迭代计算来求解机械臂逆运动学问题。

数值法通常包括牛顿-拉夫森方法、雅可比方法等。

其中,牛顿-拉夫森方法是通过不断迭代来逼近解的方法,而雅可比方法则是通过求解雅可比矩阵来实现。

3. 混合法混合法是指将解析法和数值法相结合来求解机械臂逆运动学问题。

该方法通常采用解析法求得初始值,然后通过数值法进行迭代计算,以提高计算精度。

机械臂运动学动力学

机械臂运动学动力学

机械臂运动学动力学机械臂是一种模拟人臂的机械装置,具备类似于人手臂的灵活性和精确性。

机械臂的运动学和动力学是研究机械臂运动的重要内容。

运动学是研究机械臂运动的几何特性和运动规律的学科。

通过运动学分析,可以确定机械臂关节角度与末端执行器位置之间的关系。

机械臂的运动学主要包括正运动学和逆运动学。

正运动学是指已知机械臂各个关节的角度,求解末端执行器的位置和姿态。

逆运动学则是已知末端执行器的位置和姿态,求解机械臂各个关节的角度。

正逆运动学的求解是机械臂控制的基础,可以实现机械臂的精确定位和路径规划。

动力学是研究机械臂运动过程中力学特性和力学规律的学科。

机械臂在运动过程中受到力和力矩的作用,动力学分析可以确定机械臂各个关节的力和力矩。

动力学分析可以帮助优化机械臂的设计,提高其运动性能和负载能力。

机械臂的运动学和动力学分析需要建立适当的数学模型。

在运动学分析中,常用的数学方法有欧拉角和四元数表示末端执行器的姿态,通过旋转矩阵或方向余弦矩阵计算末端执行器的位置。

在动力学分析中,可以利用拉格朗日方程建立机械臂的动力学模型,通过求解运动方程得到各个关节的力和力矩。

机械臂的运动学和动力学分析有助于实现机械臂的运动控制和轨迹规划。

通过运动学模型,可以利用逆运动学求解末端执行器的期望位置和姿态,从而实现精确的运动控制。

通过动力学模型,可以计算机械臂各个关节所受的力和力矩,从而实现负载能力的评估和安全控制。

除了运动学和动力学,机械臂的控制系统还包括传感器、执行器和控制算法等方面。

传感器可以用于测量机械臂的位置、姿态和力矩等信息,执行器可以通过驱动机械臂的关节实现运动,控制算法可以根据传感器的反馈信息调整机械臂的控制策略。

近年来,机械臂在工业、医疗、军事等领域得到了广泛应用。

机械臂可以实现高精度、高效率的工业生产,可以进行复杂的手术操作,也可以用于危险环境下的作业任务。

机械臂的运动学和动力学分析为实现这些应用提供了理论基础和工程手段。

机械臂运动学.

机械臂运动学.

机械臂运动学基础1、机械臂的运动学模型机械臂运动学研究的是机械臂运动,而不考虑产生运动的力。

运动学研究机械臂的位置,速度和加速度。

机械臂的运动学的研究涉及到的几何和基于时间的内容,特别是各个关节彼此之间的关系以及随时间变化规律。

典型的机械臂由一些串行连接的关节和连杆组成。

每个关节具有一个自由度,平移或旋转。

对于具有n个关节的机械臂,关节的编号从1到n,有n +1个连杆,编号从0到n。

连杆0是机械臂的基础,一般是固定的,连杆n上带有末端执行器。

关节i连接连杆i和连杆i-1。

一个连杆可以被视为一个刚体,确定与它相邻的两个关节的坐标轴之间的相对位置。

一个连杆可以用两个参数描述,连杆长度和连杆扭转,这两个量定义了与它相关的两个坐标轴在空间的相对位置。

而第一连杆和最后一个连杆的参数没有意义,一般选择为0。

一个关节用两个参数描述,一是连杆的偏移,是指从一个连杆到下一个连杆沿的关节轴线的距离。

二是关节角度,指一个关节相对于下一个关节轴的旋转角度。

为了便于描述的每一个关节的位置,我们在每一个关节设置一个坐标系,对于一个关节链,Denavit和Hartenberg提出了一种用矩阵表示各个关节之间关系的系统方法。

