机器人动力学ppt课件
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02-课件:5-4 机器人动力学建模(牛顿-欧拉法)

w.x (c Iiw.)d
N = I - w + w x (I - w) +
— mg (px
力和力矩平衡方程
(将惯性力作为静力来考虑) 连杆i在运动情况下,作用在上面 的合力为零,得力平衡方程式 (暂时不考虑重力):
力和力矩平衡方程
作用在连杆i上的合力矩等于零,得力矩平衡方程式:
n . n R n r、. /f . P〔 〔 R i., i
(转动关节)
, +2'+1 +1X di+l '+1 Z +1+.
+ X +1 ( X i+1 v i+1 i+1 o i+1
d Z +11+1 +1
+1 o i+1 X .+1 o i+1
(移动关节)
r+1
m
ci+1
U Ci+1
n Ci+1
ci+1 J
o
ci+1 J
+o X
o
牛顿-欧拉递推方法(具体步骤) 2)向内递推计算力、力矩(厂
利用这些公式可以从末端连杆n开始,顺次向内递推直
至到操作臂的基座。
力和力矩的递推
i
i
+‘
+ + :Rf+1 in.i i" i
人乂 , +i P
i
ci i+1
ห้องสมุดไป่ตู้i+1
对于旋转关节,各关节上所需的扭矩等于连杆作用在 它相邻连杆的力矩的Z轴分量
弓5Z
机器人学基础机器人动力学蔡自兴课件

机器人学基础机器人 动力学蔡自兴课件
contents
目录
• 机器人动力学概述 • 机器人动力学建模 • 机器人运动学与动力学关系 • 机器人动力学仿真与实验验证 • 机器人动力学在智能控制中应用 • 总结与展望
01
机器人动力学概述
机器人动力学定义 01 02
机器人动力学研究内容01源自动力学建模机器人运动学与动力学关系分析
运动学方程与动力学方程的关系
运动学方程描述了机器人的运动学特性,而动力学方程描述了机器人的动态特性,两者相互关联,共同决定了机 器人的运动行为。
运动学参数对动力学性能的影响
机器人的运动学参数,如连杆长度、关节角度范围等,对机器人的动力学性能有重要影响,如惯性、刚度等。
基于运动学的机器人动力学控制策略
仿真结果展示与分析
轨迹跟踪性能
01
动态响应特性
02
关节力矩变化
03
实验验证方案设计与实施
实验平台搭建 实验参数设置 数据采集与分析
05
机器人动力学在智能控制中应用
智能控制算法在机器人动力学中应用
模糊控制
01
神经网络控制
02
遗传算法优化
03
基于深度学习的机器人动力学控制策略
深度学习模型构建 数据驱动控制 自适应控制
基于运动学的轨迹规划
基于动力学的控制策略
04
机器人动力学仿真与实验验证
机器人动力学仿真方法介绍
动力学模型建立
根据拉格朗日方程或牛顿-欧拉方程,建立机器 人的动力学模型。
仿真软件选择
选择MATLAB/Simulink、ADAMS等仿真软件 进行动力学仿真。
参数设置与初始条件
设定机器人的物理参数、运动范围、初始状态等。
contents
目录
• 机器人动力学概述 • 机器人动力学建模 • 机器人运动学与动力学关系 • 机器人动力学仿真与实验验证 • 机器人动力学在智能控制中应用 • 总结与展望
01
机器人动力学概述
机器人动力学定义 01 02
机器人动力学研究内容01源自动力学建模机器人运动学与动力学关系分析
运动学方程与动力学方程的关系
运动学方程描述了机器人的运动学特性,而动力学方程描述了机器人的动态特性,两者相互关联,共同决定了机 器人的运动行为。
