机器人运动学
机器人运动学和动力学分析及控制
机器人运动学和动力学分析及控制引言随着科技的不断进步，机器人在工业、医疗、军事等领域发挥着越来越重要的作用。
而机器人的运动学和动力学是支撑其运动和控制的重要理论基础。
本文将围绕机器人运动学和动力学的分析及控制展开讨论，探究其原理与应用。
一、机器人运动学分析1. 关节坐标和笛卡尔坐标系机器人运动学主要涉及的两种坐标系为关节坐标系和笛卡尔坐标系。
关节坐标系描述机器人每个关节的转动，而笛卡尔坐标系则描述机器人末端执行器在三维空间中的位置和姿态。
2. 正运动学和逆运动学正运动学问题是指已知机器人每个关节的位置和姿态，求解机器人末端执行器的位置和姿态。
逆运动学问题则是已知机器人末端执行器的位置和姿态，求解机器人每个关节的位置和姿态。
解决机器人正逆运动学问题对于实现精确控制非常重要。
3. DH参数建模DH参数建模是机器人运动学分析中的重要方法。
它基于丹尼尔贝维特-哈特伯格(Denavit-Hartenberg, DH)方法，将机器人的每个关节看作旋转和平移运动的连续组合。
通过矩阵变换，可以得到机器人各个关节之间的位置和姿态关系。
二、机器人动力学分析1. 动力学基本理论机器人动力学研究的是机器人在力、力矩作用下的运动学规律。
通过牛顿-欧拉方法或拉格朗日方程，可以建立机器人的动力学模型。
动力学模型包括质量、惯性、重力、摩擦等因素的综合考虑，能够描述机器人在力学环境中的行为。
2. 关节力和末端力机器人动力学分析中的重要问题之一是求解机器人各个关节的力。
关节力是指作用在机器人各个关节上的力和力矩，它对于机器人的稳定性和安全性具有重要意义。
另一个重要问题是求解末端执行器的力，这关系到机器人在任务执行过程中是否能够对外界环境施加合适的力。
3. 动力学参数辨识为了建立精确的机器人动力学模型，需要准确测量机器人的动力学参数。
动力学参数包括质量、惯性、摩擦等因素。
动力学参数辨识是通过实验方法，对机器人的动力学参数进行测量和估计的过程。
第三章机器人运动学
第三章机器人运动学机器人运动学是研究机器人如何在二维或三维空间中进行运动的学科。
它涉及到机器人的轨迹规划、运动控制和路径规划等重要内容。
本章将介绍机器人运动学的基本概念和常用模型，帮助读者全面了解机器人的运动规律和控制原理。
1. 机器人运动学的基本概念机器人运动学是研究机器人位置和姿态变化的学科，包括正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学研究机器人的末端执行器的位置和姿态如何由关节变量确定；逆运动学则研究机器人如何通过末端执行器的位置和姿态来确定关节变量的值。
机器人的运动学建模一般采用DH（Denavit-Hartenberg）参数表示方法。
DH 参数是由Denavit和Hartenberg提出的一种机器人坐标系的选择和旋转轴的确定方法。
通过定义一系列关节坐标系，建立起机器人的坐标系链，并确定各个关节的旋转轴和约定的方向，可以方便地描述机器人的运动学特性。
2. 机器人正运动学机器人正运动学是研究机器人末端执行器位置和姿态如何由关节变量确定的问题。
在机器人的正运动学中，常用的方法有几何法和代数法。
2.1 几何法几何法是一种较为直观的方法，通过对机器人各个关节坐标系的位置和旋转进行推导，得到机器人末端执行器的位置和姿态。
几何法适用于无约束和无外力干扰的情况，可以简单快速地推导出机器人的正运动学方程。
2.2 代数法代数法是一种基于运动学链的代数运算的方法，通过DH参数建立起机器人的坐标系链，并通过矩阵运算推导出机器人的正运动学方程。
代数法在机器人正运动学的推导和计算过程中更具有普适性和灵活性。
3. 机器人逆运动学机器人逆运动学是研究机器人如何通过末端执行器的位置和姿态来确定关节变量的值的问题。
机器人逆运动学在机器人运动规划和路径控制中起到重要的作用。
机器人逆运动学的求解一般采用迭代方法，通过迭代计算来逼近解析解，实现对机器人关节变量的求解。
逆运动学的求解过程中可能会出现奇异点和多解的情况，需要通过约束条件和优化方法来处理。
机器人运动学与动力学分析及控制研究
机器人运动学与动力学分析及控制研究近年来，机器人技术一直在飞速的发展，机器人的使用越来越广泛，特别是在工业领域。
