本篇主要介绍六轴机械臂的运动学分析。运动学分析是工业机器人研究和应用的重要内容,是运动控制的基础,主要研究机器人末端坐标系与基坐标系的转换关系,分为正运动学和逆运动学分析两部分。另外,对于刚刚学习机器人理论的小伙伴,推荐看一下蔡自兴老师的《机器人学》这本书,里面对机器人介绍,运动学及动力学分析,以及运动规划等内容介绍的非常详细。 本篇目录 一、数理基础 1
毕业设计做了六轴机器人相关的课题,做完之后学到很多,在这里分享一下。本篇首先对六轴机器人及其研究内容进行简单的介绍。 本篇目录 一、六轴机器人简介 二、六轴机器人主要研究内容 1. 运动学分析 1.1 正运动学问题 1.2 逆运动学问题 2. 运动规划 2.1 三个概念 2.2 路径规划 2.3 轨迹规划
在上一篇中,介绍了利用RRT算法进行路径规划的过程,本篇主要介绍蚁群算法的实现以及在二位避障路径规划问题中的应用。 本篇目录 1. 理论基础: 2. 算法实现流程 (1)参数初始化 (2)确定起始点 (3)确定路径 (4)计算路径长度,确定路径长度最小值 (5)信息素更新 3. 二维路径规划问题应用 4 考虑避障的二维
概述 本篇介绍如何利用pybullet仿真环境,对四足机器人单腿实现简单控制,实现机器人足端按照我们要求的轨迹,从一个随机点移动到另外一个随机点,具体效果如以下视频 pybullet仿真:随机落足点+足端轨迹规划 一、控制原理 1、随机落足点生成 一般来说,机器人控制中的位置信息由一个坐标点来决定,即[x y z]。我们可以利用python的随机函数生成指定范围内的数值,来模拟足端在现实
这里写目录标题 第一章 概述 △ 机器人控制器整体架构介绍 △ 机器人动力学的作用及重要性 △ 机器人动力学应用 ○ 动力学方程的四种形式 · 拉格朗日形式 · 牛顿-欧拉形式 · 参数分离形式 · 最小参数集 ○ 机器人动力学参数辨识 · 机器人动力学参数辨识流程 ○ 轨迹规划 · 最优调速规划 · 最优时间规划
目录 下载安装与基础知识 机器人工具箱下载安装 基本函数使用方法 位姿描述 建立机器人模型 机器人运动学 正运动学 逆运动学 关于正运动学的分析 关于逆运动学的分析 雅克比矩阵 带有移动关节的机器人 机器人工具箱自带的模型 建立自己的移动关节机器人模型 蒙特卡罗法的工作域分析
六自由度机械臂运动学分析 本文以6R机械臂为研究对象,采用改进D-H 模型进行运动学分析、求解。 1.1 机械臂结构参数 该机械臂 6 个关节都是转动关节,前 3 个关节确定手腕参考点的位置,后 3个关节确定手腕的方位。和大多数工业机器人一样,后 3 个关节轴线交于一点。因此将该点作为手腕的参考点,也选作为连杆坐标系{4},{5}和{6}的原点。如下图
接触检测 步态规划器给出的接触序列是严格按照时间进行周期性计算的。而在实际运行当中,由于地形的不平整,又或者存在坡度等情况,腿部会发生提前或者延迟接触等情况,因此只靠步态规划器给出的接触序列来控制机器人往往是不可靠的。因此这里提出一个基于卡尔曼滤波的概率接触检测。其综合考虑了步态规划其给出的恒定接触序列,足端高度,地形的不平整性,以及通过关节编码器数据所计算出来的关节力矩,来提高接触检测的精度,
0、简介 四元数与欧拉角之间的转换 百度百科四元素 在3D图形学中,最常用的旋转表示方法便是四元数和欧拉角,比起矩阵来具有节省存储空间和方便插值的优点。 本文主要归纳了两种表达方式的转换,计算公式采用3D笛卡尔坐标系: 定义,,分别为绕Z轴、Y轴、X轴的旋转角度,如果用Tait-Bryan angle表示,分别为Yaw、Pitch、Roll。 一
移动机器人是机器人“大军”中非常重要的一种类型,在我们的生活和生产中也普遍存在。 此时你脑海里想到了哪些机器人呢?再仔细想想这些机器人是如何“移动”的呢? 是像家里扫地机器人一样的两轮驱动,还是像马路上小汽车一样的前轮转向运动? 不同的运动方式适合不同的移动场景,接下来,我们以差速运动、阿克曼运动和全向运动这三种最为常见的运行方式为例,深入讲解每种运动背后的基本原理。 一、差速运动控制
基于模型(动力学模型)的机器人控制(阻抗控制)方法与实现 机器人具有高度非线性,强时变以及强耦合等动力学特性,为了提高机器人控制的性能,研究人员提出了基于模型的控制(Model Based Control)方法。在机器人研究领域,多种常见的高性能机器人控制器如计算力矩控制(Compute Torque Control)和阻抗控制(ImpedanceControl)等均需要使