对于转动关节i,规定它的转动平行于坐标轴z i-1,坐标轴x i-1对准从z i-1到z i的法线方向,如果z i-1与z i相交,则x i-1取z i−1×z i的方向。

连杆,关节参数概括如下:●连杆长度a i沿着x i轴从z i-1和z i轴之间的距离;●连杆扭转αi从z i-1轴到zi轴相对x i-1轴夹角;●连杆偏移d i从坐标系i-1的原点沿着z i-1轴到x i轴的距离;●关节角度θi x i-1轴和x i轴之间关于z i-1轴的夹角。

对于一个转动关节θi 是关节变量,d i 是常数。

而移动关节d i 是可变的,θi 是恒定的。

为了统一,表示为ii iq d θ⎧=⎨⎩转动关节移动关节 运用Denavit-Hartenberg (DH )方法,可以将相邻的两个坐标系之间的变换关系表示为一个4x4的齐次变换矩阵1cos sin cos sin sin cos sin cos cos cos sin sin 0sin cos 01ii i i i i i i i ii ii i i i iii a a A d θθαθαθθθαθαθαα--⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦上式表示出了坐标系i 相对于坐标系i-1的关系。

机械臂运动学逆解

机械臂运动学逆解

机械臂运动学逆解引言•业界普遍采用机械臂的方式进行自动化生产,如装配、搬运、焊接等。

在机械臂的控制中,机械臂的运动学逆解是一个重要的问题,它涉及到根据末端执行器的位置和姿态,计算出关节角度的过程,以便控制机械臂的运动。

1. 机械臂运动学基础1.1 机械臂的坐标系•机械臂通常使用笛卡尔坐标系来描述末端执行器的位置和姿态。

它包括三个坐标轴(x、y、z)和起始点的位置。

此外,通常还有一个姿态描述,比如欧拉角或四元数,来描述姿态的变化。

1.2 关节角度的定义•机械臂通常由多个关节连接而成,每个关节都有一个关节角度,用于控制机械臂的运动。

关节角度的定义可以根据机械臂的类型和结构来确定,比如旋转关节、滑动关节等。

2. 运动学逆问题的定义2.1 前向运动学问题•在机械臂的控制中,通常需要根据给定的关节角度,计算出末端执行器的位置和姿态。

这个问题被称为前向运动学问题,它是一个已知输入(关节角度)到输出(末端执行器位置和姿态)的映射。

2.2 逆向运动学问题•与前向运动学问题相反,逆向运动学问题是指已知末端执行器的位置和姿态,求解出对应的关节角度。

这个问题是机械臂运动学中的重要问题,也是机械臂控制中的关键环节。

3. 运动学逆解的方法3.1 解析法•解析法是一种基于几何计算的逆解方法,通过使用几何关系和三角函数来计算出关节角度。

它提供了一种直接、高效的方法来求解机械臂的逆向运动学问题。

但是,解析法只适用于简单的机械臂结构,对于复杂的机械臂,往往无法找到解析解。

3.2 迭代法•当解析法无法求解逆向运动学问题时,迭代法成为一种常用的解决方法。

迭代法通常基于两个步骤:求解前向运动学问题和修正关节角度。

通过不断迭代这两个步骤,直到满足末端执行器位置和姿态的要求,就得到了机械臂的逆解。

4. 运动学逆解的应用4.1 机械臂路径规划•机械臂的运动学逆解可以应用于机械臂路径规划中。

路径规划的目标是找到一条机械臂的轨迹,使得末端执行器能够按照要求的位置和姿态进行运动。

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机械臂运动学基础1、机械臂的运动学模型机械臂运动学研究的是机械臂运动,而不考虑产生运动的力。

