四足机器人运动学

一:运动学建模

根据四足机器人的机械模型,测量出机械腿的关节间距,根据关节间距建立D-H模刑。
D-H模型主要应用于机器人运动学,在每个连杆上建立一个坐标系,通过齐次坐标变换,便可建立首末坐标系的关系。
记舵机1到舵机2的轴间距为L1,舵机2到舵机 3的轴间距为L2,舵机3到腿末端的轴间距为L3,关节夹角1为01,关节夹角2为02,关节夹角3为03,建立D-H参数表。

二:正运动学解算

建立D-H表后,进行正运动学解算,建立关节夹角与足端坐标的方程。首先根据D-H表得出齐次变换矩阵。随后将矩阵相乘,取矩阵的第四列,完成正运动解算计算结果如下所示。

三:逆运动学解算

四:机身姿态解算

记PL为机身中心到腿起始端的向量,Pw是腿起始端到足端的向量,P是机身中心O到足端的向量Ps为站立状态下的腿起始端到足端的向量.

五:机身位置控制

记机身位置为PB,Pw是腿起始端到足端的向量,Ps为站立状态下的腿起始端到足端的向量

六:步态

四足机器人在四脚着地时是消极稳定的状态,走路时则不一定。如果每次只动一只脚,让其他三只脚仍稳稳地踩在地上,即是消极稳定状态,然而四足机器人也可以放弃此状态,进入积极稳定状态,这样可以动得比较快。这两种步态分别被称作爬行与快步。

        这里我们使用爬行作为四足机器人运动的步态,运动过程中必须保证每次移动的时候都有三只脚踩在地面上,且重心放在这三只脚形成的三角形内,如果重心离开这个三角形太久,机器人就会跌倒。如下图所示:

七:全向行走+转弯的数学原理

记机器人移动时线速度为 V,角速度为w,VX,VY分别是机器人x轴和y轴方向的速度,w是机器人的角速度。向量OC垂直于向量,且规定 OC的方向由V顺时针旋转90度获得。

<think>好的,我现在需要帮助用户查找关于机器人运动学逆解的算法或实现方法。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。引用1提到实验目的中有几何法和代数法,以及舵机校准和可视化方法。引用3中有一段具体的代码,计算肩部转角gama,使用了数学库中的平方根和反正切函数,这应该属于几何法的实现部分。 用户的问题集中在逆解算法和实现方法上,所以我需要先解释什么是运动学逆解,然后分步骤介绍常见的解决方法。根据已有的知识,逆解通常有几何法和代数法两种。几何法可能更直观,适合结构简单的机器人,而代数法可能涉及矩阵运算,适合更复杂的结构。 接下来,我需要将引用中的内容整合进去。例如,引用3中的代码示例展示了如何用几何法计算转角,这可以作为一个具体的例子。同时,用户可能需要知道如何将数学公式转化为代码,所以代码示例很重要。 另外,用户可能对实际应用中的问题感兴趣,比如多解情况和如何选择解,以及代码实现中的具体步骤,比如坐标系的建立、关节角度的计算等。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并包含实际代码示例。 还要注意引用标注,在提到几何法、代数法、多解情况时,需要添加对应的引用标识。例如,引用1提到几何法和代数法,引用3提供了代码实现,这些地方都需要标注引用。 最后,生成的相关问题需要与主题紧密相关,比如逆解的具体方法、多解处理、实际挑战等,确保问题能引导用户进一步探索。</think>机器人运动学逆解算法实现可分为以下步骤,结合几何法与代数法进行说明: ### 一、建立运动学模型 1. 定义腿部结构:通常采用3自由度串联结构(髋关节俯仰/横摆、膝关节) 2. 建立坐标系: - 基坐标系$O_0$(髋关节原点) - 髋关节坐标系$O_1$ - 膝关节坐标系$O_2$ - 端坐标系$O_E$ ### 二、几何法求解(适用于平面结构) 1. 投影分解:将三维空间问题分解到矢状面/冠状面 $$d = \sqrt{y^2 + z^2},\ \ l = \sqrt{d^2 - h^2}$$ 其中$h$为结构高度参数[^3] 2. 关节角度计算(Python示例): ```python import math def inverse_kinematics(x, y, z): # 髋关节横摆角计算 theta1 = math.atan2(y, x) # 矢状面投影 d_proj = math.sqrt(x**2 + z**2) # 三角形几何解算 L1 = 50 # 大腿长度(mm) L2 = 50 # 小腿长度(mm) D = math.sqrt(d_proj**2 + (L1 + L2)**2) # 髋关节俯仰角 alpha = math.atan2(z, d_proj) beta = math.acos((L1**2 + D**2 - L2**2)/(2*L1*D)) theta2 = alpha + beta # 膝关节角度 theta3 = math.acos((L1**2 + L2**2 - D**2)/(2*L1*L2)) return math.degrees(theta1), math.degrees(theta2), math.degrees(theta3) ``` ### 三、代数法求解(D-H参数法) 1. 建立D-H参数表: | 关节 | θ(°) | d(mm) | a(mm) | α(rad) | |---|---|---|---|---| | 1 | θ1 | 0 | 0 | π/2 | | 2 | θ2 | 0 | L1 | 0 | | 3 | θ3 | 0 | L2 | 0 | 2. 正运动学方程: $$ \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} (L_1c_2 + L_2c_{23})c_1 \\ (L_1c_2 + L_2c_{23})s_1 \\ L_1s_2 + L_2s_{23} \end{bmatrix} $$ 其中$c_i=\cosθ_i$, $s_i=\sinθ_i$, $c_{23}=\cos(θ_2+θ_3)$ 3. 逆解推导: - 通过方程联立解算各关节角度 - 需处理多解情况(肘部向上/向下配置) ### 、实现注意事项 1. 多解处理:根据机器人姿态选择合理解 ```python # 选择膝关节向下配置 theta3 = -theta3 if theta3 > 0 else theta3 ``` 2. 奇异点规避:当腿完全伸展时需特殊处理 3. 物理约束检查: ```python if not (-90 < theta2 < 90 and -120 < theta3 < 0): raise ValueError("超出关节运动范围") ``` ### 五、可视化验证 建议使用Matplotlib进行三维可视化验证,对比理论解与实际运动轨迹是否一致[^1][^2]。
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