第六讲 机器人运动学逆解
解:(1)运动学方程 d、建立方程
c124 s124 0 400c1 300c12
M0h
M 01
M 12
M 23
M 34(h)
s
124
0
0
c124
0 0
0
4 0 0s 1
3 0 0s 12
1 0
600 d3 1
式中:c124 cos(1 2 4 ), s124 sin(1 2 4 ) c12 cos(1 2 ),s12 sin(1 2 )
解:(3)逆解数学表达式
已知运动学方程,用通式表示为:
已知
关系
nx ox ax px c124 s124 0 l1c1 l2c12
n y
oy
ay
py
s
124
c124
0
l1 s 1
l2
s12
nz 0
oz 0
az 0
pz 1
0
0
0 0
1 0
d1
d3 1
d4
分析:上述矩阵方程有4个未知量,由于第一行第一列元 素与第二行第二列元素相等,第一行第二列元素与第二 行第一列元素大小相等、符号相反;因此,仅4个元素相 互独立,与变量数相同。
2、运动学方程的逆解
解得存在性: 解是否存在与机器人的工作空间密切
相关,工作空间又取决于机器人的结构、 杆件参数,或手部(工具)的位姿。
一般情况下,如果手部坐标系的位置 和姿态都位于工作空间内,则至少存在一 个解;相反,若手部坐标系的位置和姿态 都位于工作空间外,则无解。
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解:(1)运动学方
程
cM、2相3 邻T杆r件an位s(姿0,矩0,阵d3 )
1 0 0 0
0 1 0
0
0 0
0 0
1 0
d3 1
400
300
z1
z2
x1
x2
z3 x3
z4h
200
800
x4h
z0 x0
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3.3 机器人运动学方程
解:(1)运动学方
0
00
1
80 0
z0 x0
z1
30 0
x1
20 0
z2 x2
z3 x3
z4h x4h
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3.3 机器人运动学方程
解:(1)运动学方
程
Mc1、2 相Ro邻t(杆z,件2 ) 位 Tr姿an矩s(3阵00,0,0)
c2 s2 0 0 1 0 0 300
解:(3)逆解数学表达式
l1s1 l2s12 py (d )
d1 d3 d4 pz (e)
为了求θ1,由上面(c)、(d)两式展开可
得:
l1c1 l(2 c1c2 s1s2) px
l1s1 l(2 s1c2 c1s2) py
化简,得:
这时2 已经求出。
(l1 l2c2 )c1-(l2s2 )s1 px (l2s2 )c1 (l1 l2c2 )s1 py
3.3 机器人运动学方程
解:
1)运动学方程
400
a、建立坐标系(前置模式)
机座坐标系{0}
1
杆件坐标系{i}
手部坐标系{h}
800 0
300
z1 x1
2
200
z2 x2
z3 3 x3
z4h x4h
z0 x0
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3.3 机器人运动学方程
解:(1)运动学方 程 b、i 确d定i 参θ数i li αi qi
2、运动学方程的逆解
ax c1(c23c4c5 s23c5 ) s1s4s5 ay s1(c23c4c5 s23c5 ) c1s4s5 az s23c4c5 c23c5
px c1[d6 (c23c4s5 s23c5 ) d4s23 l2c2 ] s1(d6s4s5 d2 ) py s1[d6 (c23c4s5 s23c5 ) d4s23 l2c2 ] c1(d6s4s5 d2 ) pz d6 (c23c5 s23c4c5 ) d4c23 l2s2
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其中:
cij cosi cos j sini sin j cos(i j ) sij cosi sin j sini cos j sin(i j )
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2、运动学方程的逆解
可见,我们有12个方程及6个未知数。 上述12个方程关系如何? 我们先看看转动部分,它是3X3子矩阵 ,共有9个元素;我们知道,转动矩阵的每 列都是单位矢量,并且每列之间都两两正交 ;因此,9个元素中仅三个是独立的,或则 说,12个方程中仅有6个是独立,对应6个 未知数。 因此,一般情况下,单从数学的角度看 ,方程组应该是有解的。
研究其可解性。
其中:
nx c1[c23 (c4c5c6 s4s6 ) s23s5c6 ] s1(s4c5c6 c4s6 ) ny s1[c23 (c4c5c6 s4s6 ) s23s5c6 ] c1(s4c5c6 c4s6 ) nz s23 (c4c5c6 s4s6 ) c23s5c6
前置模式:
{i-1}→坐标系{i} 。 仅涉及i杆件的参数,
1、杆长:沿xi轴从zi-1到zi的距离。 2、扭角:绕xi从zi-1转到zi的角度。 3、平移量:沿zi-1轴从xi-1轴量至xi轴的距离。 4、转角:绕zi-1轴从xi-1轴到xi的转角。
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3.3 机器人运动学方程
2)数值解(Numerical solution): 特点:递推求解。 求解方法分类:
代数法、几何法以及数值法,前两种 用于求闭式解,后一种用于数值解。
下面我们结合几个实例,介绍机器人 闭式解析解的求解方法。
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1
2
4
tan 1
ny nx
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3.3 机器人运动学方程
由上面(c)、(d)两式:l1 cos1 l2 co( s 1 2) px l1 sin1 l2 sin(1 2) py
两边平方可得 :
l12 cos2 1 2l1l2 cos1 cos(1 2 ) l22 cos(2 1 2) px2 l12 sin2 1 2l1l2 sin1 sin(1 2 ) l22 sin(2 1 2) py2
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2、运动学方程的逆解
上述方程组是由一些非线性的、超越 、难解的方程组成。为了降低求解难度, 机器人的杆件参数应仅可能地取为0,如 常见的PUMA机器人那样。对于任何非线 性方程组,必须关心其解的存在性、多解 性和求解方法。
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2、运动学方程的逆解
多解性问题: 解得数量不仅与机器人的关节数有关,
还与它的杆件参数、关节活动范围等相关。 一般说,连杆的非零参数越多,解的数量 就越多,即到达某个位置的路经就越多。 多个解的存在使我们面临选择。
如何选择?如:路径最短、最近原则。 多解的应用: 躲避障碍物等。
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程
M3c4、(h) 相 T邻r杆an件s(0位,0姿,矩20阵0) Rot(z,4 )
c4 s4 0 0
s
4
c4
0
0
0 0 1 200
0
0
0
1
800
400
300
z1
z2
x1
x2
z3 x3
z4h 200
x4h
z0 x0
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3.3 机器人运动学方程
将两式相加得:
cos2
px2
p
2 y
l12
l22
2l1l2
c 21c 2 c1s1s 2 s 21c2 c1s1s 2
则 : 2
co
s1
p
2 x
p
y
l12
2l1l2
l22
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c124 nx oy (a)
3.3 机器人运动学方程 s124 ny ox (b) l1c1 l2c12 px (c)
机器人运动学方程的逆解,也称机器 人的逆运动学问题,或间接位置求解。
逆运动学问题:对某个机器人,当给 出机器人手部在基座标系中所处的位置和
姿态时(即M0h中各元素给定),求出其对 应的关节变量值qi。
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2、运动学方程的逆解
逆运动学问题的可解性: 下面以六自由度机器人PUMA为例,
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3.3 机器人运动学方程
解:(2)已知qi=[30°,-60°,-120,90°]T,则:
1
3
2
2
0 350 3
M0h
3 2
1 2
0
50
0 0 1 480
0 0 0 1
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3.3 机器人运动学方程
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3.3 机器人运动学方程