QuIK:超快速且高度稳健的机器人运动学库
QuIK A fast inverse kinematics library. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/quik4/QuIK
项目介绍
QuIK 是一款专为串联机械臂设计的超高效 C++ 运动学库。它基于一种新颖的 QuIK 算法,该算法已在 IEEE-TRO 发表论文中详细描述。QuIK 算法利用三阶速度运动学,显著提高了广义逆运动学的求解速度和可靠性。该库采用 Denevit-Hartenberg(DH)约定来描述运动学,这是一种广泛适用于大多数机械臂的约定,能够以更高效的计算方式表述运动学。
项目技术分析
QuIK 库的核心是一个基于 DH 参数的逆运动学求解器。DH 参数是一种描述机器人或运动链几何结构的方法,它包括四个参数:a
(连杆长度)、alpha
(扭转角度)、d
(连杆偏移)和 theta
(关节角度)。这些参数定义了相邻连杆之间的空间关系。
QuIK 算法的创新之处在于在迭代求解器中使用了更高阶的导数。传统的逆运动学求解器通常使用几何雅可比矩阵进行阻尼牛顿搜索,而 QuIK 算法则同时使用一阶和二阶导数,以二次曲线近似机器人的运动学函数,从而更有效地捕捉函数特性,实现更快的收敛速度和更低的错误率。
项目及技术应用场景
QuIK 库适用于以下场景:
- 当无法或不愿推导出机器人逆运动学的闭式解时。
- 当机器人经过运动学校准,DH 表被扰动,不存在闭式解时。
- 当机器人结构过于复杂,无法推导出闭式解,或者缺少球形手腕,无法解耦旋转和平移运动学时。
- 当需要进行更复杂的零空间优化时(未来版本中计划实现)。
QuIK 库的主要功能包括:
- 高效稳健的 6-DOF 约束逆运动学求解。
- 正运动学。
- 速度运动学/雅可比矩阵计算。
项目特点
QuIK 库具有以下特点:
- 超快速求解:在样本 6-DOF 机械臂上,QuIK 的平均求解时间仅为 21 微秒,远快于其他现有求解器。
- 高可靠性:QuIK 的错误率极低,当初始猜测接近真实解时,错误率几乎为零。
- 通用性:适用于大多数串联机械臂,且不依赖特定的机器人模型或闭式解。
- 易于集成:可以直接集成到 ROS2 或纯 C++ 项目中,并提供了 Python 示例代码。
- 可扩展性:虽然目前不支持超过 6 个关节的机械臂的零空间优化,但代码本身支持高阶链,未来计划实现更多高级功能。
以下是 QuIK 与其他求解器的性能对比:
| 求解器 | 平均求解时间 | 错误率 | | ------------ | ------------ | ------- | | QuIK | 21 μs | 0.13% | | KDL (ROS 中使用) | 148 μs (x7) | 5.3% (x40) | | Matlab 机器人工具箱 | 670 μs (x32) | 1.1% (x9) |
这些数据表明,QuIK 在求解速度和可靠性方面具有显著优势,特别是在初始猜测接近真实解时,其性能更是脱颖而出。
QuIK 库的构建和使用都非常简单。它可以直接集成到 ROS2 的工作空间中,并建议使用发布版标志进行编译以获得最佳性能。库中的代码结构清晰,提供了丰富的示例和文档,使得开发者能够快速上手并应用于自己的项目中。
总之,QuIK 是一个值得推荐的开源项目,它为机器人运动学求解提供了高效、可靠且通用的解决方案。无论是学术研究还是实际应用,QuIK 都能帮助开发者节省时间并提高项目的成功率。
QuIK A fast inverse kinematics library. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/quik4/QuIK
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考