第5讲逆运动学与速度雅可比
机器人第五章

v
的传递比;
v J l 1 J a1
Jl2 J a2
于是,手爪的线速度v 和角速度ω 可表示为各关节 速度 q i 的线性函数,
v J l1q1 J l 2 q2 J ln qn ; ω J a1q1 J a 2 q2 J an qn .
的轴 z i 作微分转动 d i ,相当于微分运动矢量
d
0 0 0 , δ 0 d i 0 1
( p ( p ( p
利用式(5.13)得出手爪相应的微分运动矢量为
xi (q ) 第i行第j列元素为 J ij (q ) q , i 1,2,,6; j 1,2,, n. j
表达了关节空间第j个关节速度对于操作空间第i方向的速度变换;
q R n ,雅可比矩阵 J (q )是从关节空间速度 q 向 对于关节变量
操作空间速度
x
映射的线性变换。
J 式中, li 和 J ai 分别表示关节i的单位关节速度引
起手爪的线速度和角速度。
第三节
2、矢量积的方法
Whitney基于运动坐标系的概念提出求机器人雅 可比的矢量积方法。如下图所示,末端手爪的线速 度v 和角速度 ω 与关节速度 q i 有关。
(1)对于移动关节i,则
z i v z i 0 qi , J i 0 ω
T
之间的关系
第三节
5.3 微分运动和广义速度
刚体或坐标系的微分运动包含微分移动矢量 d 和微分转动矢量δ 。 前者由沿三个坐标轴的微分移动组成;后者 由绕三坐标轴的微分转动组成,即
速度雅可比矩阵定义

速度雅可比矩阵定义摘要:一、引言二、速度雅可比矩阵的定义1.雅可比矩阵的背景2.速度雅可比矩阵的概念3.速度雅可比矩阵的性质三、速度雅可比矩阵的应用1.机器人运动控制2.自动驾驶技术4.飞行器导航系统四、结论正文:一、引言在现代科技快速发展的背景下,机器人和自动驾驶等智能系统越来越受到人们的关注。
这些系统在运动控制和导航过程中,需要一个关键的数学工具来描述和分析系统的运动特性,那就是雅可比矩阵。
而速度雅可比矩阵作为其重要衍生,具有更丰富的内涵和应用价值。
本文将详细介绍速度雅可比矩阵的定义、性质及其在实际应用中的价值。
二、速度雅可比矩阵的定义1.雅可比矩阵的背景- 雅可比矩阵来源于微积分,用于描述多元函数的切线斜率- 其定义为:J = f/x * x/q,其中f 表示函数,x 表示变量,q 表示参数2.速度雅可比矩阵的概念- 速度雅可比矩阵是在雅可比矩阵的基础上,对时间求导得到的- 定义为:v_j = v_i/q * q/x,其中v_i 表示第i 个变量在q 方向的速度,v_j 表示第j 个变量在x 方向的速度3.速度雅可比矩阵的性质- 速度雅可比矩阵具有行列式为1 的特性- 其元素表示系统各变量在某一方向上的速度变化率三、速度雅可比矩阵的应用1.机器人运动控制- 在机器人运动控制中,速度雅可比矩阵用于描述关节空间的速度变化- 通过计算和调整速度雅可比矩阵,可以实现对机器人的精确控制2.自动驾驶技术- 在自动驾驶中,速度雅可比矩阵用于描述车辆在行驶过程中的速度变化- 通过对速度雅可比矩阵的实时调整,可以实现对车辆的精确驾驶3.飞行器导航系统- 在飞行器导航系统中,速度雅可比矩阵用于描述飞行器在飞行过程中的速度变化- 通过对速度雅可比矩阵的分析,可以优化飞行器的飞行路径和速度四、结论速度雅可比矩阵作为描述系统速度变化的重要工具,在机器人和自动驾驶等领域具有广泛的应用。
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
5速度分析和雅克比矩阵

线速度 角速度
例:图示4自由度机械臂为例分别求 线速度Jv和角速度Jw部分
求线速度Jv
将红色3*1部分对关节空间向量 [θ1 d2 θ3 θ4]求导可得
求角速度Jw 以2R为例说明
为θ1和θ2单独旋转后的合成,单独旋转角 度与a相同
列:关节
…
X qn Y qn Z qn X qn Y qn Z qn
…
线位移
…
J(q)
…
…
角位移
…
5、机器人速度分析和雅可比矩阵
5.4. 机器人的速度雅可比
由运动学方程可得:
X X (1 , 2 ) Y Y (1 , 2 )
求微分,得:
X X d X d d 2 1 1 2 dY Y d Y d 1 2 1 2
X 1 dX dY Y 1 X 2 d1 Y d 2 2
关节角度微小变化Δθ
雅可比矩阵J
手部位姿微小变化ΔX
如果已知两者之间的微分关系,就可以解决机器人微分运动的两类基本问题: 1)是在已知机器人各个关节变量的微小变化时求机器人手部位姿的微小变化;
2)是在已知机器人手部位姿的微小变化时求机器人各个关节变量相应的微小变化。
类似与运动学方程M=f(θ)建立映射关系
dX=J(q)dq
J(q)是6×n维偏导数矩阵,称为n自由度机器人雅可比
4、机器人运动学
5.3. 雅可比矩阵
X q J为机器人的雅可比矩阵,它 1 反映了机器人手部在空间的速 Y 度与各个关节速度之间的线性 q1 变换关系,也可认为是机器人 关节速度与手部速度之间的传 Z 动比 q1 X T q X 速度分析和静力分析 q 1 Y 行列关系:如第5行第3列表示当第3关 q1 节移动或转动微小量时在第5自由度上 相应的平移或转动量。 Z 行:自由度 那个是第5自由度?? q1 X q2 Y q 2 Z q2 X q2 Y q2 Z q2
