为了实现对灵巧手各关节的实时控制，提高灵巧手工作的"灵巧度"，本文以英国Shadow公司的Shadow仿人灵巧手为研究对象，研究了Shadow灵巧手机械结构特点，运用D-H坐标法，建立了灵巧手的运动学模型，推导出灵巧手的单指正、逆运动学方程，求解出正、逆解析解及相关参数，并且运用Matlab软件对结果进行了验证和仿真，为进一步研究灵巧手动力学问题提供理论依据。

该文档对UR10机器人的正运动学、逆运动学、雅可比矩阵和动力学的计算进行了分析和推导，给出了相关公式

以3UPS-1S机构为研究对象,使用Grubler-Kutzbach自由度公式计算了机构的自由度,通过机器人学及机构学理论确定动、静平台坐标系、旋转矩阵,并根据机构几何关系推导出机构位姿逆解、正解方程,再由位姿方程求导得到雅克比矩阵,从而得到速度逆解、正解方程。分析结果表明:结构调整的3UPS-1S机构满足空间三维转动,且在动平台承受重载时,操作平稳;运动学分析得出机构的位姿正、逆解,速度正、逆解,对此类机构的理论研究很有意义。

机器人运动学的分析是研究机器人控制的基础,能够保证机器人的控制化程度。以库卡机器人为例,建立D-H坐标系,对它进行运动学正反解,用MATLAB辅助计算。

并联五杆运动学

基于MATLAB的机械用举升机构运动学分析.pdf

_基于迭代学习算法的六自由度机械臂运动学求解分析 本文提出拥有记忆单元的迭代学习算法，该算法以目标位姿为驱动，通过神 经网络反向传播求目标位姿与当前位姿之差的平方和对当前关节角的导数，并 通过梯度下降、线性搜索算法寻找最优关节角，执行电机命令至寻找到的关节角 并获得真实位姿，如果满足误差要求，则结束，如果不满足要求，则将刚才实践 的数据加入记忆单元并训练神经网络，继续寻找关节角。通过优化关节角和优化 网络权值这两种无缝衔接的循环的优化过程，达到迭代学习和热启动的目的；通 过使用有限的记忆单元，使神经网络使用更少的数据达到收敛，且不必记忆大量 的训练数据；对不同误差要求的任务，使用本文所提方法训练的神经网络具有更 强的适应性。 对于神经网络认为不可达的位姿，本文提出试探性学习策略算法，在不限制 尝试次数的情况下，可以１００％完成任意精度的任意目标位姿。 本文所提算法是对神经网络模拟的函数关系的反向应用。通过构建良性循 环生态，让神经网络自己去学习。该算法具有普遍适用性

基于ABB-irb120机器人的运动学分析与建模仿真.pdf

：六足机器人整机构型设计和整机运动学模型是机器人样机研制和行为控制的基础。利用GF集理论阐明了六足机 器人整机构型设计的实质即为解决机械腿在机身平台上的布局问题，并基于仿生学原理给出了5种整机构型。介绍了一 种三自由度并联驱动腿部机构，并利用闭环矢量链及求导的方法建立了基于该腿部机构的六足机器人整机运动学模型。 本文给出了六足机器人整机运动学理论及仿真算例，推导出了速度、加速度的理论值及仿真值的拟合图。拟合结果表明： 角速度、角加速度的理论值与仿真值的最大误差量级分别为lo-2(。)／s和10-3(。)Is2，验证了理论模型的正确性。基于该 理论模型，绘制了不同构型下该并联驱动腿的六足机器人的工作空间分布图，选择了工作空间较大的两种整机构型，并对 这两种构型下的六足机器人的运动学性能进行对比分析，选择了一种能够更好发挥该腿部机构综合运动能力的整机构型。本文的研究为该六足机器人的后续研究奠定了理论基础。所使用的整机运动学建模方法对其他六足机器人也实用。

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