运动学研究机械臂的位置,速度和加速度。

机械臂的运动学的研究涉及到的几何和基于时间的内容,特别是各个关节彼此之间的关系以及随时间变化规律。

典型的机械臂由一些串行连接的关节和连杆组成。

每个关节具有一个自由度,平移或旋转。

对于具有n个关节的机械臂,关节的编号从1到n,有n +1个连杆,编号从0到n。

连杆0是机械臂的基础,一般是固定的,连杆n上带有末端执行器。

关节i连接连杆i和连杆i-1。

一个连杆可以被视为一个刚体,确定与它相邻的两个关节的坐标轴之间的相对位置。

一个连杆可以用两个参数描述,连杆长度和连杆扭转,这两个量定义了与它相关的两个坐标轴在空间的相对位置。

而第一连杆和最后一个连杆的参数没有意义,一般选择为0。

一个关节用两个参数描述,一是连杆的偏移,是指从一个连杆到下一个连杆沿的关节轴线的距离。

二是关节角度,指一个关节相对于下一个关节轴的旋转角度。

为了便于描述的每一个关节的位置,我们在每一个关节设置一个坐标系,对于一个关节链,Denavit和Hartenberg提出了一种用矩阵表示各个关节之间关系的系统方法。

对于转动关节i,规定它的转动平行于坐标轴z i-1,坐标轴x i-1对准从z i-1到z i的法线方向,如果z i-1与z i相交,则x i-1取z i−1×z i的方向。

连杆,关节参数概括如下:●连杆长度a i沿着x i轴从z i-1和z i轴之间的距离;●连杆扭转αi从z i-1轴到zi轴相对x i-1轴夹角;●连杆偏移d i从坐标系i-1的原点沿着z i-1轴到x i轴的距离;●关节角度θi x i-1轴和x i轴之间关于z i-1轴的夹角。

对于一个转动关节θi 是关节变量,d i 是常数。

而移动关节d i 是可变的,θi 是恒定的。

为了统一,表示为ii iq d θ⎧=⎨⎩转动关节移动关节 运用Denavit-Hartenberg (DH )方法,可以将相邻的两个坐标系之间的变换关系表示为一个4x4的齐次变换矩阵1cos sin cos sin sin cos sin cos cos cos sin sin 0sin cos 01ii i i i i i i i ii ii i i i iii a a A d θθαθαθθθαθαθαα--⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦上式表示出了坐标系i 相对于坐标系i-1的关系。

即011i i i i T T A --=其中0i T 表示坐标系i 相对于世界坐标系0的位置与姿态,简称位姿。

2、正向和反向运动学对于一个n-轴刚性连接的机械臂,正向运动学的解给出的是最后一个连杆坐标系的位置和姿态。

重复利用上式,得到01112()n n n T A A A K q -==机械臂末端位姿在笛卡尔坐标系中有6个自由度,3个平移,3个旋转。

所以,一般来说具有6个自由度的机械臂可以使末端实现任意的位姿。

总的机械臂变换0n T 一般简写为T n ,对6个自由度的机械臂简写为T 6。

对于任意的机械臂,无论其它有多少个关节,具有什么结构,正向运动学解都是可以得到的。

在机械臂的路径规划中,用到的是反向运动学的解10()n q K T -=,它给出了特定的末端位姿对应的机械臂的关节角度。

一般来说,反向运动学的解不是唯一的,对具有某种结构的机械臂,封闭解可能不存在。

对于6自由度的机器人而言,运动学逆解非常复杂,一般没有封闭解。

只有在某些特殊情况下才可能得到封闭解。

不过,大多数工业机器人都满足封闭解的两个充分条件之一(Pieper 准则)(1)三个相邻关节轴交于一点(2)三个相邻关节轴相互平行如果机械臂多于6个关节,称关节为冗余的,这时解是欠定的。

如果对于机械臂某个特别的位姿,解不存在,称这个位姿为奇异位姿。

机械臂的奇异性可能是由于机械臂中某些坐标轴的重合,或位置不能达到引起的。

机械臂的奇异位姿分为两类:(1)边界奇异位姿,当机械臂的关节全部展开或折起时,使得末端处于操作空间的边界或边界附近,雅克比矩阵奇异,机械臂的运动受到物理结构的约束,这时机械臂的奇异位姿称为边界奇异位姿。