随着机器人的发展，机器人运动学与动力学分析及控制研究变得越来越重要。
本文将介绍机器人运动学、动力学分析与控制研究的现状以及未来发展趋势。
一、机器人运动学分析机器人运动学分析主要研究机器人的运动学特性，包括机器人的姿态、速度以及加速度等方面。
机器人运动学分析的目的是确定机器人的运动学参数，同时确定机器人工作空间的大小。
机器人运动学分析的方法主要有以下几种：1、直接求解法。
直接求解法是指通过物理意义来推导机器人的运动学方程。
这种方法计算效率较低，但是精度较高。
2、迭代法。
迭代法是通过迭代计算机器人的运动学方程，精度较高，但是计算效率较低。
3、牛顿-拉夫森法。
牛顿-拉夫森法是一种求解非线性方程组的方法，可以用于求解机器人运动学方程。
此方法计算速度比较快，但是相对精度较低。
机器人运动学分析的结果可以用于机器人的路径规划，动力学分析以及控制研究。
二、机器人动力学分析机器人动力学分析主要研究机器人的动力学特性，包括机器人的质量、惯性矩以及外力等方面。
机器人动力学分析的目的是确定机器人的动力学参数，同时确定机器人的力/力矩控制器和位置/速度控制器。
机器人动力学分析的方法主要有以下几种：1、拉格朗日方程法。
拉格朗日方程法是一种描述机器人运动的数学方法，可以用于求解机器人的动力学方程。
此方法计算效率较低，但是精度较高。
2、牛顿-欧拉法。
牛顿-欧拉法是机器人动力学分析中的一种方法，一般用于计算运动学链中的运动学角速度和角加速度，并根据牛顿和欧拉定理将牛顿和欧拉方程转换为轨迹方程。
此方法计算速度较快，但是精度相对较低。
机器人动力学分析的结果可以用于机器人的力/矩控制器的设计，位置/速度控制器的设计以及控制研究。
三、机器人控制研究机器人控制研究主要研究机器人的控制算法，包括力控制算法、位置/速度控制算法、逆动力学算法等方面。
机器人的运动学和动力学模型
机器人的运动学和动力学模型机器人的运动学和动力学是研究机器人运动和力学性质的重要内容。
运动学是研究机器人姿态、位移和速度之间关系的学科，动力学则是研究机器人运动过程中力的产生和作用的学科。
机器人的运动学和动力学模型可以帮助我们理解机器人的运动方式和受力情况，进而指导机器人的控制算法设计和路径规划。
一、机器人运动学模型机器人运动学模型是描述机器人运动方式和位置关系的数学表达。
机器人的运动状态可以用关节角度或末端执行器的位姿来表示。
机器人的运动学模型分为正运动学和逆运动学两种。
1. 正运动学模型正运动学模型是通过机器人关节角度或末端执行器的位姿来确定机器人的位置。
对于串联机器人，可以使用连续旋转和平移变换矩阵来描述机械臂的位置关系。
对于并联机器人，由于存在并联关节，正运动学模型比较复杂，通常需要使用迭代方法求解。
正运动学模型的求解可以通过以下几个步骤：(1) 坐标系建立：确定机器人的基坐标系和各个关节的局部坐标系。
(2) 运动方程描述：根据机器人的结构和连杆长度等参数，建立各个关节的运动方程。
(3) 正运动学求解：根据关节的角度输入，通过迭代计算，求解机器人的末端执行器的位姿。
正运动学模型的求解可以用于机器人路径规划和目标定位。
2. 逆运动学模型逆运动学模型是通过机器人末端执行器的位姿来确定机器人的关节角度。
逆运动学问题在机器人的路径规划和目标定位等任务中起着重要作用。
逆运动学求解的难点在于解的存在性和唯一性。
由于机器人的复杂结构，可能存在多个关节角度组合可以满足末端执行器的位姿要求。
解决逆运动学问题的方法有解析法和数值法两种。
解析法通常是通过代数或几何方法，直接求解关节角度，但是解析法只适用于简单的机器人结构和运动方式。
数值法是通过迭代计算的方式，根据当前位置不断改变关节角度，直到满足末端执行器的位姿要求。
数值法可以用于复杂的机器人结构和运动方式，但是求解时间较长。
二、机器人动力学模型机器人动力学模型是描述机器人运动时受到的力和力矩的模型。
机器人 运动学
机器人运动学机器人运动学机器人运动学是研究机器人运动规律和运动控制的学科。
它是机器人技术的重要组成部分，对于机器人的设计、控制和应用具有重要意义。
机器人运动学主要研究机器人在空间中的运动规律，包括位置、速度和加速度等。
