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[数据结构与算法]【现代机器人学——螺旋理论】UR5机器人逆运动学求解 |
系列文章目录【现代机器人学——螺旋理论】UR5机器人正运动学求解 提示:本文介绍基于螺旋理论分析的UR5机器人逆运动学求解思路,仅供参考。 文章目录前言”让经典旋量理论惠及更多的人群’这—突破发生在20世纪80年代初°哈佛大学的RogerBrockett基于刚体运动的李群结构向读者展示了如何以数学方式来描述运动链(Brockett, l983b)。该发现的重要性在于’只是简单地通过线性代数与线性微分方程的基本理论来重构旋量理论。有了“现代旋量理论’’这一现代微分几何领域的强大工具’就可以涉及范围更为广泛的机器人问题’其中部分内容将展现在我们这本教材中’其他更优秀,更高级的内容可参考Murray等(l994)的教科书。“ 简单说就是把课程大作业顺便整理发了 参考文章: 一、参考机器人坐标
二、辅助公式(1)已知 e [ S ] θ = [ R p 0 1 ] {e^{\left[ S \right]\theta }} = \left[ {\begin{array}{ccc} R&p\\ 0&1 \end{array}} \right] e[S]θ=[R0?p1?] 可得 e ? [ S ] θ = [ R ? 1 ? R ? 1 p 0 1 ] {e^{ - \left[ S \right]\theta }} = \left[ {\begin{array}{ccc} {{R^{ - 1}}}&{ - {R^{ - 1}}p}\\ 0&1 \end{array}} \right] e?[S]θ=[R?10??R?1p1?] (2)已知 ? sin ? ( θ ) p x + cos ? ( θ ) p y = d - \sin (\theta ){p_x} + \cos (\theta ){p_y} = d ?sin(θ)px?+cos(θ)py?=d 可得 θ = A tan ? 2 ( p y , p x ) ? A tan ? 2 ( d , ± p x 2 + p y 2 ? d 2 ) \theta = A\tan 2({p_y},{p_x}) - A\tan 2(d, \pm \sqrt {{p_x}^2 + {p_y}^2 - {d^2}} ) θ=Atan2(py?,px?)?Atan2(d,±px?2+py?2?d2?) 三、逆运动学1.准备工作本解算方案采用解析法,首先对最终表达式进行变形,将旋转轴一左移 扩写公式得
[
r
11
c
1
+
r
21
s
1
r
12
c
1
+
r
22
s
1
r
13
c
1
+
r
23
s
1
p
1
c
1
+
p
2
s
1
?
r
11
s
1
+
r
21
c
1
?
r
12
s
1
+
r
22
c
1
?
r
13
s
1
+
r
23
c
1
?
p
1
s
1
+
p
2
c
1
r
31
r
32
r
33
p
3
0
0
0
1
]
=
[
?
c
234
c
5
c
6
+
s
234
s
6
?
c
234
c
5
s
6
+
s
234
c
6
c
234
s
5
L
2
c
23
+
L
1
c
2
?
H
2
s
234
+
W
2
c
234
s
5
s
5
c
6
s
5
s
6
c
5
W
1
+
W
2
c
5
s
234
c
5
c
6
+
c
234
s
6
s
234
c
5
s
6
+
c
234
c
6
?
s
234
s
5
H
1
?
H
2
c
234
?
L
2
s
23
?
L
1
s
2
?
W
2
s
234
s
5
0
0
0
1
]
\begin{array}{l} \left[ {\begin{array}{ccc} {{r_{11}}{c_1} + {r_{21}}{s_1}}&{{r_{12}}{c_1} + {r_{22}}{s_1}}&{{r_{13}}{c_1} + {r_{23}}{s_1}}&{{p_1}{c_1} + {p_2}{s_1}}\\ { - {r_{11}}{s_1} + {r_{21}}{c_1}}&{ - {r_{12}}{s_1} + {r_{22}}{c_1}}&{ - {r_{13}}{s_1} + {r_{23}}{c_1}}&{ - {p_1}{s_1} + {p_2}{c_1}}\\ {{r_{31}}}&{{r_{32}}}&{{r_{33}}}&{{p_3}}\\ 0&0&0&1 \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{ccc} { - {c_{234}}{c_5}{c_6} + {s_{234}}{s_6}}&{ - {c_{234}}{c_5}{s_6} + {s_{234}}{c_6}}&{{c_{234}}{s_5}}&{{L_2}{c_{23}} + {L_1}{c_2} - {H_2}{s_{234}} + {W_2}{c_{234}}{s_5}}\\ {{s_5}{c_6}}&{{s_5}{s_6}}&{{c_5}}&{{W_1} + {W_2}{c_5}}\\ {{s_{234}}{c_5}{c_6} + {c_{234}}{s_6}}&{{s_{234}}{c_5}{s_6} + {c_{234}}{c_6}}&{ - {s_{234}}{s_5}}&{{H_1} - {H_2}{c_{234}} - {L_2}{s_{23}} - {L_1}{s_2} - {W_2}{s_{234}}{s_5}}\\ 0&0&0&1 \end{array}} \right] \end{array}
?????r11?c1?+r21?s1??r11?s1?+r21?c1?r31?0?r12?c1?+r22?s1??r12?s1?+r22?c1?r32?0?r13?c1?+r23?s1??r13?s1?+r23?c1?r33?0?p1?c1?+p2?s1??p1?s1?+p2?c1?p3?1??????=??????c234?c5?c6?+s234?s6?s5?c6?s234?c5?c6?+c234?s6?0??c234?c5?s6?+s234?c6?s5?s6?s234?c5?s6?+c234?c6?0?c234?s5?c5??s234?s5?0?L2?c23?+L1?c2??H2?s234?+W2?c234?s5?W1?+W2?c5?H1??H2?c234??L2?s23??L1?s2??W2?s234?s5?1??????? 2.求解 θ 1 \theta_1 θ1?从等式中观测得 { ? p 1 s 1 + p 2 c 1 = W 1 + W 2 c 5 ( 2 , 4 ) c 5 = ? r 13 s 1 + r 23 c 1 ( 2 , 3 ) \left\{ {\begin{array}{ccc} { - {p_1}{s_1} + {p_2}{c_1} = {W_1} + {W_2}{c_5}} \qquad (2,4)\\ {{c_5} = - {r_{13}}{s_1} + {r_{23}}{c_1}}\qquad (2,3) \end{array}} \right. {?p1?s1?+p2?c1?=W1?+W2?c5?(2,4)c5?=?r13?s1?+r23?c1?(2,3)? 可得 使用公式得 3.求解 θ 5 \theta_5 θ5?由前文得知 4.求解 θ 6 \theta_6 θ6?从等式中观测得 5.求解 θ 2 + θ 3 + θ 4 \theta_2+\theta_3+\theta_4 θ2?+θ3?+θ4?机器人2、3、4关节属于并联关节,该三个关节关系紧密,计算的时候会有很多有趣的现象。 6.求解 θ 3 \theta_3 θ3?从等式中观测得 7.求解 θ 5 \theta_5 θ5?已知 8.求解 θ 6 \theta_6 θ6?依据前三项解算直接获得 θ 6 \theta_6 θ6? 9.关于Paden-Kahan子问题使用子问题解析尝试过,最终失败,网上查了一下资料也没找到太多信息,放一点之前的草稿在这里供大家参考下。 四、简单的代码实现临时写的测试小代码,仅限
?
π
2
-\frac{\pi}{2}
?2π?到
π
2
\frac{\pi}{2}
2π?之间,仅供参考。
总结公式中可能存在少量错误,有些是后期代码验证后检测出的。 |
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