运动学参数对动力学性能的影响
机器人的运动学参数,如连杆长度、关节角度范围等,对机器人的动力学性能有重要影响,如惯性、刚度等。
基于运动学的机器人动力学控制策略
仿真结果展示与分析
轨迹跟踪性能
01
动态响应特性
02
关节力矩变化
03
实验验证方案设计与实施
实验平台搭建 实验参数设置 数据采集与分析
05
机器人动力学在智能控制中应用
智能控制算法在机器人动力学中应用
模糊控制
01
神经网络控制
02
遗传算法优化
03
基于深度学习的机器人动力学控制策略
深度学习模型构建 数据驱动控制 自适应控制
基于运动学的轨迹规划
基于动力学的控制策略
04
机器人动力学仿真与实验验证
机器人动力学仿真方法介绍
动力学模型建立
根据拉格朗日方程或牛顿-欧拉方程,建立机器 人的动力学模型。
仿真软件选择
选择MATLAB/Simulink、ADAMS等仿真软件 进行动力学仿真。
参数设置与初始条件
设定机器人的物理参数、运动范围、初始状态等。
机器人动力学牛顿欧拉方程课件

牛顿-欧拉方程在机器人动力学中的应用 牛顿-欧拉方程可以用于描述机器人的动力学行为,为机器人的运动控制提供基础。
PART 04
机器人动力学实例
两连杆机器人的动力学分析
01
02
03
连杆的惯性
需要考虑连杆的惯性,包 括质量、质心位置和惯性 张量。
关节约束
需要考虑关节的约束,包 括关节类型、关节角度范 围和关节刚度。
3
牛顿-欧拉方程推导
通过将牛顿第二定律和欧拉第一定律结合,可以 得到牛顿-欧拉方程,它描述了刚体在运动过程 中的动力学行为。
PART 03
牛顿-欧拉方程的应用
两刚体系统的动力学分析
两刚体系统的定义
两刚体系统是指由两个刚体组成的系统,每个刚体具有自己的质 量、位置和速度。
牛顿-欧拉方程的建立
根据牛顿第二定律和欧拉方程,可以建立两刚体系统的动力学方程。
03
多刚体系统的动力学特性包括角动量守恒、动量守恒、能量守
恒等,同时还存在各个刚体之间的相互作用力。
机器人运动学与动力学的关系
运动学与动力学的区别
运动学主要研究机器人的位置、姿态和速度等几何特征,而动力学则研究机器人的力、力矩和加速度等物理特征。
运动学与动力学的联系
机器人的运动学和动力学是相互联系的,运动学可以提供机器人的运动状态信息,而动力学则可以提供机器人的运动 控制信息。
描述刚体在空间中的位置需要使用矢量,矢量中包含了物体的位置、方向和大 小等信息。
运动描述
描述刚体的运动需要使用速度和加速度等运动学量。
牛顿-欧拉方程的建立过程
1 2
牛顿第二定律 对于一个物体,其受到的力等于其质量与加速度 的乘积,即F=ma。
欧拉第一定律 对于一个刚体,其受到的力矩等于其角动量与角 加速度的乘积,即τ=Iα。
PART 04
机器人动力学实例
两连杆机器人的动力学分析
01
02
03
连杆的惯性
需要考虑连杆的惯性,包 括质量、质心位置和惯性 张量。
关节约束
需要考虑关节的约束,包 括关节类型、关节角度范 围和关节刚度。
3
牛顿-欧拉方程推导
通过将牛顿第二定律和欧拉第一定律结合,可以 得到牛顿-欧拉方程,它描述了刚体在运动过程 中的动力学行为。
PART 03
牛顿-欧拉方程的应用
两刚体系统的动力学分析
两刚体系统的定义
两刚体系统是指由两个刚体组成的系统,每个刚体具有自己的质 量、位置和速度。
牛顿-欧拉方程的建立
根据牛顿第二定律和欧拉方程,可以建立两刚体系统的动力学方程。
03
多刚体系统的动力学特性包括角动量守恒、动量守恒、能量守
恒等,同时还存在各个刚体之间的相互作用力。
机器人运动学与动力学的关系
运动学与动力学的区别
