机器人坐标系

本文深入解析了机器人坐标系的四大类型:关节坐标系、世界坐标系、工具坐标系和用户坐标系。阐述了它们在机器人定位与姿态控制中的作用,以及如何通过设定工具坐标系和用户坐标系简化机器人示教过程。

机器人坐标系

机器人在空间的位置坐标由其末端所处的位置及姿态来决定。
机器人坐标系主要分4类,关节坐标系(joint)、世界坐标系(world)、工具坐标系(tool)、用户坐标系(user)。
关节坐标系最为直观,它是组成机器人所有关节的电机位置或角度。
世界坐标系是以机器人安装底座处位坐标系原点建立的笛卡尔坐标系,机器人在工作空间中的点位,可以由X、Y、Z、W、P、R这6个数据组成的一个数据集合表示。
机器人在空间的位置坐标由其末端所处的”位置“及”姿态“来决定。(位置及姿态的概念是理解工具坐标系及用户坐标系的基础。)
X、Y、Z这3个数据决定了机器人末端在空间中的位置,W、P、R这3各数据决定了机器人末端在空间的姿态,它们实际表现为,绕X轴、Y轴、Z轴进行旋转。
工具坐标系和用户坐标系的作用:设定一种坐标系,方便机器人点位示教。
在工具坐标系中,可以实现这样一种动作,保持机器人的一点在空间中的位置不变,只改变该点在空间的姿态,这个点就是该工具坐标系的坐标原点。
用户坐标系的优点:使机器人沿着所建立的坐标系的X、Y、Z方向移动,改变机器人在空间中的位置,保持机器人坐标原点的姿态不变。
当用户作业空间的方向与当前已有坐标系的X、Y、Z方向不一致时,在示教点位时,不方便,为了尽快使机器人走到用户想要的位置,用户可根据自己需要的方向建立用户坐标系。
在没有设置工具坐标系和用户坐标系时,默认的由机器人世界坐标系代替。

### 机器人坐标系的定义与应用场景 机器人坐标系是用于描述机器人及其工作环境中物体位置和方向的数学框架。在机器人操作系统(ROS)中,坐标系系统是实现机器人定位、导航和感知的基础。通过定义不同的坐标系,可以更有效地处理机器人在复杂环境中的运动和交互。[^1] 在ROS中,常见的坐标系包括世界坐标系机器人本体坐标系、传感器坐标系等。世界坐标系通常固定在环境中,作为全局参考。机器人本体坐标系则固定在机器人上,随着机器人的移动而变化。传感器坐标系则用于描述特定传感器(如摄像头、激光雷达)所感知到的空间信息。[^3] 坐标系之间的转换是机器人系统中不可或缺的一部分。例如,在计算机视觉中,世界坐标系中的点需要转换为相机坐标系,以便与图像中的像素点建立联系。这种转换涉及到相机的外部参数(如位置和姿态)和内部参数(如焦距和畸变系数),从而实现从三维空间到二维图像的映射。[^3] 在实际工程应用中,尤其是无人系统、导航制导、传感器融合等领域,空间中的物体位置常常需要跨多个坐标系进行变换。例如,从相机拍摄的图像坐标,到平台坐标、地理坐标,再到全球标准的经纬高表示(WGS-84),这中间涉及了一整套坐标系的定义与转换逻辑。[^2] ### 机器人坐标系的应用场景 1. **定位与导航**:机器人通过传感器获取环境信息,并将其转换到世界坐标系中,以确定自身的位置和方向。这一过程通常涉及SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术,用于构建环境地图并同时进行定位。[^1] 2. **传感器融合**:不同传感器(如激光雷达、IMU、GPS)提供不同坐标系下的数据。为了整合这些数据,需要进行坐标系变换,以便在统一的坐标系下进行分析和处理。[^2] 3. **运动控制**:机器人的运动控制通常基于其本体坐标系。例如,当机器人需要避开障碍物时,控制器会根据传感器数据计算出避障路径,并将其转换为机器人本体坐标系下的运动指令。[^1] 4. **计算机视觉**:在视觉SLAM和目标检测中,图像坐标系世界坐标系之间的转换至关重要。通过相机标定,可以获得相机的内外参数,从而实现从图像坐标到世界坐标的转换。[^3] 5. **多机器人协作**:在多机器人系统中,每个机器人可能有自己的局部坐标系。为了实现协同任务,需要将各个机器人坐标系统一到一个全局坐标系下。 ### 示例:坐标系变换在ROS中的实现 在ROS中,`tf`(Transform)库用于管理坐标系之间的变换。以下是一个简单的示例,展示如何使用`tf`库发布和监听坐标系变换。 ```python import rospy import tf rospy.init_node('tf_example') # 创建一个TransformBroadcaster对象,用于发布坐标系变换 br = tf.TransformBroadcaster() # 假设机器人世界坐标系中的位置为 (1.0, 2.0, 0.0),方向为 0 弧度 translation = (1.0, 2.0, 0.0) rotation = tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, 0) # 发布从 "world" 到 "robot_base" 的变换 br.sendTransform(translation, rotation, rospy.Time.now(), "robot_base", "world") # 监听坐标系变换 listener = tf.TransformListener() try: # 获取从 "robot_base" 到 "laser" 的变换 listener.waitForTransform("robot_base", "laser", rospy.Time(), rospy.Duration(4.0)) (trans, rot) = listener.lookupTransform("robot_base", "laser", rospy.Time(0)) print("Transformation from robot_base to laser: ", trans, rot) except (tf.LookupException, tf.ConnectivityException, tf.ExtrapolationException) as e: print("Error: ", e) ``` 在上述代码中,首先创建了一个`TransformBroadcaster`对象,用于发布从`world`到`robot_base`的坐标系变换。然后,使用`TransformListener`来监听并获取从`robot_base`到`laser`的变换信息。这种机制使得机器人能够实时跟踪不同坐标系之间的关系,从而实现精确的定位和控制。
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