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编程问答

机器人学导论三

發(fā)布時(shí)間:2023/12/14 编程问答 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 机器人学导论三 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論三

  • 雅克比
    • 雅克比矩陣
    • 瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)
  • 微分運(yùn)動(dòng)
    • 線速度
    • 角速度
  • 剛體的線速度和角速度
    • 線速度
    • 角速度
  • 連桿間的速度傳遞
  • 雅克比顯式
    • 求顯式
    • 雅克比在各個(gè)坐標(biāo)系的表達(dá)
  • 案例

雅克比

雅克比矩陣


對(duì)向量求導(dǎo),也就是求q的偏導(dǎo),左邊是m×1向量,右邊是m×n矩陣乘以n×1向量 = m×1向量,左右相等。求出來的就是雅克比矩陣。

瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)

瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)(Instantaneous kinematics)也是描述從關(guān)節(jié)空間到操作空間的映射,不過“瞬時(shí)”表明它不是描述“靜態(tài)”的位置,而是描述“動(dòng)態(tài)”的速度。x=f(q)x=f(q)x=f(q)其中,q向量表示關(guān)節(jié)位置,x向量表示end effector的位置和朝向。
當(dāng)我們說“瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)”求解的是從關(guān)節(jié)空間到操作空間的速度映射時(shí),由于速度描述的是短時(shí)間內(nèi)的位置變化,即位置對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù),相信你很自然地會(huì)想到我們需要求解這樣一個(gè)函數(shù):


現(xiàn)在我們的任務(wù)就是,從“正運(yùn)動(dòng)學(xué)”公式推導(dǎo)出“瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)”公式:

將關(guān)節(jié)空間的速度與操作空間的速度連接起來的,就是由向量求導(dǎo)獲得的雅可比矩陣。現(xiàn)在,讓我們把這個(gè)重要的結(jié)論用數(shù)學(xué)方式表示出來,用J表示向量x對(duì)向量q的導(dǎo)數(shù):

根據(jù)一開始講的向量求導(dǎo)方法,J是一個(gè)矩陣。這個(gè)矩陣其實(shí)一點(diǎn)也不抽象:如果我們仔細(xì)看它的每一個(gè)元素,就會(huì)發(fā)現(xiàn)它的第i行第j列表示的物理意義就是當(dāng)?shù)趈個(gè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)時(shí),操作空間的第i個(gè)平動(dòng)/轉(zhuǎn)動(dòng)方向會(huì)如何運(yùn)動(dòng):

下面就來看看雅克比是怎么來的?以及如何求解?需要哪些參數(shù)?

微分運(yùn)動(dòng)

線速度

位置矢量的速度可以看成是用位置矢量描述的空間一點(diǎn)的線速度。在通常的情況下, 速度矢量都是與空間的某點(diǎn)相關(guān)的, 而描述此點(diǎn)速度的大小取決千兩個(gè)坐標(biāo)系: 一個(gè)是進(jìn)行微分運(yùn)算的坐標(biāo)系, 另一個(gè)是描述這個(gè)速度矢量的坐標(biāo)系。

角速度

線速度描述了點(diǎn)的一種屬性, 角速度描述了剛體的一種屬性。 坐標(biāo)系總是固連在被描述的剛體上, 所以可以用角速度來描述坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。AΩB^AΩ_BAΩB?描述了坐標(biāo)系{B}相對(duì)于坐標(biāo){A}的旋轉(zhuǎn),實(shí)際上, AΩB^AΩ_BAΩB?的方向就是{B}相對(duì)對(duì)于{A}的瞬時(shí)旋轉(zhuǎn)軸,AΩB^AΩ_BAΩB?的大小表示旋轉(zhuǎn)速度。

剛體的線速度和角速度

線速度

把坐標(biāo)系{B}固連在一剛體上,要求描述相對(duì)于坐標(biāo)系{A}的運(yùn)動(dòng)BQ^BQBQ如圖5所示。這里已經(jīng)認(rèn)為坐標(biāo)系{A}是固定的。坐標(biāo)系{B}相對(duì)于坐標(biāo)系{A}的位置用位置矢量APBORG^AP_{BORG}APBORG?和旋轉(zhuǎn)矩陣BAR^A_BRBA?R來描述。此時(shí),假定方位BAR^A_BRBA?R不隨時(shí)間變化,則Q點(diǎn)相對(duì)于坐標(biāo)系{A}的運(yùn)動(dòng)是由APBORG^AP_{BORG}APBORG?BQ^BQBQ隨時(shí)間的變化引起的。求解坐標(biāo)系{A}中Q點(diǎn)的線速度是非常簡(jiǎn)單的。只要寫出坐標(biāo)系{A}中的兩個(gè)速度分量, 求其和為:AVQ=AVBORG+BARBVQ^AV_Q=^AV_{BORG}+^A_BR^BVQAVQ?=AVBORG?+BA?RBVQ方程只適用于坐標(biāo)系{B}和坐標(biāo)系{A}的相對(duì)方位保持不變的情況。