运动学主要研究机器人的位置、姿态和速度等几何特征,而动力学则研究机器人的力、力矩和加速度等物理特征。
运动学与动力学的联系
机器人的运动学和动力学是相互联系的,运动学可以提供机器人的运动状态信息,而动力学则可以提供机器人的运动 控制信息。
描述刚体在空间中的位置需要使用矢量,矢量中包含了物体的位置、方向和大 小等信息。
运动描述
描述刚体的运动需要使用速度和加速度等运动学量。
牛顿-欧拉方程的建立过程
1 2
牛顿第二定律 对于一个物体,其受到的力等于其质量与加速度 的乘积,即F=ma。
欧拉第一定律 对于一个刚体,其受到的力矩等于其角动量与角 加速度的乘积,即τ=Iα。
02-课件:5-5 机器人动力学建模(拉格朗日方程方法)

拉格朗日动力学方程拉格朗日函数l被定义为系统的动能k和位能p之差即动能位能拉格朗日方程式中4表示坐标q
机器人动力学建模 (拉格朗日方程方法)
拉格朗日方程
S刚体动力学方程:拉格朗日动力学方程 拉格朗日函数L被定义为系统的动能K和位能P之差,即
L=K-P
/ \ 动能 位能
拉格朗日方程
式中,4表示坐标,q:为速度/ Fi为作用在第i个坐标 上的力
势能也为q的标量函数,记为Ep(q)。
势能
Q利用拉格朗日函数L,系统的动力学方程(称第二类拉格 朗日方程)为
d dL dL
T
式中:7是e l的关节驱动力矩矢量。
at oq oq
由于势能旦不显含。,因而动力学方程变为:
T=
d dEK dEK dEP d--t--d-1a-- dq dq
两连杆机械手示例
!刀⑴是冰而介的操作臂惯愣巨阵。操作臂的动能五是其惯性矩!
1阵的二次型。由于动能鸟一为正,因而Q(q)是正定的矩阵。 :
势能
连杆I具有势能为"=-m ° g0 Pct 式中,°g是3X1的重力加速度向量,Op。,是连杆i质心的位置矢量。
n
操作臂所具有的势能为各连杆势能之和:% = £ EPi
Z=1
乙 P = P1 +
m2gd2 cos(0] + 02)
拉格朗日动力学方程
S二连杆机械手系统的拉格朗日函数Z为:
L=K - P
渺 =2( mx + m 2 )d
; :+m2 2d2 (Q + 2話2 + 房)
。 ++mm?2dg\dd^?
cos
cos(0
+
机器人动力学建模 (拉格朗日方程方法)
拉格朗日方程
S刚体动力学方程:拉格朗日动力学方程 拉格朗日函数L被定义为系统的动能K和位能P之差,即
L=K-P
/ \ 动能 位能
拉格朗日方程
式中,4表示坐标,q:为速度/ Fi为作用在第i个坐标 上的力
势能也为q的标量函数,记为Ep(q)。
势能
Q利用拉格朗日函数L,系统的动力学方程(称第二类拉格 朗日方程)为
d dL dL
T
式中:7是e l的关节驱动力矩矢量。
at oq oq
由于势能旦不显含。,因而动力学方程变为:
T=
d dEK dEK dEP d--t--d-1a-- dq dq
两连杆机械手示例
!刀⑴是冰而介的操作臂惯愣巨阵。操作臂的动能五是其惯性矩!
1阵的二次型。由于动能鸟一为正,因而Q(q)是正定的矩阵。 :
势能
连杆I具有势能为"=-m ° g0 Pct 式中,°g是3X1的重力加速度向量,Op。,是连杆i质心的位置矢量。
n
操作臂所具有的势能为各连杆势能之和:% = £ EPi
Z=1
乙 P = P1 +
m2gd2 cos(0] + 02)
拉格朗日动力学方程
S二连杆机械手系统的拉格朗日函数Z为:
L=K - P
渺 =2( mx + m 2 )d
; :+m2 2d2 (Q + 2話2 + 房)
。 ++mm?2dg\dd^?