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
速度雅克比矩阵分析

速度分析---雅可比矩阵---关节速度与末端速度的映射关系雅克比矩阵的获得方法:位置关系求导;矢量积法;微分变换法 雅克比的性质:6 x n 的偏导数矩阵,前3行为末端线速度传动比,后3行为末端角速度传动比。
行数=机器人在操作空间的维数,列数n=关节数。
雅克比的应用:1、判断奇异状态:|J|=02、雅克比矩阵的奇异值分解,将雅可比矩阵分解出对角阵(对角元素为奇异值),对角阵和雅可比矩阵具有相同的秩。
3、条件数,定义式(文献)根据是否满自由度划分,和奇异值存在关系:条件数是最大和最小奇异值的比值。
条件数k ≥1,当k=1时,操作臂所具有的形位称为各向同性,灵巧性最高,各奇异值相等。
4、最小奇异值,可用来作为控制所需关节速度上限的指标(限定式见文献)。
5、运动灵巧性指标,条件数的倒数。
附件1:矢量积法矢量积的方法是whitney 基于运动坐标系概念于1972年提出的求解机器人运动雅克比矩阵的方法。
末端抓手的微分移动和微分转动分别用d 和δ表示,线速度和角速度分别用v 和w 表示。
对于移动关节i 的运动,它在末端手抓产生于z1轴相同方向的线速度,且0i i v z qw ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦因此得到雅可比矩阵的第i 列0i i Z L ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦(移动关节i)对于转动关节i 的运动,它在终端抓手上产生的线速度为矢量积0()i i n i v z p q =⨯,产生的角速度为i i w z q= 。
因此,雅可比矩阵的第i 列为()00ii i in i n i i i Z R P Z P J z Z ⎡⎤⨯⎡⎤⨯==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦式中,⨯表示矢量积符号,0in P 表示末端抓手坐标的原点相对坐标系{i}的位置在基座标系{0}的表示,0i n P =()0i in R P ,Zi 是坐标系{i}的Z 轴单位方向,它是用坐标系表示的。
附件2:微分变换法速度可以看成是单位采样时间内的微分运动。
机器人动力学 雅克比-概念解析以及定义

机器人动力学雅克比-概述说明以及解释1.引言1.1 概述机器人动力学是研究机器人运动过程中的力学和动力学特性的学科,主要涉及机器人的姿态、速度、加速度、力和力矩等相关物理量。
机器人动力学一直以来都是机器人领域的关键问题之一,对于机器人的运动控制和路径规划具有重要的指导意义。
雅克比矩阵是机器人动力学中一项关键的工具,用于描述机器人多自由度系统中各关节之间的运动传递关系。
通过雅克比矩阵,我们可以计算出机器人末端执行器在给定关节角速度下的线速度和角速度,从而实现对机器人运动的精确控制。
机器人动力学的研究在实际应用中有着广泛的意义。
首先,深入理解机器人的动力学特性可以帮助我们设计出更加高效、灵活的机器人控制算法,从而提升机器人的运动精度和速度。
其次,机器人动力学的研究还可以为机器人路径规划、障碍物避障等问题提供重要的理论支持和指导。
此外,随着机器人应用领域的拓展,如医疗、教育、家庭服务等,机器人动力学的研究也将在未来发挥更加重要的作用。
总结起来,机器人动力学是研究机器人运动特性的学科,雅克比矩阵则是机器人动力学中的重要工具。
通过研究和应用机器人动力学,我们可以实现对机器人运动的精确控制,提升机器人的运动效率和准确性,并且为机器人的应用和发展打下坚实的基础。
未来,机器人动力学的研究将随着机器人技术的不断发展而不断探索新的方向,并为更广泛的机器人应用提供理论支持和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应当包括对整篇文章的组织和章节安排进行介绍。
可以按照以下方式编写文章结构的内容:2. 文章结构本文共分为以下几个部分:引言、正文和结论。
2.1 引言部分将对机器人动力学的概念进行概述,介绍机器人动力学的背景和意义。
在此部分还将阐述本文的目的和结构。
2.2 正文部分将重点讨论雅克比矩阵的概念和应用。
首先,将介绍雅克比矩阵的定义和性质,以及其在机器人动力学中的重要作用。
接着,将探讨雅克比矩阵在路径规划、运动控制和力学分析等方面的应用。
速度运动学-雅可比矩阵

速度运动学-雅可比矩阵第4章 速度运动学——雅可比矩阵在数学上,正运动学方程在笛卡尔位置和姿态空间与关节位置空间之间定义了一个函数,速度之间的关系由这个函数的雅可比矩阵来决定。
雅可比矩阵出现在机器人操作的几乎各个方面:规划和执行光滑轨迹,决定奇异位形,执行协调的拟人动作,推导运动的动力学方程,力和力矩在末端执行器和机械臂关节之间的转换。
1.角速度:固定转轴情形k θω&=(k 是沿旋转轴线方向的一个单位向量,θ&是角度θ对时间的倒数) 2.反对称矩阵一个n n ⨯的矩阵Sρ被称为反对称矩阵,当且仅当=+S S T ,我们用)3(so 表示所有33⨯反对称矩阵组成的集合。