通过研究机器人的运动学特性，可以实现对机器人的精确控制和规划。
机器人运动学主要包括正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学是指根据机器人关节的位置和长度，求解机器人末端执行器的位置。
它通过解析几何、向量运算和矩阵变换等数学方法，将机器人关节的位置参数转化为末端执行器的位置参数，从而实现对机器人的位置控制。
逆运动学是指根据机器人末端执行器的位置，求解机器人关节的位置和长度。
逆运动学是机器人运动学的核心内容，也是机器人控制的关键问题之一。
通过逆运动学，可以实现对机器人末端执行器的精确控制，从而实现机器人在空间中的精确定位和定向。
机器人运动学的研究还包括机器人的姿态和轨迹规划。
姿态是指机器人在空间中的朝向和姿势，轨迹是指机器人在运动过程中的路径和速度。
通过研究机器人的姿态和轨迹规划，可以实现机器人在复杂环境中的灵活运动和避障控制。
机器人运动学的应用非常广泛。
在工业领域，机器人运动学被应用于自动化生产线的控制和优化，实现了生产效率的提高和生产成本的降低。
在医疗领域，机器人运动学被应用于手术机器人的控制和操作，实现了微创手术和精确手术的目标。
在军事领域，机器人运动学被应用于无人飞机和无人车辆的控制和导航，实现了作战效能的提高和战场风险的降低。
机器人运动学的发展离不开先进的传感器和控制技术的支持。
传感器可以实时感知机器人的位置和环境信息，控制技术可以根据机器人的位置和运动规律，实现对机器人的精确控制和运动规划。
总结起来，机器人运动学是研究机器人运动规律和运动控制的学科，主要包括正运动学、逆运动学、姿态和轨迹规划等内容。
机器人运动学的研究和应用对于机器人技术的发展和应用具有重要意义，将为我们创造更多的便利和机会。
机器人学 公式
机器人学公式机器人学是一门研究人工智能和机器人的交叉学科，其目标是让机器人具备类似于人类的智能和行为能力。
在机器人学中，有许多重要的公式被用来描述机器人的运动学、控制和感知等方面的问题。
本文将介绍几个在机器人学中常用的公式，并探讨它们的应用。
一、运动学公式运动学是研究机器人运动状态的学科，其中包括位置、速度、加速度等运动参数的描述。
在机器人学中，常用的运动学公式包括正运动学和逆运动学公式。
正运动学公式用来描述机器人末端执行器的位置与关节角度之间的关系。
例如，对于一个具有n个自由度的机器人，其正运动学公式可以表示为：T = T1 * T2 * ... * Tn其中T是末端执行器的位姿矩阵，T1、T2、...、Tn是描述每个关节的变换矩阵。
通过正运动学公式，我们可以根据关节角度计算机器人末端执行器的位置。
逆运动学公式则用于解决与正运动学相反的问题，即根据末端执行器的位置来计算关节角度。
逆运动学公式的求解通常需要使用数值计算方法，例如牛顿法或雅可比转置法。
二、控制公式控制是机器人学中的核心问题之一，它涉及到如何对机器人的运动进行控制和规划。
在控制问题中，有许多经典的公式被广泛应用。
PID控制器是一种常用的控制器，它通过比较实际输出与期望输出的差异，并根据比例、积分和微分项来调整输出，从而实现对系统的控制。
PID控制器的输出可以通过以下公式计算：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中u(t)是控制器的输出，e(t)是实际输出与期望输出之间的差异，Kp、Ki、Kd分别是比例、积分和微分项的系数。
除了PID控制器外，还有许多其他的控制方法和公式被用于机器人学中。
例如，模糊控制器通过将输入和输出的关系进行模糊化，然后使用模糊规则来进行控制。
遗传算法则是一种通过模拟生物进化过程来搜索最优解的优化方法。
三、感知公式感知是机器人学中另一个重要的问题，它涉及到机器人如何感知和理解周围的环境。
机器人运动学知识要点梳理
机器人运动学知识要点梳理机器人运动学是研究机器人运动规律和姿态变化的学科。
它是机器人学的重要基础，掌握机器人运动学知识对于研究机器人的运动控制、路径规划等方面具有重要意义。
本文将梳理机器人运动学的要点，对其进行全面而简明的阐述。
一、机器人运动学概述机器人运动学是机器人学中的一个重要分支，主要研究机器人的运动规律和姿态变化。