cos
cos(0
+
机器人动力学牛顿欧拉方程课件

05 总结与展望
本课程总结
内容回顾
详细总结了牛顿欧拉方程的基本原理、推导过程以及 在机器人动力学中的应用。
关键点解析
对课程中的关键知识点进行了深入剖析,帮助学生加 深理解。
实践操作指导
总结了如何利用牛顿欧拉方程进行机器人动力学建模 的实践操作步骤。
未来研究方向
01
02
03
理论深化
探讨如何进一步优化牛顿 欧拉方程,提高其计算效 率和准确性。
机器人动力学牛顿欧拉 方程课件
目录
Contents
• 引言 • 机器人动力学基础 • 机器人动力学应用 • 机器人动力学实例分析 • 总结与展望
01 引言
课程目标
01
掌握机器人动力学的基本原理
02 学习如何使用牛顿欧拉方程描述机器人运 动
03
理解机器人的动态特性对控制系统设计的 影响
04
培养解决实际机器人问题的能力
人的运动性能和稳定性。
机器人的实验验证
要点一
总结词
通过实际操作和实验数据验证机器人动力学的正确性和有 效性。
要点二
详细描述
机器人实验验证是检验机器人动力学理论和模型的重要手 段。通过搭建实验平台,对机器人进行实际操作和数据采 集,将实验数据与理论预测进行比较和分析,可以验证机 器人动力学模型的正确性和有效性。同时,实验验证还可 以发现理论模型中可能存在的缺陷和不足,进一步优化和 完善机器人动力学理论。
应用拓展
研究如何将牛顿欧拉方程 应用于更广泛的机器人领 域,如医疗机器人、服务 机器人等。
多机器人协同
探索多机器人系统中的动 力学问题,以及如何利用 牛顿欧拉方程进行协同控 制。
课程反馈与改进
第四章 机器人动力学 53页 0.6M

m1 m2 gd1 sin1 m2 gd2 sin1 2 c11
2 1 2
2 1 2
2 1 2
2 2
(4 12)
Robotics 动力学
4.1 机器人刚体动力学
4.1.2 机械手动力学方程的求法
当考虑关节摩擦阻尼时
T2 d L L dt 2 2
r (t ) r ' (t ) ro ' (t )
Robotics 动力学
4.1 机器人刚体动力学
4.1.0 动力学基本定理
绝对运动速度:在定坐标系中的运动速度 相对运动速度:在动坐标系中的运动速度 牵连运动速度:动坐标系在定坐标系中的运动速度 绝对运动加速度:在定坐标系中的运动加速度 相对运动加速度:在动坐标系中的运动加速度 牵连运动加速度:动坐标系在定坐标系中的运动加速度 当牵连速度为平动时, a ae ar 当牵连运动为定轴转动时,
Qj:为非势的广义力
当含有粘性阻尼时,方程变为:
L Q j ,Φ:瑞利耗三散函数 q q j j
Robotics 动力学
4.1 机器人刚体动力学
4.1.0 动力学基本定理
例:图示为振动系统方程
1。动能
2。势能
1 2 T (m1 x12 m2 x2 ) 2
注意:这里只求显因变量的偏导数
Robotics 动力学
4.1 机器人刚体动力学
4.1.2 机械手动力学方程的求法
代入拉格朗日方程
T1 d L L dt 1 1
m1 m2 d12 m2 d 22 2m2 d1d 2 cos 2 m2 d 22 m2 d1d 2 cos 2 2 1 2m d d sin m d d sin 2 m1 m2 gd1 sin1 m2 gd2 sin1 2
第二章 工业机器人运动学和动力学PPT课件
cosi sini 0 01 0 0 0 1 0 0 li 1 0
0 0
sini
0
cosi
0
0 00 1 0 00 1 0 00 cosi sini 0 1 00 0 1 di 0 0 1 00 sini cosi 0
0
0 0 10 0 0 10 0 0 10 0
0 1
cosi
sini
0
0
sini cosi sini cosi
量,用三个相互垂直的单位向量来表示一个中心位于
参考坐标系原点的坐标系,分别为n,o,a。这样坐标系
就可以由三个向量以矩阵的形式表示为
nx
n
n
y
n 0
z
ox
o
o
y
o 0
z
ax
a
a