(2)内部奇异位姿,两个或两个以上的关节轴线重合时,机械臂各个关节的运动相互抵消,不产生操作运动,这时机械臂的奇异位姿称为内部奇异位姿。

机械臂运动学逆解的方法可以分为两类:封闭解和数值解、在进行逆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。

而数值解法不具有这些特点。

机械臂运动学的封闭逆解可通过两种途径得到:代数法和几何法。

一般而言,非零连杆参数越多,到达某一目标的方式也越多,即运动学逆解的数目也越多。

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。

n个自由度的机械臂的末端位姿由n个关节变量所决定,这n个关节变量统称为n维关节矢量,记为q 。

所有的关节矢量构成的空间称为关节空间。

机械臂末端的位姿用6个变量描述,3个平移(x,y,z)和3个旋转(ωx , ωy , ωz ),记x=(x,y,z, ωx , ωy , ωz ),x 是机械臂末端在基坐标空间中的坐标,所有的矢量x 构成的空间称为操作空间或作业定向空间。

工作空间是操作臂的末端能够到达的空间范围,即末端能够到达的目标点集合。

值得指出的是,工作空间应该严格地区分为两类:(1) 灵活(工作)空间 指机械臂末端能够以任意方位到达的目标点集合。

因此,在灵活空间的每个点上,手爪的指向可任意规定。

(2) 可达(工作)空间 指机械臂末端至少在一个方位上能够到达的目标点集合。

机械臂各关节驱动器的位置组成的矢量称为驱动矢量s ,由这些矢量构成的空间称为驱动空间。

3、Jacobian 矩阵机械臂的Jacobian 矩阵表示机械臂的操作空间与关节空间之间速度的线性映射关系,对于一个n 轴的机械臂,机械臂末端在基坐标系中的速度是x Jq =其中x 是6个元素的向量。

对于6个关节机械臂Jacobian 矩阵是方阵,如果它是可逆的,则可以由机械臂的末端速度求出各个关节的速度。

Jacobian 矩阵在机械臂的奇异位姿上是不可逆的。

在实际应用中,当机械臂的末端位置接近奇异位置时,Jacobian 矩阵是病态的,可能导致关节速度不能正确地得到。

上式解决的是正速度问题,即已知q 和q 求末端执行器的速度x 。

对于逆速度解问题,由上正向运动学式可以得到速度逆解公式为1q J x -=,注意到此时需要求雅可比矩阵的逆,由线性方程组理论知上式对任意的x ,q 都有解的必要条件是雅可比矩阵的秩rank(J)=6,这意味着机械臂的自由度数n ≥6。

这也说明了具有冗余自由度的机械臂,在末端位姿固定的条件下,能使关节在一个较大的关节空间的子空间中运动,有效地避开障碍或奇异位姿,并把关节位移限制在允许范围内,从而具有更大的运动灵活性。

雅可比矩阵可以看成是从关节空间到操作空间运动速度的传动比,同时也可用来表示两空间之间力的传递关系。

对于冗余自由度机械臂,其雅可比矩阵是长方矩阵,因J 满秩且方程个数少于未知数个数,所以有无穷多个解,这时,一般是求其中的最小范数解,或采用加权最小范数解也就是说使T q Dq 最小的解,其中D 是对称正定加权矩阵。

此时的解是使机械臂在能量消耗最小的情况下的解。

这时,逆速度问题便转为:求q 满足1q J x -=且使12TL q Dq =最小。

实际上等同于求性能指标L 在约束条件1q J x -=下的极值。

应用Lagrange 乘子法,以上极值为题的解是111()T T q D J JD J x ---=,当D =I 时,雅可比矩阵是1()T T J J JJ +-=,称为雅可比矩阵的伪逆。