它研究的对象是机器人的关节运动和末端执行器的运动，通过对机器人的结构和运动方式的分析，可以帮助我们了解机器人的运动特性，为机器人的运动控制与路径规划提供理论基础。
机器人运动学主要包括正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学是指已知机器人关节角度，通过运动链的迭代求解，计算机器人末端执行器的位置和姿态。
逆运动学则是已知机器人末端执行器的位置和姿态，求解机器人关节角度。
二、机器人运动学基础知识1. 坐标系与位姿表示机器人运动学中经常使用的坐标系有世界坐标系（world coordinate system）、基坐标系（base coordinate system）和末端执行器坐标系（end-effector coordinate system）。
世界坐标系是一个固定的参考坐标系，基坐标系是机器人坐标系中的一个相对于世界坐标系的参考坐标系，而末端执行器坐标系则是机器人末端执行器的坐标系。
机器人在三维空间中的位姿表示可以使用欧拉角（Euler angle）或四元数（quaternion）等方式。
2. DH参数与齐次变换矩阵DH参数（Dennavit-Hartenberg parameters）是机器人运动学中常用的参数化方法，用于描述机器人关节之间的姿态和位移关系。
齐次变换矩阵（homogeneous transformation matrix）则是将机器人的坐标系从一个关节变换到下一个关节的变换矩阵。
3. 机器人正运动学机器人正运动学是已知机器人关节角度，求解机器人末端执行器位置和姿态的过程。
机器人学领域中的运动学与轨迹规划
机器人学领域中的运动学与轨迹规划机器人学是一门研究如何设计、制造和应用机器人的科学和技术。
机器人学领域中的运动学和轨迹规划是机器人学的核心内容之一。
一、运动学运动学是机器人学中研究机器人运动状态的学科，并且是一种描述机器人位置、速度和加速度等运动参数的方法。
一个完整的机器人都可以通过由多个关节组成的联动机构进行自由灵活的运动。
因此，了解每个关节的运动参数，包括角度、速度和加速度等，有助于更好地控制机器人的运动。
1. 机器人的运动学参数机器人的运动学参数包括关节角度、机器人的位姿和机器人工具端点的位姿等。
其中，各个关节的角度是决定机械臂位置的最基本的参数，机器人位姿描述机器人身体的位置、方向和姿态等信息，而机器人工具端点的位姿描述机器人工具的位置和方向信息。
了解这些运动学参数对于需要实现机器人的运动控制和规划非常重要。
机器人学家们研究如何控制和规划机器人的运动，以便机器人能够完成各种各样的任务，例如生产线上的组装、协作机器人之间的交互等。
2. 机器人的运动学模型机器人的运动学模型主要用于描述机器人的运动规律和动力学参数，包括机械结构参数、质量分布以及摩擦系数等。
运动学除了能够定义机器人的位置和运动规律外，还能够对机器人进行动力学仿真和运动规划，使机器人的控制更加精确和高效。
3. 常见的机器人运动学模型（1）PUMA模型PUMA模型是一种广泛应用于工业机器人的模型之一，其中PUMA的全称为：Programmable Universal Machine for Assembly，即用于装配的可编程通用机器。
PUMA机器人由5个自由度的旋转关节构成，使它能够沿x，y和z轴进行运动。
（2）SCARA模型SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm）是一种广泛应用于装配和加工的机器人，具有三个旋转角度和一个平移自由度。
SCARA机器人通常用于精确的三维加工和装配任务，如内部器件装配、晶片制造等。
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R3
Z
三个平移自由度 T1, T2, T3
三个旋转自由度 R1, R2, R3
T3
T1
T2
Y R2
X
2019/3/31
R1
2.2 刚体位姿描述
方位描述
第三章
机器人运动学
利用固定于物体的坐标系描述方位 (orientation)。方位又称为姿 态 (pose)。
在刚体 B上设置直角坐标系 {B} ，利用与 {B} 的坐标轴平行 的三个单位矢量表示B的姿态。