y
a 0
z
第二章 工业机器人运动学
4.动坐标系位姿的描述 相对于固定参考坐标系的新坐标系的位置可以用原
cos1 0 sin1 0
A1
sin1
0
0 1
cos1
0
0 0
0
0
0 1
cos2
A2
sin2
0
0
sin2 cos2
0
0
0 l2 cos2
0
l2
sin2
1 d2
0
1
D-H参数
表
连杆
转角变量 n
连杆1
1
连杆2
2
连杆3
3
连杆4
4
连杆5
5
手部
6
连杆间距 d n
d1 0 d2
d3
d4 0
d5 0 d6 0
第六章 机器人动力学PPT
• 如同运动学,动力学也有两个相反问题 (1)正问题 (2)逆问题
2020/6/15
4
动力学的两个相反问题
• 动力学正问题:已知机械手各关节的作用力或力矩, 求各关节的位移、速度和加速度(即运动轨迹),主 要用于机器人仿真。
• 动力学逆问题:已知机械手的运动轨迹,即几个关节 的位移、速度和加速度,求各关节所需要的驱动力或 力矩,用于机器人实时控制。
第六章 机器人动力学
2020/6/15
1
本章主要内容
(1)机器人动力学研究概述; (2)拉格朗日动力学方法; (3) r操作机的动力学分析; (4)二连杆机构的动力学分析; (5)倒立摆系统的动力学分析; (6)机器人动力学方程一般形式; (7)考虑非刚体效应的动力学方程。
2020/6/15
6.1 机器人动力学研究概述
n
T Ti i 1
n
V Vi i 1
n
D Di i 1
2020/6/15
8
6.2.3 拉格朗日函数方法
对于具有外力作用的非保守机械系统,其拉格朗日动力学函
数L可定义为
L T V
式中 T——系统总的动能; V——系统总的势能
若操作机的执行元件控制某个转动变量θ时,则执行元件的总
力矩 应为
Jc (Jc)
式中 Jc ω τ
物体转动惯量 物体角速度 力矩
2020/6/15
6
6.2 拉格朗日动力学方法
6.2.1 用于保守系统的拉格朗日方程
在《分析力学》一书中Lagrange是用s个独立变量来描述力学 体系的运动,这是一组二阶微分方程。通常把这一方程叫做
Lagrange 方程,其基本形式为
• 求解动力学方程的目的,通常是为了得到机器人的运 动方程,即一旦给定输入的力或力矩,就确定了系统 地运动结果。
2020/6/15
4
动力学的两个相反问题
• 动力学正问题:已知机械手各关节的作用力或力矩, 求各关节的位移、速度和加速度(即运动轨迹),主 要用于机器人仿真。
• 动力学逆问题:已知机械手的运动轨迹,即几个关节 的位移、速度和加速度,求各关节所需要的驱动力或 力矩,用于机器人实时控制。
第六章 机器人动力学
2020/6/15
1
本章主要内容
(1)机器人动力学研究概述; (2)拉格朗日动力学方法; (3) r操作机的动力学分析; (4)二连杆机构的动力学分析; (5)倒立摆系统的动力学分析; (6)机器人动力学方程一般形式; (7)考虑非刚体效应的动力学方程。
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6.1 机器人动力学研究概述
n
T Ti i 1
n
V Vi i 1
n
D Di i 1
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8
6.2.3 拉格朗日函数方法
对于具有外力作用的非保守机械系统,其拉格朗日动力学函
数L可定义为
L T V
式中 T——系统总的动能; V——系统总的势能
若操作机的执行元件控制某个转动变量θ时,则执行元件的总
力矩 应为
Jc (Jc)
式中 Jc ω τ
物体转动惯量 物体角速度 力矩
2020/6/15
6
6.2 拉格朗日动力学方法
6.2.1 用于保守系统的拉格朗日方程
在《分析力学》一书中Lagrange是用s个独立变量来描述力学 体系的运动,这是一组二阶微分方程。通常把这一方程叫做
Lagrange 方程,其基本形式为
