机器人运动学(精品教程)

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机器人学 第二章运动学

机器人学  第二章运动学
A A B P B R P
B 用旋转矩阵 A R 表示坐标系{B}相对
A 于{A}的方位。同样,用 B R 描述坐标系
{A}相对于{B}的方位。二者都是正交矩 阵,两者互逆。
B A A 1 A T R B R B R
14
第二章 机器人运动学
§2.3 映射—坐标变换
Example: Frame {B} is rotated relative to frame {A} about Z by 30 degrees. Here Z is pointing out of the page. Writing the unit vectors of {B} in terms of {A} and stacking them as the columns of the rotation matrix:
这表明旋转矩阵的逆矩阵等于它的转置
ˆT AX B A A T A A ˆT ˆ Aˆ Aˆ B R B R YB X B YB Z B I 3 A ˆT ZB
A B
B 1 B T R A R A R
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第二章 机器人运动学
9
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述
进一步观察 因为
B A
,可以看出矩阵的行是单位矢量 {A}在 {B}中的描述.
R 为坐标系{A}相对于 {B}的描述
ˆT BX A A A ˆ Aˆ A ˆ B ˆT B R X B YB Z B YA B ˆT ZA B A T R B R 由转置得到 A
1
第二章 机器人运动学
§2.2 空间描述和坐标变换—位置和姿态的描述

第一章机器人运动学(1)解析

第一章机器人运动学(1)解析

点的齐次坐标(补充)
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。
v
ai
bj
ck
式中i, j, k为x, y, z 轴上的单位矢量,
列矩阵 x
a= x
, b= y
规定,一般情况:41列阵[a b c w]T 中 w 为 零,且满足 a2 + b2 + c2 = 1,则[a b c 0]T 中 的 a、 图1.2 坐标轴的方向表示 b、c 表示某轴的方向; w不为零,则[a b c w]T 表 示空间某点的位置。
图示的矢量 u 的方向用可表达为: u = [a b c 0]T
B A
R

A B
R
1

A B
R
T
坐标变换
2)平ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ坐标变换 坐标系{A}和{B}
具有相同的方位,但 原点不重合.则点P在 两个坐标系中的位置 矢量满足下式:
A P B P A PB0
Robotics 数学基础
坐标变换
3).复合变换 一般情况原点既
不重和,方位也不同. 这时有:
A
P
A B
RB
矩阵描述.
二、齐次坐标表示
将一个 n 维空间的点用 n+1 维坐标表示,则该 n+1 维坐标即为 n 维坐标的齐次坐标。记为:
P = [a b c w]T
w 称为该齐次坐标中的比例因子,当取w=1 时, 其表示方法称为齐次坐标的规格化形式,即:
P = [PX PY PZ 1]T
当 w 不为1时,则相当于将该列阵中各元素同时 乘以一个非零的比例因子w,仍表示同一点P,即: a = wPX;b = wPY;c = wPZ。

第三章_机器人运动学

第三章_机器人运动学

举例(example)
• 一个差动驱动机器人(针对图3.3所示机器人) 将滚动约束和滑动约束方程联合起来可得到式:
J1 ( s ) J C ( ) R( ) I 2 1 s 0
由于小脚轮无动力,并可在任何方向自由运动,因此可忽略第三个接触点。 其余两个轮不可操纵,因此 J1 ( s ) 和 C1 ( s ) 分别简化为
• 瞬时转动中心 ICR (instantaneous center of rotation) 在任何给定时刻,轮子必定沿着半径为 R的某个圆瞬时的运动,使得那个圆的中心 处在零运动直线上,该中心称为瞬时转动 中心。它可以位于沿零运动直线的任何地 方。