A
p R ( x , ) p
B
zB
zA
Bp
P
yB
{A}
1 0 R ( x , ) 0 c 0 s
c R ( y , ) 0 s 0 s 1 0 , 0 c
0 s c
s c 0 0 0 1
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i A iB A jB r11 r12
第三章
机器人运动学
2.2 刚体位姿描述
位置与姿态的表示 相对于参考坐标系{A}，坐标系{B}的原点位置和坐标轴的 方位可以由位置矢量和旋转矩阵描述。刚体B在参考坐标 系{A}中的位姿利用坐标系{B}描述。
{ B}
当表示位置时 当表示方位时
zA
iB
jB
A
kA 坐标系{B}的三个单位主矢量在坐标系{A}中的描述：
pBo
kB
yA
{ A iB , A jB , A k B }
坐标系{B}相对于坐标系{A}的姿态描述：
A B
O
R { iB , jB , k B }
A A A
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xA
iA
jA
第三章
机器人运动学
2.2 刚体位姿描述
列矩阵
式中i, j, k为x, y, z 轴上的单位矢量，
x y T P x y z w z w
y z x a= , b= , c= ，w为比例系数 w w w
齐次坐标表达并不是唯一的，随w值的 不同而不同。在计算机图学中，w 作为 通用比例因子，它可取任意正值，但在 机器人的运动分析中，总是取w=1 。
{A}
Ap
Bp
yB
{C}
Ap
B
oB xB
{B}
yC
A
p R p pB
A B B A
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xA
oA
yA xC
第三章
机器人运动学
2.3 齐次变换与齐次变换矩阵
齐次变换 齐次变换是在齐次坐标描述基础上的一种矩阵运算方法，齐次变
换使齐次坐标作移动 、旋转 、透视 等几何变换。
A
P
B
非齐次
A B
A
A B
R
A
p Bo
R I （单位矩阵）
p Bo 0
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第三章
机器人运动学
2.3 齐次变换与齐次变换矩阵
一般变换
平移坐标变换：在坐标系{B}中的位置矢量Bp在坐标系
{A}中的表示可由矢量相加获得。
A
p p pB
B A
zA
{A}
Ap
zB
Ap B
Bp
• 旋转坐标变换： 坐标系{B}与坐标系{A}原点 相同，则p点在两个坐标系中 的描述具有下列关系：
n o
i
a
机器人的位置和姿态描述：
机器人一端固定，另一端是用于安装末端执行器（如手爪）的自由端 机器人由N个转动或移动关节串联而成一个开环空间尺寸链 机器人各关节坐标系之间的关系可用齐次变换来描述
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第三章
机器人运动学
运动学正问题
运动学研究
运动学逆问题
丹纳维特（Denavit）和哈顿贝 格（Hartenberg） 于1955年提 出了一种矩阵代数方法解决机 器人的运动学问题 — D-H方法 其数学基础即是齐次变换 具有直观的几何意义，广泛应 用于动力学、控制算法等方面 的研究
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第三章
机器人运动学
2.2 刚体位姿描述
手爪坐标系
n
o
接近矢量 a 方位矢量 o 法向矢量 n
approach orientation normal
a
xB
[ n , o , a ] 等 价 于 [ iB , jB , k B ]
yB
BO
zB
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第三章
机器人运动学
2.2 刚体位姿描述
A B
xA
oA
yA xB
oB
{B}
yB
zB
{A}
zA
oA
Bp
p BA R B p
B A A A B T A
yB yA
p R p R
p
xA