毕设中用到了很多代码,其中一部分我通过看书和看论文学习并实现的代码,会通过Gitee仓库分享出来,这些代码仅用于学习使用,祝各位毕业生顺利完成毕设! 毕设系列内容:毕业设计——四自由度机械臂轨迹规划 毕设(4)—关节空间轨迹规划(多项式) 机械臂在关节空间中的轨迹规划适用于点到点、实时控制等场景,可以用函数来控制关节角度的变化,在本文中采用三次和五次多项式实现轨迹规划。 三次多项式轨迹
移动机器人分布式通信 前边我们编写并运行的代码都是在机器人的控制器上实现的,需要我们先远程登录到机器人上再进行操作。 我们讲到ROS是一个分布式框架,那我们是不是可以在自己的电脑上编写并运行代码,再通过网络与远程的机器人实现数据交互呢? 当然是可以的。 我们甚至不用修改任何一行代码,只需要配置一下机器人控制器和笔记本电脑的ROS环境即可。 接下来,我们就一起学习这种分布式通信的配置方法。
基于Simscape的机器人速度控制模式下的轨迹控制 速度控制是运动控制中的其中一种,因此,首先讲一下运动控制: 运动控制就是对机械运动部件的位置、速度等进行实时的控制管理,使其按照预期的运动轨迹和规定的运动参数进行运动。 运动控制器:指以中央逻辑控制单元为核心、以传感器为信号敏感元件、以电机或动力装置和执行单元为控制对象的一种控制装置。 那么,控制其实就是
这是两个简单的概念,在说这个之前,回忆一下位形空间-Cspace。Cspace包含了机器人所有位形,著名的平面2R机器人与“甜甜圈”!(不懂的可以去看1.2位形空间) 任务空间:任务可以自然的表达,与机器人无关。 工作空间:机器人末端执行器所能到达位形的指标,主要取决于机器人结构。 看个著名的例子-平面2R机器人: 有紫色太阳的圆环部分就是工作空间;在这个平面上,你选取一个你喜欢的位置
到目前为止,我们已经掌握机器人的一些基础知识,回忆一下最重要的位形空间-Cspace! 平面2R机器人的位形空间,是一个“甜甜圈”表面。2R机器人自由度数=2,这个“甜甜圈”表面维度数=2。是的,机器人自由度数=机器人位形空间维度数。 位形空间提供了维度-机器人自由度,同时也提供了很重要的位形空间形状。 A.拓扑 举一个简明的列子:有一个足球,把这个足球变大成为一个篮球,或者拉伸足球变为橄
1.3机器人的自由度 A.关节 空间刚体有6个自由度,回顾一下2R机器人,考虑机器人的杆件2,不可以在空间中随便动哦!关节2给杆件2施加了约束------机器人中运动约束来自于关节! 先来介绍两个重要关节:转动副(revolution joint------R)与移动副(prisma joint------P)。转动副保证绕关节轴做旋转运动,移动副保证沿关节轴线方向平移运动。 如何思考关节
2.0预备知识-向量与参考坐标系 自由向量是一种只具有大小与方向的几何量,与坐标系选取无关。线速度就可以看作是一个自由向量,带箭头线的长度表示速度的大小,箭头方向表示速度的方向。如果已经选择参考坐标系和向量所在空间的长度比列,那么这个自由向量可以移动到这样的位置:箭头的底部移动到与原点重合但不改变方向。该自由变量可以用参考坐标系中的坐标表示。 说的有点抽象,举个例子吧(我比较喜欢记住一些典型的
基于Robotics Toolbox与Robotics System Toolbox 机器人正逆运动学解算、雅克比及其轨迹规划 主要区别: robotics toolbox 主要用来建立机器人运动模型,进行空间规划,正逆运动求解的软件。 robotics system toolbox 是关于机器人系统MATLAB/Simulink与ROS的接口,以及常用的机器人算法。 ——————————
1.2位形空间 机器人中有一个关注的问题:机器人在哪里?如果我们知道或者求解出机器人身上所有点的位置,问题解决! 引入“位形空间”C-space这个概念-机器人身上所有点的位置构成的空间,包含机器人所有位形。 位形空间有一个很重要的性质:位形空间维度数=机器人自由度数。 举个例子,说明一下位形空间(这个概念很重要哦,好好理解)。 一个理想平面2R器人(两个旋转关节串联开链机器人),我
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