要使机器人运动存在一个单独的解,必须有 一个单独的ICR,即所有的零运动直线在一个单 独点相交。 • ICR的几何特性显示了机器人的活动性是机 器人运动上的独立约束数目的函数而不是轮子数 目的函数。 • 独立的滑动约束的数目可用 C1 (s ) 的秩来描述
.
.
.
.
(1)
• 其次,计算在YR 方向的贡献
由于没有一个轮子可以提供侧向运动, 所以沿YR 方向的速度总是零。 • 最后,计算旋转角速度分量。可独立的计 算各轮的贡献,且只要简单相加即可。 . .
r 1 r 2 1 2 2l 2l
(2)
ห้องสมุดไป่ตู้
• 联合式(1)和式(2)得到差动驱动机器人的 运动学模型如式(3)所示:
x I y
• 为了根据分量的移动描述机器人的移动, 需要将全局参考架下的移动映射到局部参 考框架下的运动。该运动可由正交旋转矩 阵来完成:
举例(example)

机器人运动求解的基础:四元数法入门简介

机器人运动求解的基础:四元数法入门简介

三、 空间旋转的四元数法 5、四元数基本运算
加法与复数类似:
乘法展开式:
——有序对形式
——有序对形式
三、 空间旋转的四元数法
5、四元数基本运算
乘法矩阵形式: (与复数矩阵形式类似)
q2列向量 q1的矩阵形式
三、 空间旋转的四元数法 6、四元数模长、逆、共轭及单位四元数
模长:
四元数的逆 满足:
与复数类似: 单位四元数的逆=
等领域较多应用
刚体一般螺旋运动的对偶四元数表示:设


表示一般刚体运动算符 又有
例如:对链式构件有
….
表示旋转和平移的复合算符。
五、 各种运动学求解方法关系
几何变换:
二维 特殊正交
旋转 矩阵群
复数
平 面 运 动
三维 特殊正交
旋转 矩阵群
欧拉角 向量 四元数
三 维 旋 转
李群、李代数 理论
(矩阵、指数表示)
当前位姿
路径规划: 求逆解
正解问题
二、 运动学求解几种典型方法
Chasles定理: 任何刚体运动分解为 直线运动和旋转运动
齐次 矩阵: 3x3→4x4
D-H法:杆件参数表→D-H变换矩阵。 优点:成熟、稳定、系统(配套成熟逆解方法) 局限:无法表示关于y轴运动(关节为平面运动)
欧拉角表示空间旋转:R=Rα×Rβ×Rγ
机器人运动求解的基础:四元数法入门简介
内容
一、 机器人运动学求解动机 二、 运动学求解几种典型方法 三、 空间旋转的四元数法 四、 对偶四元数简介 五、 各种运动学求解方法关系
一、 运动学求解动机 1、正向问题——已知各关节运动量求末端执行器位置姿态
一、 运动学求解动机 2、逆向问题——根据末端执行器目标位姿求各关节运动参数

机器人运动学-1位姿表示,坐标变换 第五讲 数理基础共27页

机器人运动学-1位姿表示,坐标变换 第五讲 数理基础共27页

(3)一般求法

nx ox ax px
T
n
y
oy
ay
p
y
nz 0
oz 0
az 0
pz 1

nx ny nz p n
T1 ox oy oz p o
a0x
ay 0
az 0
p a
1
p p x p y p z T , n n x n y n z T , o o x o y o z T , a a x a y a z T
二、坐标变换
1.平移坐标变换 坐标系{A}和{B}
具有相同的方位,但 原点不重合.则点P在 两个坐标系中的位置 矢量满足下式:
APBPAPB0
二、坐标变换
2.旋转变换 坐标系{A}和{B}
有相同的原点但方位 不同,则点P的在两个 坐标系中的位置矢量 有如下关系:
APB ARBP
BPBARAP B ARB AR1B ART
例4.1 已知坐标系{B}的初始位姿与{A}重合,首先{B}
相对于{A}的ZA轴转30°,再沿{A}的XA轴移动12单位, 并沿{A}的YA轴移动6单位。求位置矢量APB0和旋转矩阵 BAR。设点p在{B}坐标系中的位置为BP=[3,7,0],求它 在坐标系{A}中的位置。
0.8660.5 0
12
B ARR(z,30 0)0.5 0.8660;ApB06
二、坐标变换
P
3.复合变换
yB
yC
BP
xB
yA
AP
OB
xC
APBO zC
OA
xA
zB
zA
坐标系A和C之间是平移变换关系 APCPAPC0