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xB
第三章
机器人运动学
2.3 齐次变换与齐次变换矩阵
基本旋转变换
分别绕x,y,z轴的旋转变换(基本旋转变换)：任何旋转变换可以由有限 个基本旋转变换合成得到。
p x 2 y 2 z 2 ，单位矢量 p 1
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第三章
机器人运动学
2.1 齐次坐标
点的齐次坐标
• 一般来说，n 维空间的齐次坐标表示是一个（n+1）维空间实体。有一个 特定的投影附加于 n 维空间，也可以把它看作一个附加于每个矢量的特 定坐标 — 比例系数。
P ai b j ck
A
A
iB AiB 1
iB A jB 0
A
A
jB A jB 1
jB A k B 0
B A
A
A
k B Ak B 1
k B AiB 0
A B
旋转变换的逆等于其转置
A
R BA R 1 BA R T ,
R 1
iB A jB r11r12 r21r22 r31r32 j r21 r22 k r31 (r21r32 r22 r31 )i (r12 r31 r11r32 ) j (r11r22 r12 r21 )k r32
2019/3/31
第三章
机器人运动学
2.1 齐次坐标
点的齐次坐标
直角坐标系{A}, P点的齐次坐标： zA
xA y A p A zA 1
Ap
p
oA
xA
yA
几个特定意义的齐次坐标：
[0, 0, 0, n]T — 坐标原点矢量的齐次坐标，n为任意非零比例系数 [1 0 0 0]T — 指向无穷远处的OX轴 [0 1 0 0]T — 指向无穷远处的OY轴 [0 0 1 0]T — 指向无穷远处的OZ轴
zp
xp
yp
transformation）
第三章
机器人运动学 举例
yp f yp f 又有 1 y p y p f y p ( y p f ) f xp yp zp x p y p z p yp yp yp 1 1 1 f f f xp x p 1 x p 1 x p x p x p y 0 0 y y yp p p p p y p y T 用矩阵表示： z p 用矩阵表示： T T f f 0 f z z p 0 z p z p p z p y y p 0 p 1 1 1 0 1 1 1 f f
姿态矩阵（旋转矩阵）
刚体B与坐标系{B}固接
r11 r A A A A R i , j , k B B B B 21 r31
A A A
r12 r22 r32
r13 r23 r33
9个参量，自由度？ 约束方程个数？ （abs(a)=1;a.b=0)
手在哪里？
手怎么放那 里？
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第三章
机器人运动学
2.1 齐次坐标
位置描述：位置矢量(position vector)
空间任意一点 p 的位置可表示为：
z
矩阵表示
x p y z
p (x,y,z) o
y
矢量和表示
p xi yj zk
x
矢量的模
机器人运动学
齐次坐标变换
平移齐次坐标变换 Translation transformation
1 0 Trans( a, b, c ) 0 0
旋转齐次坐标变换
1 0 0 c Rot ( x, ) 0 s 0 0 0 s c 0
A
计算机图形学
A B
R T= f13
A B
pBo s11
xA
iA
jA
透视
比例（缩放）
2019/3/31
第三章
机器人运动学
透视变换（Perspective transformation）举例
设: 以光心为原点O，光轴与y轴重合，P为物点，
用齐次坐标表示P [x p y p z p 1]T 求P的齐次坐标，即求P[x p yp zp 1]T yp zp zp f 根据三角形相似原理： y p z p z p y p f 注意y p是负值，f 是正值，所以实际上为相减关系 f z p x p y p y p f yp
i B r11i r21 j r31k jB r12 i r22 j r32 k k B r13i r23 j r33 k