ppt机器人正逆运动学

为解决机器人逆解过程中存在解被丢失、大量矩阵逆乘、多组解的问题，提出了一种新的推导MO-TOMAN机器人逆运动学的方法。在解的推导过程中，采用双变量正切函数避免了解被丢失的可能性，回避了大量的逆矩阵相乘，简化了求解过程，大大减少了计算量，针对有多阻逆解的情况，采用“最短行程”准则，选取一组最接近于当前操作臂的解。研究成果已在深圳市元创兴科技有限公司自主研发的六自由度工业机器人中得到成功应用。实际应用结果表明本文研究的方法是正确的。

此示例说明如何使用符号变量定义双连杆平面机器人手臂，并计算正向和反向运动学。 该示例还使用等高线图将结果可视化。 此外，它还展示了如何计算系统 Jacobian 并在 Simulink 模型中进一步使用它。 Simulink 模型使用逆运动学方程和系统 Jacobian 来模拟机器人，使其写或画“你好”这个词。

此功能解决了最常见的工业串行机械手类型的逆运动学问题。 这些是具有 3R 正交平行基础结构和球形手腕的机械手。 对具有偏移量的正交平行基和球形手腕的机械手的最简单结构描述只需 7 个几何参数即可完成（点击图片）。 因此，此处不使用 Denavit-Hartenberg 参数集。 教程从加载不同工业机器人的设计参数开始： >> opw_参数 要计算史陶比尔 TX40 给定末端执行器姿势的所有解，请使用： >> theta = ik_6Ropw( staeubli_tx40, [40,400,500], [1, 0.3, 0.1], 0.25) 这里 [40,400,500] 表示末端执行器的位置，[1, 0.3, 0.1] 和 0.25 是末端执行器方向的可能输入。 [1, 0.3, 0.1] 表示z_e 轴的方向和 0.25 围绕 z_e 轴的旋转。 可以使用第一个解通过以下函数计算

机器人DH参数建模、详细建模、正逆运动学仿真与轨迹规划仿真

用雅可比矩阵转置的方法实现了逆运动学问题，源码是C#的.可以演示。

本文档将有助于更好地理解正向运动学和逆向运动学。 对于正向运动学，您只需要角度，它为您提供末端执行器位置，在反向运动学中提供末端执行器位置（坐标轴），GUI 将为您提供实现该位置所需的角度。

第三样条插值matlab代码四足机器人腿的轨迹生成 使用逆运动学、三次样条和 Arduino 实现原型腿的轨迹生成。 该项目允许控制四足机器人原型腿以描述所需的轨迹。 目标是以某种方式移动机器人的腿，使得机器人的脚点遵循由机器人任务空间中的几个点相对于肩部位置定义的轨迹。 使用机器人足部的期望轨迹和腿部几何配置，可以通过逆运动学获得腿部每个关节的角度以达到所需的足部位置。 然后，使用三次样条数据插值，获得腿的每个关节的周期性轨迹。 最后，使用 Arduino Mega 板和 Maestro 伺服控制器，命令每个关节处的伺服电机在每个时间步遵循所需的轨迹，从而使机器人腿遵循所需的轨迹。 本项目中的文件 任务空间中所需的脚位置在 .xlsx 文件中指定。 用于处理数据、反向运动学、轨迹生成和结果图的代码位于 .m 文件中。 （我使用 Matlab 是为了方便和快速原型设计，但代码很容易转移到任何其他编程语言，例如 Python）。 使用 Arduino Mega 板和 Maestro 伺服控制器命令伺服电机的代码在 .ino 文件中。 结果

针对由模块化关节构成的六自由度串联机器人手臂, 采用DH法对手臂的操作空间进行了描述, 得到了正运动学模型; 采用欧拉角表示手臂姿态, 得到了包含六个参数的用于表示手臂位姿的完备广义坐标, 并对欧拉角的几何关系进行了分析。针对SolidWorks虽然实体建模简洁方便但计算并非其强项的缺点, 编写相应接口程序, 将建立的手臂三维实体模型保留几何约束关系简化后导入MATLAB软件。基于MATLAB编写正逆运动学算法验证程序以及连杆驱动程序, 实现了手臂的仿真运动。通过仿真, 不仅更进一步验证了手臂正逆运动学解算的正确性, 而且非常直观地看出手臂末端在空间中运行的路径以及各关节的动作情况。机器人手臂正逆运动学算法正确性的验证及运动仿真为手臂的精确定位及其路径规划提供了必要的保证。

提供了两个简单的模型，显示了运动学反演的基本迭代算法的特征，即雅可比转置、其伪逆和阻尼最小二乘法 (DLS)。 可以交互式地比较串行两连杆和三连杆链条的优点和缺点。 对于后者，还给出了梯度投影方法以利用机械手的冗余来耦合次要任务。