第1章机器人运动

第1章机器人运动

第1章 机器人运动学 1.1.2 动系的位姿表示
二、手部的位姿表示
关节轴为ZB轴,ZB轴的单位方向矢量a称为接 近矢量,指向朝外; 两手指的连线为YB轴,YB轴的单位方向矢量o 称为姿态矢量,指向可任意选定; XB轴与YB轴及ZB轴垂直,XB轴的单位方向矢 量n称为法向矢量,且n = o a,指向符合 右手法则。
1.2.1 旋转的齐次变换
算子左、右乘规则 若相对固定坐标系进行变换,则算子左乘;若相 对动坐标系进行变换,则算子右乘。 例1.4 已知坐标系中点U的位置矢量U=[7 3 2 1]’,将此点绕Z轴旋转90°,再绕Y轴旋转 90°,如图1.11所示,求旋转变换后所得的点 W。
第1章 机器人运动学 1.2 齐 次变 换
1.2.1 旋转的齐次变换
例1.4 已知坐标系中点U的位置矢量U=[7 3 2 1]’,将此点绕Z轴旋转90°,再绕Y轴旋转 90°,如图1.11所示,求旋转变换后所得的点 W。
第1章 机器人运动学 1.2 齐 次变 换
1.2.2 平移的齐次变换
第1章 机器人运动学 1.2 齐 次变 换
0 s2 0 c2 1 0 0 0
1 0 0 0 1 0 A d 2 3 0 1 1 0 0
s6 c6 0 0
0 0 0 0 0 d3 0 1
0 0 1 0 0 0 0 1
c6 0 s5 0 s 0 c5 0 A 6 1 0 0 6 0 0 0 1 0
T
a 0.000 0.000 1.000 0
T
P 2 1 0 1
T
第1章 机器人运动学 1.1.2 动系的位姿表示
二、手部的位姿表示

机器人 (7)

机器人 (7)
然而机器人是个复杂的动力学系统,由多个连杆和多个关 节组成,具有多个输入和多个输出,存在着错综复杂的耦合关 系和严重非线性。动力学求解非常复杂。
机器人动力学的研究有
牛顿-欧拉(Newton-Euler) 法
拉格朗日(Langrange)法
高斯(Gauss)法
凯恩(Kane)法
罗伯逊-魏登堡(Roberon-Wittenburg) 法等。
角度设定法
“角度设定法”就是 采用相对参考坐标系或相对运动坐标系作三次连续转动来规
定姿态的方法,。
手部位姿可用一个6维列矢量来表示
X [ px py pz x y z ]T
φx、 φy、 φz表 示绕x、y、z轴的
转角。
4
设q为广义关节变量 q [q1 q2 ... qn ]T
x x(q1,q2,..., qn ) x(q)
τ
τ
2
M
τ n
假定关节无摩擦,并忽略各杆件的重力,利用虚功原理则可得广 义关节力矩τ与机器人手部端点力F的关系可用下式描述:
τ=JTF 式中: JT为n*6阶机器人力雅可比矩阵。 机器人力雅克比是机器人速度雅可比J的转置矩阵。是机 器人静力计算的基础。
23
• 机器人静力计算的两类问题
– (1) 已知外界环境对机器人手部的作用力F,求相应的满足 静力平衡条件的关节驱动力矩τ。
–运动学方程x=x(q)可以看成是由关节空间向操作空 间的映射;
–而运动学反解则是由其映像求其关节空间的原像。
6
二.机器人的雅可比矩阵
机器人的雅可比矩阵揭示了操作空间与关节空间的映射关系。 雅可比矩阵不仅表示操作空间与关节空间的速度映射关系, 也表示两者之间力的传递关系,为确定机器人的静态关节力 矩及不同坐标系间速度、加速度和静力的变换提供了便捷的 方法。