如果)3(so S ∈,反对称矩阵满足0=+ji ijs s3,2,1,=j i ,所以iiS =0,S 仅包含三个独立项,并且每个33⨯的反对称矩阵具有下述形式:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=000121323s s s s s s S如果Tzyxa a a a ),,(=是一个3维向量,我们将对应的反对称矩阵)(a S 定义为如下形式:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=000)(xy x zy z a a a a a a a S反对称矩阵的性质1))()()(b S a S b a S βαβα+=+ 向量a 、b 属于3R ,α、β为标量2)p a p a S ⨯=)( 向量a 、b 属于3R ,p a ⨯表示向量叉乘 3))()(Ra S Ra RS T=,左侧表示矩阵)(a S 的一个相似变换,这个公式表明:)(a S 在坐标系中经过R 旋转操作的矩阵表示与反对称矩阵)(a SR 相同,其中)(a SR 对应于向量a 被转过R 这种情形。
4)对于一个n n ⨯的反对称矩阵S ,以及任何一个向量nR X ∈,有0=SX XT旋转矩阵的导数 )(θθSR R d d =公式表明:计算旋转矩阵的R 的导数,等同于乘以一个反对称矩阵S 的矩阵乘法操作。
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第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
用绕动坐标轴转角为参数的欧拉角表示法 z-y-x欧拉角设定法
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
用绕动坐标轴转角为参数的欧拉角表示法
• 三次旋转变换后的得到 的姿态矩阵如何?
某个方向(或子域)上, 不管机器人关节速度怎样选择, 手部也 不可能动。
节变量)
• 一般的递推解题步骤如下:
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
例:已知T06,求例PUMA560的位姿逆解。即:已知
以及A1,A2,A3,A4,A5,A6 求: θ 1,θ 2,…θ 6(代数法)
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
开链操作机位姿逆解实例
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 2. 工业机器人速度分析 把式(3.44)两边各除以dt, 得
dX dq J (q) dt dt
或
(3.45) (3.46)
V=J(q) q
其中: V——机器人末端在操作空间中的广义速度,V=X;
J(q)——速度雅可比矩阵;
q——机器人关节在关节空间中的关节速度。
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
关于关节角(θ )的多解(多值)问题
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 5.2 工业机器人速度分析
1. 工业机器人速度雅可比矩阵 数学上, 雅可比矩阵(Jacobian Matrix)是一个多元函数的偏
导矩阵。假设有六个函数, 每个函数有六个变量, 即
(3.36)
则式(3.41)可简写为
dX=J dθ
d 1 dx 其中, dX , d d y d 2
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 由此可求得
l1s1 l2 s12 J l1c1 l2c12
l2 s12 l2c12
和姿态,称作机器人运动学正问题;对于移动关节,取 d 为 关节变量。
•
逆解
– 已知作业要求时,末端执行器的空间位置和姿态以及各杆的 结构求关节变量
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 5.1.1 工业机器人的运动学方程简介
• 这两个问题,是机器人应用中 极为重要的问题,是对机器人 进行位置控制的关键。 • 由于末端执行器类型复杂,为 了便于研究,下面以末杆的位 姿矩阵T0n 取代T0e 作为研究对象。
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
3转角表示的姿态矩阵
• 用连杆坐标系之间的变换矩阵A确定的T6建立机器人运动学方
程的方法.其中n,o,a共9个元素表示手部姿态.实际只有三个独
立的.这种方法对坐标变换运算十分方便,但利用它做手部姿态 描述不方便. • 如何用3个独立参数描述姿态? 这3个独立变量可以取作绕3个 轴的转角。
写成矩阵为
x d x 1 dy y 1
x 2 d 1 y d 2 2
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 令
x J 1 y 1
x 2 y 1
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
关于关节角(θ )的多解(多值)问题
• 代数法和几何法进行位姿逆解时,关节角的解都是多解
(多值的)的。
• 如用几何法,这种多值可以方便地由解图直接判定。
