工业机器人运动学-1数学基础
工业机器人技术基础第1章 工业机器人概论

法国
英国 意大利、瑞典等
注重机器人基础研究
二十世纪70年代末开始研究,但 中途限制发展 发展迅速
中国
70年代萌芽期,80年代的开发期 和90年代后的应用期。
靠后
沈阳新松、 清华、哈工 大
国际上的工业机器人公司主要分为日系和欧系。
日系有:安川、OTC、松下、 发那科 (FANUC)和安川电机 (Yaskawa)。 欧系有:德国的KUKA、CLOOS、瑞典的ABB、意大利的COMAU,英国的
第一,创新能力较弱,核心技术和核心关键部件受制于人,尤其是高精度的减速器长
期需要进口,缺乏自主研发产品,影响总体机器人产业发展。 第二,产业规模小,市场满足率低,相关基础设施服务体系建设明显滞后。中国工业
机器人企业虽然形成了自己的部分品牌,但不能与国际知名品牌形成有力竞争。
第三,行业归口,产业规划需要进一步明确。 随着工业机器人的应用越来越广泛,我国也在积极推动我国机器人产业的发展。 尤其是进入“十三.五”以来,国家出台的《机器人产业发展规划(2016-2020)》对机 器人产业进行了全面规划,要求行业、企业搞好系列化、通用化、模块化设计,积极 推进工业机器人产业化进程。
工业机器人技术基础
目 录
第一章 工业机器人概论
第二章 工业机器人的数学基础
第三章 工业机器人的机械系统 第四章 工业机器人的动力系统 第五章 工业机器人的感知系统 第六章 工业机器人的控制系统
第七章 工业机器人编程与调试
第1章 工业机器人概论
工业机器人技术基础
主要内容
1.1 工业机器人定义及其发展(了解) 1.2 工业机器人基本组成及技术参数(掌握)
第1章 工业机器人概论
工业机器人技术基础
工业机器人基础

2、控制分辨率
是指位置反馈回路能 检测到的最小位移量。
当编程分辨率与控制分辨率相等时, 系统性能达到最高。
2.2.5 工业机器人的精度
机器人的精度主要体现在定位精 度和重复定位精度两个方面。
定位精度
指机器人末端操作器的实际位置 与目标位置之间的偏差,由机械误差、 控制算法误差与系统分辨率等部分组 成。
轴
运动方式
六轴联动
沿 用户定义的X 轴方向运动 沿用户定义的Y 轴方向运动
沿用户定义的Z 轴方向运动
末端点位置不变, 机器人分别绕 X 、Y、Z 轴转动
2.3.3 TCP运动轨迹
TCP为加上工具后工具的末端点机器人的工作其实就是实现TCP点在空间中 完成预定或指定的运动轨迹TCP。 (工具控制点)固定功能: 除了关节坐标系外,在其他坐标系下都有TCP固定 功能,即在工具控制点位置保持不变的情况下,只改变工具的方向(姿态)。 在TCP固定功能下各轴的运动方式见下表。
图4-15工业机器人绝对坐标系
主运动轴 腕运动轴
表4-2 绝对坐标系下机器人的运动方式
轴
轴1 轴2 轴3 轴4 轴5 轴6
运动方式 沿 X 轴方向运动 沿 Y 轴方向运动 沿 Z 轴方向运动
未端点位置不变,机器人 分别绕 X 、Y、Z 轴转动
3. 世界坐标系 图4-16所示,世界坐标系默认与基坐标系重合,位于机器人底部,可通过 配置软件更 改。其运动方式见表4-30。
第一章 工业机器人基础
工作空间
工作空间也称工作范围、工作行程。工业机器人执行任务时,其手腕参
考点或末端操作器安装点(不包括末端操作器)所能掠过的空间,一般不 包括末端操作器本身所能到达的区域。
目前,单体工业机器人本体的工作范围可达3.5 m 左右。
工业机器人课件-知识点2.2 机器人坐标系及数学基础

项目2 工业机器人虚拟工作站的仿真操作
2.2 机器人坐标系的运动变换与数学运算
2.2.3 机器人坐标系中的各种变换 2、机器人本体的关节运动和连杆变换矩阵
项目2 工业机器人虚拟工作站的仿真操作
2.2 机器人坐标系的运动变换与数学运算
2.2.3 机器人坐标系中的各种变换 3、机器人工具变换与工具变换数据
基本变换:从机器人世界坐标系变换至机器人基座坐标系的运
动过程,称之为基本变换。