角速度

兩坐標(biāo)系的原點(diǎn)重合、相對(duì)線速度為零的情況, 而且它們的原點(diǎn)始終保持重合。其中一個(gè)或這兩個(gè)坐標(biāo)系固連在剛體上。
圖所示為用兩個(gè)瞬時(shí)量表示矢量P繞Ω的旋轉(zhuǎn)。 這是從固定坐標(biāo)系中觀測(cè)到的。

由圖可以計(jì)算出這個(gè)從固定坐標(biāo)系中觀測(cè)到的矢量的方向和大小的變化。第一, 顯然vPv_PvP?的微分增量一定垂直于P和Ω。

第二, 從圖可以看出微分增量的大小為:vP=Ω×Pv_P=Ω\times PvP?=Ω×P

書中的例子詳細(xì)講解了角速度的變換


連桿間的速度傳遞

在機(jī)器人連桿運(yùn)動(dòng)的分析中,一般使用連桿坐標(biāo)系{0}作為參考坐標(biāo)系。因此,viv_ivi?是連桿坐標(biāo)系原點(diǎn){i}的線速度,ΩiΩ_iΩi?是連桿坐標(biāo)系{i}的角速度。在任一瞬時(shí),機(jī)器人的每個(gè)連桿都具有一定的線速度和角速度。

現(xiàn)在討論計(jì)算機(jī)器人連桿線速度和角速度的問題。操作臂是一個(gè)鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu),每一個(gè)連桿的運(yùn)動(dòng)都與它的相鄰桿有關(guān)。由千這種結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),我們可以由基坐標(biāo)系依次計(jì)算各連桿的速度。連桿i+1的速度就是連桿i的速度加上那些附加到關(guān)節(jié)i+1上的新的速度分量。

將機(jī)構(gòu)的每一個(gè)連桿看作為一個(gè)剛體,可以用線速度矢量和角速度矢量描述其運(yùn)動(dòng)。進(jìn)一步,我們可以用連桿坐標(biāo)系本身描述這些速度,而不用基坐標(biāo)系。
當(dāng)兩個(gè)Ω矢量都是相對(duì)千同一個(gè)坐標(biāo)系時(shí),那么這些角速度能夠相加。因此,連桿i+l的 角速度就等于連桿i的角速度加上一個(gè)由千關(guān)節(jié)i+1的角速度引起的分量。參照坐標(biāo)系{i},上 述關(guān)系可寫成:iωi+1=iωi+i+1iRθ˙i+1i+1Z^i+1^i\omega_{i+1}=^i\omega_{i}+^i_{i+1}R \dot{θ}_{i+1}^{i+1}\hat{Z}_{i+1}iωi+1?=iωi?+i+1i?Rθ˙i+1i+1?Z^i+1?
注意,θ˙i+1i+1Z^i+1=[00θ˙i+1]\dot{θ}_{i+1}^{i+1}\hat{Z}_{i+1}=\begin{bmatrix} 0 \\ 0\\\dot{θ}_{i+1} \end{bmatrix} θ˙i+1i+1?Z^i+1?=???00θ˙i+1?????

雅克比顯式

求顯式


利用上面講的內(nèi)容將角速度和線速度進(jìn)行變換,把0vp3^0v_{p3}0vp3?0ωp3^0\omega_{p3}0ωp3?求出

整理可得

由此,可得關(guān)于雅克比矩陣的函數(shù)。

取任意關(guān)節(jié)處的旋轉(zhuǎn)向量ΩiΩ_iΩi?

從此關(guān)節(jié)的線速度和角速度求末端執(zhí)行器的角速度和線速度

整理

由此可得雅克比矩陣顯式

雅克比在各個(gè)坐標(biāo)系的表達(dá)

向量表達(dá):

0坐標(biāo)系表達(dá):

案例


求DH參數(shù)

求其次變換矩陣



ZiZ_iZi?




John J. Craig《機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論》
斯坦福大學(xué)《機(jī)器人學(xué)講義》
oCCo(古月居)《干貨 | “瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)”——還是從關(guān)節(jié)空間到操作空間(雅可比矩陣上篇)》

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器人学导论三的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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