雅可比矩阵

学习笔记之——Jacobian matrix(雅可比矩阵) 在《斯坦福大学公开课——机器人学》视频课程中一开始就提到了Jacobian matrix的重要性。为此写下本学习笔记作为记录 目录 定义 Jacobian Matrix 在正运动学中的应用 参考资料 定义 在向量微积分中,雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵,其行列式称为雅可比行列式。 雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。因此,雅可比... 阅读详情

一、定义

 二、示例

                                                                                      

机械臂控制——雅可比矩阵 前面提到过,雅可比矩阵表示的关节速度和末端笛卡尔速度微分运动的关系,运动包括旋转和平移,微分运动的话就是对应线速度和角速度。 更进一步理解就是基坐标系的微分运动和末端坐标系的微分运动。 内容接着上一篇文章。 我们已经清楚地求出了基坐标系和末端坐标系的微分关系,是一个6x6的矩阵(与6-DOF无关,是因为有六个矢量。 前面的等式中,对于 n o a p 的值我们是可以当作已知量。暂时未知的就是关节的平移微量和旋转微量,若我们事先知道了。 一旦我们知道这些数据,我们就能求出这两个坐标系之间的关系。利用这样的关系 阅读详情

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