基本变换数据:沿着机器人世界坐标系X、Y、Z轴平移的距离分
别用X、Y、Z表示,绕机器人世界坐标系X、Y、Z轴旋转的角度分别用 A、B、C表示。以上6个数据构成一个一维数组(X,Y,Z,A,B,C), 该数组被称为基本变换数据。
2.2 机器人坐标系的运动变换与数学运算
2.2.4 机器人正运动学与逆运动学
2、逆运动学计算
把根据机器人工具坐标系在 世界坐标系中的直交位置数据计 算出各个关节角度值(J1,J2, J3,J4,J5,J6)的过程称之为
逆运动学计算
项目2 工业机器人虚拟工作站的仿真操作
2.2 机器人坐标系的运动变换与数学运算
2.2.1 坐标系的运动和变换矩阵 2、坐标系的旋转运动和矩阵表示
例如,将坐标系{F}绕坐标系{U}的X轴正方向旋转30°
项目2 工业机器人虚拟工作站的仿真操作
2.2 机器人坐标系的运动变换与数学运算
2.2.1 坐标系的运动和变换矩阵 3、复合运动和矩阵表示
例如,将坐标系{F}绕坐标系{U}的X轴正方向旋转30°
项目2 工业机器人虚拟工作站的仿真操作
2.2 机器人坐标系的运动变换与数学运算
2.2.4 机器人正运动学与逆运动学 (2)构造标志数据FL1 (X,Y,Z,A,B,C,L1,L2)(FL1,FL2)
工业机器人运动学

注意:对于旋转关节,绕z 轴的旋转角 ( θ角)是关节变量。对于滑动关节, 沿 z轴的连杆长度d 是关节变量;
3.8 机器人正运动学方程的D-H参数表示法
一.连杆坐标系的建立
本地参考坐标系步骤:
(1)通常关节不一定平行或相交。因此 ,通常z轴是斜线,但总有一条距离最短的 公垂线,它正交于任意两条斜线。通常在 公垂线方向上定义本地参考坐标系的x轴。 所以如果an表示 zn-1与zn之间的公垂线, 则xn的方向将沿an 。同样,在 zn与 zn+1之 间的公垂线为,xn+1的方向将沿an +1。
3T6
S4C5C6
C4 S6
S5C6 0
S4C5S6 C4C6 S5S6 0
S4S5 C5 0
0
0 1
C1 0 S1 0
A1
S1 0
0 1
C1 0
0 0
0
0
0
1
3.8 机器人正运动学方程的D-H参数表示法
nx = C1 [ C2 ( C4C5C6 - S4S6 ) - S2S5C6 ] - S1( S4C5S6 + C4S6 ) ny = S1 [ C2 ( C4C5C6 - S4S6 ) - S2S5C6 ] + C1( S4C5S6+C4S6 ) nz = -S2 ( C4C5C6 - S4S6 ) - C2S5C6 ox = C1 [ -C2 ( C4C5S6 + S4C6 ) + S2S5C6 ] - S1( -S4C5S6 + C4S6 ) oy = S1 [ -C2 ( C4C5C6 + S4C6 ) + S2S5S6 ] + C1( -S4C5S6 + C4S6 ) oz = S2 ( C4C5C6 + S4C6 ) + C2S5S6 ax = C1 ( C2C4S5 + S2C5 ) – S1S4C5 ay = S1 ( C2C4S5 + S2C5 ) + C1S4S5 az = –S2C4S5 + C2C5 px = C1S2d3 – S1d2 py = S1S2d3 + C1d2 pz = C2d3
工业机器人运动学-1数学基础

则可得到如图1.8所示的点向量n.变换过程如下
1 00 4 2
6
0 1 0 -3 7
4
n = Trans <4, -3, 7> w = 0 0 1 7 3 = 10
0 00 1 1
1
z
z
•n
•v
0
2
y
2
w•
u•
•w
x
-7
•v
图1.7 Rot ( z, 90°) Rot ( y, 90°)
0•
•
7
y
x
已知两个向量
a = ax i + ay j + az k
b = bx i + by j + bz k
〔1.1〕
向量的点积是标量.用" ·"来定义向量点积,即
a ·b = ax bx + ay by + az bz