•
为达到目标点,操作机的上臂(杆2)和下臂(杆3)可有两
种位形关系。对于下臂,可在基座右面,转到基座的左 面。这样,到达目标点,就可有4种不同的位形。
解:1)求θ 1
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
2)求θ
3
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
3)求θ
2
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
求逆小结 求逆解:
1) 2) 方法:等号两端的矩阵中对应元素相等; 步骤:利用矩阵方程进行递推,每递推一次可解一个或多于 一个的变量公式; 3) 技巧:利用三角方程进行置换
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 可写成 将其微分, 得
Y=F(X)
(3.37)
可简写成
F 式中, (6×6)矩阵 称为雅可比矩阵。 X
F dY dx X
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 对于工业机器人速度分析和静力分析中遇到类似的矩阵, 我 们称为机器人的雅可比矩阵, 简称雅可比。 以二自由度平面关节机器人为例 ,如图3.14所示,机器人的手 部坐标(x,y)相对于关节变量(θ1,θ2)有
x l1 cos 1 l2 cos 12 y l1 sin 1 l2 sin 12
即
x x (1 , 2 ) y y (1 , 2 )
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 求微分有
x x dx d 1 d 2 1 2 dy y d y d 1 2 1 2
Байду номын сангаас
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
若 把 J(q) 矩 阵 的 第 1 列 与 第 2 列 矢 量 记 为 J1 、 J2, 则 有
V=J1θ1+J2θ2, 说明机器人速度雅可比的每一列表示其它关节不 动而某一关节运动时产生的端点速度。
二自由度手部速度为 (3.47)
. . . . 若已知关节上θ1与θ2是时间的函数,θ1=f1(t),θ2=f2(t), 则可求出 该机器人手部在某一时刻的速度V=f(t), 即手部瞬时速度。反之, . -1 . 给定机器人手部速度 , 可由 V=J(q)q 解出相应的关节速度 ,q=J V, 式中J-1为机器人逆速度雅可比矩阵。
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
5.1.2 反向运动学及实例
• 位姿逆解法可分为3类:
–代数法 –几何法 –数值解法。
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
若已知末杆某一特定的位姿矩阵T06:
• 方法步骤
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
• 用 qi 代替 θ i 或 di 表示关节变量 (qi 称作广义关
对于n自由度机器人,关节变量q=[q1 q2…qn]T,当关节为转 动关节时,qi=θi; 当关节为移动关节时,qi=di,则dq=dq1 dq2…dqn]
T反映关节空间的微小运动。由X=X(q)可知,
dX=J(q)dq
其中J(q)是(6×n)的偏导数矩阵. (X=[x,y,z,φx,φy,φz]T dX=[dx,dy,dz,δ φ x,δ φ y,δ φ z]T ), 称为n自由度机器人速 度雅可比矩阵。
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 逆速度雅可比J-1出现奇异解的情况如下: ① 工作域边界上的奇异 : 机器人手臂全部伸开或全部折 回时 , 叫奇异形位。该位置产生的解称为工作域边界上的奇异。 ② 工作域内部奇异 : 机器人两个或多个关节轴线重合引
起的奇异。当出现奇异形位时 , 会产生退化现象 , 即在某空间
• 机器人手部位姿的六维列矢量表示:
X=[x,y,z,φx,φy,φz]T
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
用绕基础坐标轴的转角为参数的导航角表示法 x-y-zRPY
φ——滚转角(roll); θ——俯仰角(pith); ψ ——偏摆角(yaw)
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
用绕基础坐标轴的转角为参数的导航角表示法 x-y-zRPY
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比
第五讲
机器人逆运动学及速度分析
第5章 机器人逆运动学与速度雅克比 5.1 工业机器人的运动学方程简介 • 运动方程
– 末端执行器(对多数机器人常表现为夹持型工具 )上的坐标系 (也称标架)相对于基础坐标系的位姿矩阵Te0,就是操作机的 运动方程。
•
正解
– 已知各杆的结构参数和关节变量,求末端执行器的空间位置