• 求解动力学方程的目的,通常是为了得到机器人的运 动方程,即一旦给定输入的力或力矩,就确定了系统 地运动结果。
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1
▲牛顿—欧拉运动方程 ▲拉格朗日动力学 ▲关节空间与操作空间动力学
前面我们所研究的机器人运动学都是在稳态下进行 的,没有考虑机器人运动的动态过程。实际上,机器人 的动态性能不仅与运动学相对位置有关,还与机器人的 结构形式、质量分布、执行机构的位置、传动装置等因 案有关。机器人动态性能由动力学方程描述,动力学是 考虑上述因素,研究机器人运动与关节力(力矩)间的动 态关系。描述这种动态关系的微分方程称为机器人动力 学方程。机器人动力学要解决两类问题:
(3)系统势能 因为:
g[0 g 0]T
pc1[l1c1 l1s1 0]T
则:
Ep1m 1gTpc1m 1gl1s1
Ep2m 2gTpc2m 2gd2s1
总势能为:
Epg(m 1l1m 2d2)s1
5.1 机器人静力学
机器人静力学研究机器人静止或者缓慢运动时作用在手臂上 的力和力矩问题系。
下图表示作用在机器人手臂杆件i上的力和力矩。其i-1fi为杆 件i-1对杆i的作用力,-ifi+1为杆i+1对杆i的作用力,i-1Ni为 杆件i-1对杆i的作用力矩,-iNi+1为杆i+1对杆i的作用力矩,ci 为杆i质心。
根据力、力矩平衡原理 有:
5-1
5-2
称5-1为牛顿方程,5-2为欧拉方程。
其中Ii为杆i绕其质心的惯性张量
2、 拉格朗日方程
牛顿一欧拉运动学方程是基于牛顿第二定律和欧拉方程 ,利用达朗伯原理,将动力学问题变成静力学问题求解。 该方法计算快。拉格朗日动力学则是基于系统能量的概念 ,以简单的形式求得非常复杂的系统动力学方程,并具有 显式结构,物理意义比较明确。
作用在杆i的 力和力矩
根据力、力矩平衡原理有
5.2 机器人动力学正问题 机器人动力学正问题研究机器人手臂在关节力矩
作用下的动态响应。其主要内容是如何建立机器人 手臂的动力学方程。建立机器人动力学方程的方法 有牛顿—欧拉法和拉格朗日法等。
1、牛顿—欧拉法方程
在考虑速度与加速度 影响的情况下,作用在机 器人手臂杆i上的力和力 矩如右图所示。其中vci 和ωi分别为杆i质心的平 移速度向量和此杆的角速 度向量。
Ek(q,q&)12q&TD(q)q&
式中, D ( q是) nxn阶的机器人惯性矩阵
3.机器人系统势能
设连杆i的势能为 ,E p连i 杆i的质心在O坐标系中的位置矢 量为 ,重p c力i 加速度矢量在坐标系中为g,则:
Epi migTpci
机器人系统的势能为各连杆的势能之和,即:
n
E pi E pi i 1
I xx1 0 0
1 I1
0
I yy1
i
0 0 I zz1
I xx2 0 0
2 I2
0
I yy 2
i
0 0 Izz2
(1) 取坐标,确定关节变量和驱动力或力矩 建立连杆D-H坐标系如上图所示,关节变量为θ1+π/2为
求解方便,此处取关节变量为θ1和d2,关节驱动力矩τl和力 f2。
动力学正问题和逆问题。
动力学正问题是——根据关节驱动力矩或力,计算机器人 的运动(关节位移、速度和加速度);
动力学逆问题是——已知轨迹对应的关节位移、速度和加 速度,求出所需要的关节力矩或力。
不考虑机电控制装置的惯性、摩擦、间隙、饱和等因素时 ,n 自由度机器人动力方程为n个二阶耦合非线性微分方程。 方程中包括惯性力/力矩、哥氏力/力矩、离心力/力矩及重力/ 力矩,是一个耦合的非线性多输入多输出系统。对机器人动力 学的研究,所采用的方法很多,有拉格朗日(Lagrange)方法 、牛顿一欧拉(Newton—Euler)、高斯(Gauss)、凯恩 (Kane)、旋量对偶数、罗伯逊一魏登堡(Roberson— Wittenburg)等方法。
Eki 1 2mi cTi
ci
1i 2
I Ti i
ii
i
系统的动能为n个连杆的动能之和,即:
n
E k E ki i 1
Ek(q,q&)12q&TD(q)q&