第03章 机器人的运动学和动力学

第03章 机器人的运动学和动力学

教案首页课程名称农业机器人任课教师李玉柱第3章机器人运动学和动力学计划学时 3教学目的和要求:1.概述,齐次坐标与动系位姿矩阵,了解平移和旋转的齐次变换;2.机器人的运动学方程的建立与求解*;3.机器人的动力学*重点:1.机器人操作机运动学方程的建立及求解;2.工业机器人运动学方程3.机器人动力学难点:1. 机器人动力学方程及雅可比矩阵基本原理思考题:1.简述齐次坐标与动系位姿矩阵基本原理。

2.连杆参数及连杆坐标系如何建立?3.机器人动力学方程及雅可比矩阵基本原理是什么?第3章机器人运动学和动力学教学主要内容:3.2 齐次坐标与动系位姿矩阵3.3 齐次变换3.4 机器操作机运动学方程的建立与求解3.5 机器人运动学方程3.6 机器人动力学本章将主要讨论机器人运动学和动力学基本问题。

先后引入了齐次坐标与动系位姿矩阵、齐次变换,通过对机器人的位姿分析,介绍了机器人运动学方程;在此基础上有对机器人运动学方程进行了较为深入的探讨。

3.1 概述机器人,尤其是关节型机器人最有代表性。

关节型机器人实质上是由一系列关节连接而成的空间连杆开式链机构,要研究关节型机器人,必须对运动学和动力学知识有一个基本的了解。

分析机器人连杆的位置和姿态与关节角之间的关系,理论称为运动学,而研究机器人运动和受力之间的关系的理论则是动力学。

3.2 齐次坐标与动系位姿矩阵3.2.1 点的位置描述在关节型机器人的位姿控制中,首先要精确描述各连杆的位置。

为此,先定义一个固定的坐标系,其原点为机器人处于初始状态的正下方地面上的那个点,如图3-1(a)所示。

记该坐标系为世界坐标系。

在选定的直角坐标系{A}中,空间任一点P的位置可以用3×1的位置向量A P表示,其左上标表示选定的坐标系{A},此时有A P=XYZ P P P ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦式中:P X、P Y、P Z—点P在坐标系{A}中的三个位置坐标分量,如图3-1(b)。

3.2.2 齐次坐标将一个n维空间的点用n+1维坐标表示,则该n+1维坐标即为n维坐标的齐次坐标....。

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第2章 机器人位置运动学 2.1 引言 本章将研究机器人正逆运动学。当已知所有的关节变量时,可用正运动学来确定机器人末端手的位姿。如果要使机器人末端手放在特定的点上并且具有特定的姿态,可用逆运动学来计算出每一关节变量的值。首先利用矩阵建立物体、位置、姿态以及运动的表示方法,然后研究直角坐标型、圆柱坐标型以及球坐标型等不同构型机器人的正逆运动学,最后利用Denavit-Hartenberg(D-H)表示法来推导机器人所有可能构型的正逆运动学方程。 实际上,机器手型的机器人没有末端执行器,多数情况下,机器人上附有一个抓持器。根据实际应用,用户可为机器人附加不同的末端执行器。显然,末端执行器的大小和长度决定了机器人的末端位置,即如果末端执行器的长短不同,那么机器人的末端位置也不同。在这一章中,假设机器人的末端是一个平板面,如有必要可在其上附加末端执行器,以后便称该平板面为机器人的“手”或“端面”。如有必要,还可以将末端执行器的长度加到机器人的末端来确定末端执行器的位姿。