下面通过一个两自由度的平面机械臂说明雅可比矩阵的特性,根据右图中的几何关系容易求得1121211121211212111212c c cos(),cos()s s sin(),sin()x l l c c y l l s s θθθθθθ=+==+⎧⎨=+==+⎩两边微分后写成矩阵形式121212x x d dx d dy yy θθθθθθ∂∂⎡⎤⎢⎥∂∂⎡⎤⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥∂∂⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥∂∂⎣⎦即 112122121112122122s s s c c c l l l d dx l l l d dy θθ---⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥+⎣⎦⎣⎦⎣⎦简写成 dx=Jd θ,式中J 就称为机械臂的雅可比(Jacobian )矩阵,它由函数x ,y 的偏微分组成,反映了关节微小位移d θ与机械臂末端微小运动dx 之间的关系。

将两边同除以dt dt 得到:dx/dt=Jd θ/dt,因此机械臂的雅可比矩阵也可以看做是操作空间中的速度与关节空间中速度的线性变换。

dx/dt 称为末端在操作空间中的广义速度,简称操作速度,d θ/dt 为关节速度。

可以看出,雅可比矩阵的每一列表示其它关节不动而某一关节以单位速度运动产生的末端速度。

由1121221211212212s s s c c c l l l J l l l ---⎡⎤=⎢⎥+⎣⎦可以看出,J 阵的值随末端位置的不同而不同,即θ1和θ2的改变会导致J 的变化。

对于关节空间的某些位姿,机械臂的雅可比矩阵的秩减少,这些位姿称为机械臂的奇异位姿。

上例机械臂雅可比矩阵的行列式为:122det()sin()J l l θ=,当θ2=0°或θ2=180°时,机械臂的雅可比行列式为0,矩阵的秩为1,这时机械臂处于奇异位姿。

机械臂在操作空间的自由度将减少。

如果机械臂的雅可比J 是满秩的方阵,相应的关节速度即可求出,即1J x θ-=,上例平面2R 机械臂的逆雅可比矩阵212212111212112121221l c l s Jl c l c l s l s l l s -⎡⎤=⎢⎥----⎣⎦,显然,当θ2趋于0°(或180°)时,机械臂接近奇异位姿,相应的关节速度将趋于无穷大。

为了补偿机器人末端执行器位姿与目标物体之间的误差,以及解决两个不同坐标系之间的微位移关系问题,需要讨论机器人连杆在作微小运动时的位姿变化。

假设一变换的元素是某个变量的函数,对该变换的微分就是该变换矩阵各元素对该变量的偏导数所组成的变换矩阵乘以该变量的微分。

例如给定变换T 为:11121314212223243132333441424344t t t t t t t t T t t t t t t t t ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦若它的元素是变量x 的函数,则变换T 的微分为:13111214232122243132333443414244t t t t x x x x t t t t x x x x dT dx t t t t x x x x t t t t x x x x ∂∂∂∂⎡⎤⎢⎥∂∂∂∂⎢⎥∂∂∂∂⎢⎥⎢⎥∂∂∂∂=⎢⎥∂∂∂∂⎢⎥⎢⎥∂∂∂∂⎢⎥∂∂∂∂⎢⎥∂∂∂∂⎣⎦下面讨论机械臂的微分运动,设机械臂某一连杆相对于基坐标系的位姿为T ,经过微运动后该连杆相对基坐标系的位姿变为T+dT ,若这个微运动是相对于基坐标系(静系)进行的(左乘),总可以用微小的平移和旋转来表示,即(,,)(,)x y z T dT Trans d d d Rot k d T θ+=所以有44(,,)(,)x y z dT Trans d d d Rot k d I T θ⨯⎡⎤=-⎣⎦根据齐次变换的对称性,若微运动是相对某个连杆坐标系i (动系)进行的(右乘),则T+dT 可以表示为(,,)(,)x y z T dT T Trans d d d Rot k d θ+=⋅所以有44(,,)(,)x y z dT T Trans d d d Rot k d I θ⨯⎡⎤=-⎣⎦令44(,,)(,)x y z Trans d d d Rot k d I θ⨯∆=-为微分算子,则相对基系有dT=Δ0T ,相对i 系有dT=T Δi 。

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