速度与雅克比矩阵

该博客介绍了如何计算PUMA560机械臂的雅克比矩阵,并展示了在特定关节角度下的矩阵结果。此外,还通过示例展示了速度矢量和角速度矢量的解算过程,提供了相应的MATLAB代码实现。

 

 

 

首先建立关于雅克比矩阵的函数

function [J,T] = puma560_jacobian(theta)

%syms q1 q2 q3 q4 q5 q6

q1 = theta(1)/180*pi;

q2 = theta(2)/180*pi-pi/2;

q3 = theta(3)/180*pi+pi/2;

q4 = theta(4)/180*pi;

q5 = theta(5)/180*pi;

q6 = theta(6)/180*pi;

%             theta  d   a  alpha

SL(1)=Link([0 0 0 pi/2        0     ],'standard');

SL(2)=Link([0 0 0.4318 0           0     ],'standard');

SL(3)=Link([0 0.15 0.0203 -pi/2        0     ],'standard');

SL(4)=Link([0 0.4308 0 pi/2        0     ],'standard');

SL(5)=Link([0 0 0 -pi/2        0     ],'standard');

SL(6)=Link([0 0 0 0           0     ],'standard');

L1=SerialLink(SL,'name','puma560-std');

J = L1.jacob0([q1 q2 q3 q4 q5 q6]);

T = L1.fkine([q1 q2 q3 q4 q5 q6]);

end

然后再命令行窗口输入

J = puma560_jacobian([90 45 0 90 0 45])

输出

J =

   -0.0151   -0.0000    0.0000         0         0         0

    0.1500   -0.0136   -0.3190         0         0         0

   -0.0000    0.0151   -0.2903         0         0         0

   -0.0000    1.0000    1.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000

    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.7071    0.7071   -0.7071

    1.0000   -0.0000   -0.0000    0.7071    0.7071    0.7071

以上表示的是puma560机械臂在关节角为[90 45 0 90 0 45]下的雅克比矩阵。

 

 

 

输入

>> T = trotx(pi/6)*transl(5,2,3);

>> TAB = tr2jac(T)

输出

TAB =

    1.0000         0         0         0    3.5981   -0.2321

         0    0.8660    0.5000   -3.0000   -2.5000    4.3301

         0   -0.5000    0.8660    2.0000   -4.3301   -2.5000

         0         0         0    1.0000         0         0

         0         0         0         0    0.8660    0.5000

         0         0         0         0   -0.5000    0.8660

求解速度矢量和角速度矢量

输入

>> vA=[3,1,4];

>> wA=[1,1,2];

>> V = [vA,wA];

>> VB = TAB*V';

>> VB'

输出

ans =

    6.1340    6.0263   -4.3660    1.0000    1.8660    1.2321

则坐标系{B}速度矢量为v=[6.1340 6.0263 -4.3660]T,角速度矢量为w=[1.0000 1.8660 1.2321]T

### 图像可比矩阵速度可比矩阵的区别 #### 速度可比矩阵 在机器人学中,速度可比矩阵用于描述机器人关节速度末端执行器线速度和角速度之间的关系。对于串联型机器人而言,该矩阵能够将关节空间的速度变化映射到任务空间(通常指笛卡尔坐标系下)的位置和姿态的变化[^2]。 例如,在机械臂操作过程中,如果已知各个关节的角度变化率,则可以通过计算对应的可比矩阵来预测末端效应器如何移动以及旋转。这有助于实现精确控制并规划路径。 ```python import numpy as np def compute_velocity_jacobian(q): """ 计算给定配置 q 下的速度可比矩阵 """ Jv = ... # 这里省略具体实现细节 return Jv ``` #### 图像可比矩阵 相比之下,图像可比矩阵主要应用于计算机视觉领域内涉及摄像机成像模型的任务当中。它反映了物体表面特征点相对于相机位置发生微小位移时所引起的图像平面上投影坐标的改变量。这种变换可以用来估计目标物的空间方位及其运动参数。 当处理带有摄像头传感器的机器人系统时,通过构建从三维世界坐标至二维像素坐标的映射函数,并对其求偏导数得到相应的可比行列式形式即为所谓的“图像可比”。此工具可用于实时跟踪、定位以及其他基于视觉反馈的应用程序开发之中。 ```matlab function Ji = imageJacobian(x, y, z) % 输入 (x,y,z): 物体上某一点的世界坐标 % 构建针孔相机模型下的投影方程... % 对上述方程关于 x,y,z 求偏导获得图像可比矩阵 Ji ... end ``` ---
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