q 由于
和
ci
是i 关i 节变量
和关节速度
的
函数,q & 因此,从上式可知,机器人的动能是关
节变量和关节速度的标量函数,记为 ,可
表示E成k (q:, q&)
研究机器人动力学的目的
研究机器人动力学的目的是多方面的。 动力学正问题与机器人的仿真有关; 逆问题是为了实时控制的需要,利用动力学模型,实现最 优控制,以期达到良好的动态性能和最优指标。在设计中需根 据连杆质量、运动学和动力学参数、传动机构特征和负载大小 进行动态仿真,从而决定机器人的结构参数和传动方案,验算 设计方案的合理性和可行性,以及结构优化程度。 在离线编程时,为了估计机器人高速运动引起的动载荷和 路径偏差,要进行路径控制仿真和动态模型仿真。这些都需要 以机器人动力学模型为基础。
(1) 拉格朗日函数 对于任何机械系统,拉格朗日函数L定义为系统总的动 能Ek与总的势能Ep之差,即:
L (q,q & )E k(q,q & )E p(q)
q[q1 q2 L qn] 表示动能与势能的广义坐标 q & [q & 1 q & 2 L q & n] 相应的广义速度
(2) 机器人系统动能 在机器人中,连杆是运动部件,连杆i的动能Eki为连 杆质心线速度引起的动能和连杆角速度产生的动能之 和,即:
它是q的标量函数。
4.拉格朗日方程 系统的拉格朗日方程为:
d L L
dt q& q
上式又称为拉格朗日—欧拉方程,简称L—E方程。式
中, 是n个关节的驱动力或力矩矢量,上式可写成:
d Ek Ek Ep
dt q& q q
[例]平面RP机器人如图所示,连杆l和连杆2的质量 分别为m1和m2,质心的位置由l1和d2所规定,惯 量矩阵为:
(2)系统动能 由式(1),分别得
Eki 1 2mi cTi
ci
1i 2
I Ti i
ii
i …1
Ek112m1l12& 1212Iyy1& 12
Ek21 2m 2(d2 2& 12d2 2)1 2Iyy2& 12
总动能为:
E k 1 2 (m 1 l1 2 Iy y 1 Iy y 2 m 2 d 2 2 )& 1 2 1 2 m 2 d 2 2
▲牛顿—欧拉运动方程 ▲拉格朗日动力学 ▲关节空间与操作空间动力学
前面我们所研究的机器人运动学都是在稳态下进行 的,没有考虑机器人运动的动态过程。实际上,机器人 的动态性能不仅与运动学相对位置有关,还与机器人的 结构形式、质量分布、执行机构的位置、传动装置等因 案有关。机器人动态性能由动力学方程描述,动力学是 考虑上述因素,研究机器人运动与关节力(力矩)间的动 态关系。描述这种动态关系的微分方程称为机器人动力 学方程。机器人动力学要解决两类问题:
(3)系统势能 因为:
g[0 g 0]T
pc1[l1c1 l1s1 0]T
则:
Ep1m 1gTpc1m 1gl1s1
Ep2m 2gTpc2m 2gd2s1
总势能为:
Epg(m 1l1m 2d2)s1
5.1 机器人静力学
机器人静力学研究机器人静止或者缓慢运动时作用在手臂上 的力和力矩问题系。
下图表示作用在机器人手臂杆件i上的力和力矩。其i-1fi为杆 件i-1对杆i的作用力,-ifi+1为杆i+1对杆i的作用力,i-1Ni为 杆件i-1对杆i的作用力矩,-iNi+1为杆i+1对杆i的作用力矩,ci 为杆i质心。
根据力、力矩平衡原理 有:
5-1
5-2
称5-1为牛顿方程,5-2为欧拉方程。
其中Ii为杆i绕其质心的惯性张量
2、 拉格朗日方程
牛顿一欧拉运动学方程是基于牛顿第二定律和欧拉方程 ,利用达朗伯原理,将动力学问题变成静力学问题求解。 该方法计算快。拉格朗日动力学则是基于系统能量的概念 ,以简单的形式求得非常复杂的系统动力学方程,并具有 显式结构,物理意义比较明确。
作用在杆i的 力和力矩
根据力、力矩平衡原理有
5.2 机器人动力学正问题 机器人动力学正问题研究机器人手臂在关节力矩
作用下的动态响应。其主要内容是如何建立机器人 手臂的动力学方程。建立机器人动力学方程的方法 有牛顿—欧拉法和拉格朗日法等。