〔1.2 〕
向量的叉积是一个垂直于由叉积的两个向量构成的平面的向量.用"×" 表示叉积,即
1.2.1 点向量〔Point vectors〕 点向量描述空间的一个点在某个坐标系的空间位
置.同一个点在不同坐标系的描述及位置向量的值也不同.如图 1.1中,点p在E坐标系上表示为 Ev,在H坐标系上表示为 Hu,且v ≠ u.一个点向量可表示为
v = ai + bj + ck 通常用一个〔n + 1〕维列矩阵表示,即除 x、y、 z 三个方向上的分量外,再加一个比例因子 w ,即
01
0 001
1
0
0
1
如果按着逆序旋转,首先绕y轴旋转90°,然后再绕z轴旋转90°,其结果为
工业机器人的运动学

工业机器人运动学的展望
未来工业机器人运动学将与人工智能、机器视觉等技 术进一步融合,实现更智能化的运动控制和决策。
输入 标题
应用拓展
随着技术的进步,工业机器人运动学的应用领域将进 一步拓展,如微纳操作、深海/空间探索等高精度、高 可靠性要求的领域。
技术融合
理论深化
随着工业机器人运动学的不断发展,对相关领域的人 才需求将进一步增加,未来将需要更多的专业人才进
运动学逆问题
定义
给定机器人末端执行器的 位置和姿态,求解实现该 位置和姿态所需的关节角 度。
计算方法
通过逆向运动学模型,将 末端执行器的笛卡尔坐标 代入机器人结构参数方程, 反解出关节角度。
应用
根据目标位置和姿态,规 划机器人的关节运动轨迹, 实现精确控制。
雅可比矩阵
定义
描述机器人末端执行器速度与关节速 度之间关系的线性映射矩阵。
03 工业机器人运动学原理
运动学正问题
01
02
03
定义
给定机器人的关节角度, 求解机器人末端执行器的 位置和姿态。
计算方法
通过正向运动学模型,将 关节角度代入机器人结构 参数方程,求解末端执行 器的笛卡尔坐标。
应用
根据已知的关节角度,预 测或验证机器人的末端位 置和姿态,为机器人控制 提供基础。
基于运动学的轨迹规划
轨迹规划
基于运动学的轨迹规划是工业机器人运动学优化与控制的 重要环节,它涉及到机器人在空间中运动的路径和速度的 规划。
路径规划
路径规划是轨迹规划的基础,它通过寻找起点和终点之间 的最优路径,确保机器人在移动过程中能够安全、高效地 完成任务。
速度规划
速度规划是在路径规划的基础上,对机器人在各个运动阶 段的速度进行优化,以达到最佳的运动效果和效率。
第3章工业机器人运动学和动力学概要

第3章工业机器人运动学和动力学机器人操作臂可看成一个开式运动链,它是由一系列连杆通过转动或移动关节串联而成。
开链的一端固定在基座上,另一端是自由的,安装着工具,用以操作物体,完成各种作业。
关节由驱动器驱动,关节的相对运动导致连杆的运动,使手爪到达所需的位姿。
在轨迹规划时,最感兴趣的是末端执行器相对于固定参考系的空间描述。
为了研究机器人各连杆之间的位移关系,可在每个连杆上固接一个坐标系,然后描述这些坐标系之间的关系。
Denavit和Hartenberg提出一种通用方法,用一个4*4的齐次变换矩阵描述相邻两连杆的空间关系,从而推导出“手爪坐标系”相对于“参考系”的等价齐次变换矩阵,建立出操作臂的运动方程。
称之为D-H矩阵法。
3.1 工业机器人的运动学教学时数:4学时教学目标:理解工业机器人的位姿描述和齐次变换;掌握齐次坐标和齐次变换矩阵的运算;理解连杆参数、连杆变换和运动学方程的求解;教学重点:掌握齐次变换及运动学方程的求解教学难点:齐次变换及运算教学方法:讲授教学步骤:齐次变换有较直观的几何意义,而且可描述各杆件之间的关系,所以常用于解决运动学问题。
已知关节运动学参数,求出末端执行器运动学参数是工业机器人正向运动学问题的求解;反之,是工业机器人逆向运动学问题的求解。
3.1.1 工业机器人位姿描述1.点的位置描述在选定的指教坐标系{A}中,空间任一点P的位置可用3*1的位置矢量表示,其左上标代表选定的参考坐标系。
