机器人研究方向的自我学习[3] 操作臂运动学 连杆变换的推导

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机器人研究方向的自我学习[3] 操作臂运动学 连杆变换的推导

2024-06-23 05:43| 来源: 网络整理| 查看: 265

操作臂运动学 1、连杆参数

在这里插入图片描述 (1)三维空间中的任意两个轴之间的距离均为一个确定值,两个轴之间的距离即为两轴之间的公共垂线的长度。上图中关节轴i-1和关节轴i之间的公垂线的长度为a i-1(下标),即为连杆长度。 (2)α i-1(下标)表示关节轴i-1和关节轴i之间的连杆扭转角。 (3)沿两个相邻连杆共轴线方向的距离可以用一个参数描述,称为连杆偏距。在关节轴i上的连杆偏距记为di。另一个参数描述两相邻连杆绕公共轴线旋转的夹角,该参数称为关节角,记为θi。

因此机器人的每个连杆都可以用4个运动参数来描述。对于转动关节,θi为关节变量,其他三个参数固定不变;对于移动关节,di为关节变量,其他三个参数固定不变。

2、连杆坐标系的建立

在这里插入图片描述

连杆参数在连杆坐标系中的表示方法。 在这里插入图片描述

3、操作臂运动学

连杆变换的推导 我们希望建立坐标系{i}相对于坐标系{i-1}的变换,这个变换是只有一个变量的函数,另外三个参数由机械系统确定,得到:

在这里插入图片描述

4、Matlab练习

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

a、b:

在这里插入图片描述

c: clc clear all a=input("输入欧拉角a:");%a-θ1,b-θ2,c-θ3 b=input("输入欧拉角b:"); c=input("输入欧拉角c:"); A=[cosd(a) -sind(a) 0 0; sind(a) cosd(a) 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1;]%0-1T B=[cosd(b) -sind(b) 0 4; sind(b) cosd(b) 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1;]%1-2T,L1=4 C=[cosd(c) -sind(c) 0 3; sind(c) cosd(c) 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1;]%2-3T,L2=3 T=A*B*C;%0-3T

运行结果:

输入欧拉角a:10 输入欧拉角b:20 输入欧拉角c:30 A = 0.9848 -0.1736 0 0 0.1736 0.9848 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 1.0000 B = 0.9397 -0.3420 0 4.0000 0.3420 0.9397 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 1.0000 C = 0.8660 -0.5000 0 3.0000 0.5000 0.8660 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 1.0000 T = 0.5000 -0.8660 0 6.5373 0.8660 0.5000 0 2.1946 0 0 1.0000 0 0 0 0 1.0000 输入欧拉角a:90 输入欧拉角b:90 输入欧拉角c:90 A = 0 -1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 B = 0 -1 0 4 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 C = 0 -1 0 3 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 T = 0 1 0 -3 -1 0 0 4 0 0 1 0 0 0 0 1 d:

link()函数: L = Link() 创建一个带默认参数的连杆 (2)L = Link(L1)复制连杆L1 (3)L = Link(OPTIONS) 创建一个指定运动学、动力学参数的连杆。 OPTIONS: l.alpha = 0; %杆件长度 l.A = 0; %杆件转角 l.theta = 0; %杆件关节变量 l.D = 0; %相邻杆件偏距 l.sigma = 0; %关节类型 0为旋转 1为平移 l.mdh = 0; %D-H方法类型 0为标准 1为非标准 l.offset = 0; %关节变量偏移 l.qlim = []; %返回关节变量的上下限 [min max]

% it’s a legacy DYN matrix l.m = []; %杆件质量 l.r = []; %返回3×1的关节齿轮向量 v = []; l.I = []; %返回一个3×3 对称惯性矩阵 l.Jm = []; %返回电机惯性 l.G = []; %返回齿轮的传动比 l.B = 0; %返回粘性摩擦 l.Tc = [0 0]; %返回库仑摩擦

fkine()函数: fkine是Robotic toolbox求解正运动的函数,具体是利用MDH方式求解变化矩阵还是DH求解变化矩阵主要看和机械臂定义的类型

参考网址: https://blog.csdn.net/qq_35551200/article/details/97030782?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%20link()%E5%87%BD%E6%95%B0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-2-97030782.nonecase

robot()函数: 参考网址: https://blog.csdn.net/qq_27838307/article/details/80715064?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=robot()%E5%87%BD%E6%95%B0%E7%BB%98%E5%88%B6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-0-80715064.pc_search_result_no_baidu_js

在MATLAB 2019 或者 2020 等高版本里,使用机器人工具箱(robotics toolbox/RTB)对机器人进行可视化时(比如robot.teach,robot.plot)会报错: 参考网址:https://blog.csdn.net/WanZhiQiu_ac/article/details/110234543

clear clc % di a i-1 αi-1]);%定义连杆 L(1)= Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', 0); L(2)= Link('d', 0, 'a', 4, 'alpha', 0); L(3)= Link('d', 0, 'a', 3, 'alpha', 0); b=isrevolute(L(1)); %Link 类函数 b1=isrevolute(L(2)); b2=isrevolute(L(3)); robot=SerialLink([L(1),L(2),L(3)],'name','t'); %SerialLink 类函数 %连接连杆 robot.name='三连杆平面机械臂'; robot.comment='三连机械臂'; robot.display() robforward_kinematics=robot.fkine([pi/2,pi/2,pi/2])%正运动学 view(3); theta = [pi/2,pi/2,pi/2]; W = [-2 2 -2 2 -2 2]; robot.plot(theta,'workspace', W , 'tilesize',1); %SerialLink 类函数

运行结果:

robot = 三连杆平面机械臂:: 3 axis, RRR, stdDH, slowRNE - 三连机械臂; +---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+ | j | theta | d | a | alpha | offset | +---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+ | 1| q1| 0| 0| 0| 0| | 2| q2| 0| 4| 0| 0| | 3| q3| 0| 3| 0| 0| +---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+ robforward_kinematics = 0 1 0 -4 -1 0 0 -3 0 0 1 0 0 0 0 1 >>

在这里插入图片描述



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