1、牛顿—欧拉法方程
在考虑速度与加速度 影响的情况下,作用在机 器人手臂杆i上的力和力 矩如右图所示。其中vci 和ωi分别为杆i质心的平 移速度向量和此杆的角速 度向量。
Ek(q,q&)12q&TD(q)q&
式中, D ( q是) nxn阶的机器人惯性矩阵
3.机器人系统势能
设连杆i的势能为 ,E p连i 杆i的质心在O坐标系中的位置矢 量为 ,重p c力i 加速度矢量在坐标系中为g,则:
Epi migTpci
机器人系统的势能为各连杆的势能之和,即:
n
E pi E pi i 1
I xx1 0 0
1 I1
0
I yy1
i
0 0 I zz1
I xx2 0 0
2 I2
0
I yy 2
i
0 0 Izz2
(1) 取坐标,确定关节变量和驱动力或力矩 建立连杆D-H坐标系如上图所示,关节变量为θ1+π/2为
求解方便,此处取关节变量为θ1和d2,关节驱动力矩τl和力 f2。
动力学正问题和逆问题。
动力学正问题是——根据关节驱动力矩或力,计算机器人 的运动(关节位移、速度和加速度);
动力学逆问题是——已知轨迹对应的关节位移、速度和加 速度,求出所需要的关节力矩或力。
不考虑机电控制装置的惯性、摩擦、间隙、饱和等因素时 ,n 自由度机器人动力方程为n个二阶耦合非线性微分方程。 方程中包括惯性力/力矩、哥氏力/力矩、离心力/力矩及重力/ 力矩,是一个耦合的非线性多输入多输出系统。对机器人动力 学的研究,所采用的方法很多,有拉格朗日(Lagrange)方法 、牛顿一欧拉(Newton—Euler)、高斯(Gauss)、凯恩 (Kane)、旋量对偶数、罗伯逊一魏登堡(Roberson— Wittenburg)等方法。
Eki 1 2mi cTi
ci
1i 2
I Ti i
ii
i
系统的动能为n个连杆的动能之和,即:
n
E k E ki i 1
Ek(q,q&)12q&TD(q)q&
q 由于
和
ci
是i 关i 节变量
和关节速度
的
函数,q & 因此,从上式可知,机器人的动能是关
节变量和关节速度的标量函数,记为 ,可
表示E成k (q:, q&)
研究机器人动力学的目的
研究机器人动力学的目的是多方面的。 动力学正问题与机器人的仿真有关; 逆问题是为了实时控制的需要,利用动力学模型,实现最 优控制,以期达到良好的动态性能和最优指标。在设计中需根 据连杆质量、运动学和动力学参数、传动机构特征和负载大小 进行动态仿真,从而决定机器人的结构参数和传动方案,验算 设计方案的合理性和可行性,以及结构优化程度。 在离线编程时,为了估计机器人高速运动引起的动载荷和 路径偏差,要进行路径控制仿真和动态模型仿真。这些都需要 以机器人动力学模型为基础。
(1) 拉格朗日函数 对于任何机械系统,拉格朗日函数L定义为系统总的动 能Ek与总的势能Ep之差,即:
L (q,q & )E k(q,q & )E p(q)
q[q1 q2 L qn] 表示动能与势能的广义坐标 q & [q & 1 q & 2 L q & n] 相应的广义速度
(2) 机器人系统动能 在机器人中,连杆是运动部件,连杆i的动能Eki为连 杆质心线速度引起的动能和连杆角速度产生的动能之 和,即:
它是q的标量函数。
4.拉格朗日方程 系统的拉格朗日方程为:
d L L
dt q& q
上式又称为拉格朗日—欧拉方程,简称L—E方程。式
中, 是n个关节的驱动力或力矩矢量,上式可写成:
d Ek Ek Ep
dt q& q q
[例]平面RP机器人如图所示,连杆l和连杆2的质量 分别为m1和m2,质心的位置由l1和d2所规定,惯 量矩阵为:
(2)系统动能 由式(1),分别得
Eki 1 2mi cTi
ci
1i 2
I Ti i
ii
i …1
Ek112m1l12& 1212Iyy1& 12
Ek21 2m 2(d2 2& 12d2 2)1 2Iyy2& 12
总动能为:
E k 1 2 (m 1 l1 2 Iy y 1 Iy y 2 m 2 d 2 2 )& 1 2 1 2 m 2 d 2 2