2.点的齐次坐标如果用四个数组成4*1列阵表示三维空间直角坐标系{A}中点P,则该列阵称为三维空间点P的齐次坐标,如下:必须注意,齐次坐标的表示不是惟一的。
我们将其各元素同乘一个非零因子后,仍然代表同一点P,即其中:,,。
该列阵也表示P点,齐次坐标的表示不是惟一的。
3.坐标轴方向的描述用i、j、k分别表示直角坐标系中X、Y、Z坐标轴的单位向量,用齐次坐标来描述X、Y、Z轴的方向,则有,,从上可知,我们规定:4*1列阵中第四个元素为零,且,则表示某轴(某矢量)的方向。
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
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方向平移一个单位距离,构成平面 p,则
0
x x
y y
p = [ 0 0 1 -1]
图1.2 平面的描述
即 a = 0, b = 0, c = 1, d = -1, m = a2 + b2 + c2 = 1
平面p上任一点v为 v = [ x y 1 1 ]T,它与平面p的点乘为零,即 p • v = 0
第三章 工业机器人运动学
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1
引言
要实现对工业机器人在空间运动轨迹的控制, 完成预定的作业任务,就必须知道机器人在空间瞬 时的位置与姿态。如何计算机器人手部在空间的位 姿是实现对机器人的控制首先要解决的问题。本章 讨论机器人运动学的基本问题,将引入齐次坐标变 换。推导出坐标变换方程;利用DH参数法,进行机 器人的位姿分析;介绍机器人正向和逆运动学的基 础知识。
经变换后的平面向量q与点向量v的点乘为
q ·v = p H-1 ·H u = p ·u
( 1.9)
与变换前平面p与点u的点乘相等,证明了变换的等效性。
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9
1.4 平移变换(Translation transformation)
用向量 h = a i + b j + c k 进行平移,其相应的H变换矩阵是
平面p上方任一点v,如 v = [ 0 0 2 1 ]T,它与平面p的点乘为一个正数,即 p • v = 1
平面p下方任一点v,如 v = [ 0 0 0 1 ]T,它与平面p的点乘为一个负数,即 p • v = -1
注意:平面 [ 0 0 0 0 ] 无定义。
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8
1.3 变换(Transformation)
(1.1)
a ·b = ax bx + ay by + az bz
(1.2 )
向量的叉积是一个垂直于由叉积的两个向量构成的平面的向量。用 “×”表示叉积,即
a × b = ( ay bz ¯az by ) i + ( az bx ¯ax bz ) j + ( ax by ¯ay by ) k 可用行列式表示为
1.2 点向量和平面的描述 1.4 平移变换 1.6 坐标系 1.8 物体的描述 1.10 一般性旋转变换 1.12 扩展与缩小 1.14 变换方程
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4
1.1 引言 (Introduction)
机器人操作涉及到各物体之间的关系和各物体与机械手之间的 关系。这一章将给出描述这些关系必须的表达方法。类似这种表示 方法在计算机图形学中已经解决。在计算机图形学和计算机视觉中, 物体之间的关系是用齐次坐标变换来描述的。在本课程我们将采用 齐次坐标变换来描述机械手各关节坐标之间、各物体之间以及各物 体与机械手之间的关系。
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10
【例1.1】对点向量 u = [ 2 3 2 1 ]T 进行平移,平移向量为 h = [ 4 -3 7