2.2 机器人机构 机器手型的机器人具有多个自由度(DOF),并有三维开环链式机构。 在具有单自由度的系统中,当变量设定为特定值时,机器人机构就完全确定了,所有其他变量也就随之而定。如图2.1所示的四杆机构,当曲柄转角设定为120°时,则连杆与摇杆的角度也就确定了。然而在一个多自由度机构中,必须独立设定所有的输入变量才能知道其余的参数。机器人就是这样的多自由度机构,必须知道每一关节变量才能知道机器人的手处在什么位置。

图2.1 具有单自由度闭环的四杆机构 如果机器人要在空间运动,那么机器人就需要具有三维的结构。虽然也可能有二维多自由度的机器人,但它们并不常见。 机器人是开环机构,它与闭环机构不同(例如四杆机构),即使设定所有的关节变量,也不能确保机器人的手准确地处于给定的位置。这是因为如果关节或连杆有丝毫的偏差,该关节之后的所有关节的位置都会改变且没有反馈。例如,在图2.2所示的四杆机构中,如果连

杆AB偏移,它将影响2OB杆。而在开环系统中(例如机器人),由于没有反馈,之后的所有构件都会发生偏移。于是,在开环系统中,必须不断测量所有关节和连杆的参数,或者监控系统的末端,以便知道机器的运动位置。通过比较如下的两个连杆机构的向量方程,可以表示出这种差别,该向量方程表示了不同连杆之间的关系。

1122OAABOOOB (2.1)

11OAABBCOC (2.2) 可见,如果连杆AB偏移,连杆2OB也会相应地移动,式(2.1)的两边随连杆的变化而改变。而另一方面,如果机器人的连杆AB偏移,所有的后续连杆也会移动,除非1OC有其他方法测量,否则这种变化是未知的。 为了弥补开环机器人的这一缺陷,机器人手的位置可由类似摄像机的装置来进行不断测量,于是机器人需借助外部手段(比如辅助手臂或激光束)来构成闭环系统。或者按照常规做法,也可通过增加机器人连杆和关节强度来减少偏移,采用这种方法将导致机器人重量重、体积大、动作慢,而且它的额定负载与实际负载相比非常小。

图2.2 (a)闭环机构;(b)开环机构 2.3 机器人运动学的矩阵表示 矩阵可用来表示点、向量、坐标系、平移、旋转以及变换,还可以表示坐标系中的物体和其他运动元件。 2.3.1 空间点的表示 空间点P(如图2.3所示)可以用它的相对于参考坐标系的三个坐标来表示:

xyzPaibjck (2.3)

其中,,,xyzabc 是参考坐标系中表示该点的坐标。显然,也可以用其他坐标来表示空间点的 位置。

图2.3 空间点的表示 2.3.2 空间向量的表示 向量可以由三个起始和终止的坐标来表示。如果一个向量起始于点A,终止于点B,那

么它可以表示为()()()ABxxyyzzPBAiBAjBAk。特殊情况下,如果一个向量起始于原点(如图2.4所示),则有: xyzPaibjck (2.4) 其中,,xyzabc是该向量在参考坐标系中的三个分量。实际上,前一节的点P就是用连接到该点的向量来表示的,具体地说,也就是用该向量的三个坐标来表示。

图2.4 空间向量的表示 向量的三个分量也可以写成矩阵的形式,如式(2.5)所示。在本书中将用这种形式来表示运动分量:

xyz

aPbc



(2.5)

这种表示法也可以稍做变化:加入一个比例因子w,如果x, y, z各除以w,则得到,,xyzabc。于是,这时向量可以写为: xyPzw



,其中,,xyxyabww等等 (2.6)

变量w可以为任意数,而且随着它的变化,向量的大小也会发生变化,这与在计算机图形学中缩放一张图片十分类似。随着w值的改变,向量的大小也相应地变化。如果w大于1,向量的所有分量都变大;如果w小于1,向量的所有分量都变小。这种方法也用于计算机图形学中改变图形与画片的大小。

