16、机器人系统运动学与牛顿 - 欧拉公式解析

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机器人系统运动学与牛顿 - 欧拉公式解析

1. 机器人系统运动学奇异情况

机器人系统运动学中存在多种奇异情况,这些情况会对机器人的运动产生限制。具体如下:
- 三个平行共面旋转关节轴 :这种情况出现在带有球形手腕的肘部机械臂完全伸展或完全缩回时。
- 四个旋转关节轴相交于一点 :特定的机械结构会导致四个旋转关节轴相交于一点。
- 四个共面旋转关节 :当四个旋转关节处于同一平面时会出现这种情况。
- 六个旋转关节沿一条线相交 :特定的机械臂设计可能会使六个旋转关节沿一条线相交。
- 一个棱柱关节轴垂直于两个平行共面旋转关节 :在某些特殊的机械结构中会出现这种奇异情况。

除了雅可比奇异情况外,如果关节变量受到上下界的约束,机械臂的运动也会受到限制。当一个关节达到其边界时,实际上就会减少一个自由度。

2. 运动学问题集

2.1 齐次变换问题

  • SCARA 机器人
    1. 推导齐次变换 (H_{\mathbb{A}}^{\mathbb{B}})。
    2. 推导齐次变换 (H_{\mathbb{B}}^{\mathbb{C}})。
    3. 推导齐次变换 (H_{\mathbb{C}}^{\mathbb{D}})。
    4. 求 (\mathbb{D}) 框架原点在 (\ma
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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