移后的向量为 v = [ 6 0 9 1 ]T,或
z
1 0 ―3 v = H ∙u = 0 0 1 7
H空间的变换是由4×4矩阵来完成的,它可以表示平移、旋转、扩展和透视 等各种变换。如已知点u(在平面p上),它的变换v(在平面q上)用矩阵积表示为
v=Hu
(1.7)
其中H为4×4 变换矩阵,u和v为4×1的点列向量,相应的平面p到q的变换是
q = p H-1
(1.8)
其中H-1为H的逆阵,p和q为1×4 的平面行向量。
v = [ 3 4 5 1 ]T = [ 6 8 10 2 ]T = [ -3 -4 -5 -1]T 在向量中增加一个比例因子 w 是为了方便坐标变换中的矩阵运算。
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6
已知两个向量
a = ax i + ay j + az k b = bx i + by j + bz k 向量的点积是标量。用“ ·”来定义向量点积,即
本章首先介绍向量和平面的表示方法,然后引出向量和平面的坐 标变换,这些变换基本上是由平移和旋转组成,因此可以用坐标系 来描述各种物体和机械手的空间位置和姿态。稍后还要介绍逆变换, 逆变换是运动学求解的基础。
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5
1.2 点向量和平面的描述(Notation of point vectors and planes)
p
c
•
E
v
0
x by
a
u
H y
z 三个方向上的分量外,再加一个比例因子 w ,即
x
z
0
v = [ x y z w ]T
其中 a = x/w, b = y/w, c = z/w。
图1.1 点向量的描述
改变比例因子 w,则分量 a、b、c 的数值相应改变,但描述的还是同一个点向量。如 v = 3i + 4j + 5k 可表示为
H = Trans ( a b c ) =
100a 010b 001c 0001
因此对向量 u = [ x y z w ]T,经H变换为向量v可表示为
(1.10)
x + aw
x/w+a
y + bw
y/w+b
v = z + cw = z / w + c
w
1
(1.11)
可见,平移实际上是对已知向量 u = [ x y z w ]T 与平移向量 h = [ a b c 1 ]T 相加。
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主要内容
数学基础——齐次坐标变换 机器人运动学方程的建立(正运动学) 机器人逆运动学分析
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3
一、机器人数学基础——齐次坐标变换
1.1 引言 1.3 变换 1.5 旋转变换 1.7 相对变换 1.9 逆变换 1.11 等价旋转角与旋转轴 1.13 透视变换 1.15 小结
( 1.3)
a×b =
ijk
ax ay az bx by bz
(1.4)
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1.2.2 平面(Planes)
平面可用一个行矩阵表示,即
z
p=[abcd]
(1.5)
它表示了平面p的法线方向,且距坐标原点的
1
p
•v
距离为-d / m,其中
m = a2 + b2 + c2
(1.6)
如图1.2所示,如果将 x-y 平面沿z 轴正
1.2.1 点向量(Point vectors)
点向量描述空间的一个点在某个坐标系的空间位
z
置。同一个点在不同坐标系的描述及位置向量的值也 不同。如图1.1中,点p在E坐标系上表示为 Ev,在H坐 标系上表示为 Hu,且v ≠ u。一个点向量可表示为
v = ai + bj + ck 通常用一个(n + 1)维列矩阵表示,即除 x、y、