如果w是1,各分量的大小保持不变。但是,如果w=0,,,xyzabc则为无穷大。在这种情

况下,x,y和z(以及,,xyzabc)表示一个长度为无穷大的向量,它的方向即为该向量所表示的方向。这就意味着方向向量可以由比例因子w=0的向量来表示,这里向量的长度并不重要,而其方向由该向量的三个分量来表示。 例2.1 有一个向量P=3i+5j+2k,按如下要求将其表示成矩阵形式: (1)比例因子为2 (2)将它表示为方向的单位向量 解: 该向量可以表示为比例因子为2的矩阵形式,当比例因子为0时,则可以表示为方向向量,结果如下: 61042P 和 3520

P



然而,为了将方向向量变为单位向量,须将该向量归一化使之长度等于1。这样,向量的每一个分量都要除以三个分量平方和的开方:

222356.16,0.487,6.166.16XYZxyPPPPP其中,等等和

0.4870.8110.3240

unitP



2.3.3 坐标系在固定参考坐标系原点的表示 一个中心位于参考坐标系原点的坐标系由三个向量表示,通常着三个向量相互垂直,称

为单位向量,,noa,分别表示法线(normal)、指向(orientation)和接近(approach)向量(如图2.5所示)。正如2.3.3节所述,每一个单位向量都由它们所在参考坐标系着的三个分量表示。这样,坐标系F可以由三个向量以矩阵的形式表示为:

xxxyyyzzz

noaFnoanoa



(2.7)

图2.5 坐标系在参考坐标系原点的表示 2.3.4 坐标系在固定参考坐标系中的表示 如果一个坐标系不再固定参考坐标系的原点(实际上也可包括在原点的情况),那么该坐标系的原点相对于参考坐标系的位置也必须表示出来。为此,在该坐标系原点与参考坐标系原点之间做一个向量来表示该坐标系的位置(如图2.6所示)。这个向量由相对于参考坐标系的三个向量来表示。这样,这个坐标系就可以由三个表示方向的单位向量以及第四个位置向量来表示。

0001xxxxyyyyzzzz

noapnoapFnoap



(2.8) 图2.6 一个坐标系在另一个坐标系中的表示 如式(2.8)所示,前三个向量是w=0的方向向量,表示该坐标系的三个单位向量,,noa的方向,而第四个w=1的向量表示该坐标系原点相对于参考坐标系的位置。与单位向量不同,向量P的长度十分重要,因而使用比例因子为1。坐标系也可以由一个没有比例因子的34矩阵表示,但不常用。 例2.2 如图2.7所示的F坐标系位于参考坐标系中3,5,7的位置,它的n轴与x轴平行,o轴相对于y轴的角度为45°,a轴相对于z轴的角度为45°。该坐标系可以表示为: 100300.7070.707500.7070.70770001F





图2.7 坐标系在空间的表示举例 2.3.5 刚体的表示 一个物体在空间的表示可以这样实现:通过在它上面固连一个坐标系,再将该固连的坐标系在空间表示出来。由于这个坐标系一直固连在该物体上,所以该物体相对于坐标系的位姿是已知的。因此,只要这个坐标系可以在空间表示出来,那么这个物体相对于固定坐标系的位姿也就已知了(如图2.8所示)。如前所述,空间坐标系可以用矩阵表示,其中坐标原点以及相对于参考坐标系的表示该坐标系姿态的三个向量也可以由该矩阵表示出来。于是有:

0001xxxxyyyyobjectzzzz

noapnoapFnoap



(2.9)

如第1章所述,空间中的一个点只有三个自由度,它只能沿三条参考坐标轴移动。但在空间的一个钢体有六个自由度,也就是说,它不仅可以沿着X,Y,Z三轴移动,而且还可绕这三个轴转动。因此,要全面地定义空间以物体,需要用6条独立的信息来描述物体原点在参考坐标系中相对于三个参考坐标轴的位置,以及物体关于这三个坐标轴的姿态。而式(2.9)

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