6、机器人运动学方程:从手臂到主体的运动分析

机器人运动学方程:从手臂到主体的运动分析

1. 初步定义

在机器人运动学的研究中,为了准确描述机器人的运动,需要建立合适的坐标系。对于TORVEastro机器人,我们首先在其中心主体上嵌入一个坐标系。由于每个手臂第一关节的三个旋转轴都在同一平面上,我们将坐标系原点置于这三个轴的交点处。在给手臂依次编号后,$x_B$轴位于该平面上,方向与第一个手臂第一关节的旋转轴相同;$z_B$轴垂直于该平面,其指向使得三个手臂的编号呈逆时针方向;$y_B$轴的设置则保证该坐标系为右手坐标系。

为了描述中心主体在工作环境(如轨道空间站)中的位置,我们引入点向量$p_B$,它表示主体坐标系原点在空间站固定坐标系中的位置。主体的方向由相对于主体坐标系轴的三个单位向量$x_B$、$y_B$和$z_B$表示。这四个向量用于定义一个$4\times4$的齐次矩阵$Q_B$(主体位姿矩阵),表达式如下:
[
Q_B =
\begin{bmatrix}
x_B & y_B & z_B & p_B \
0 & 0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
]
这个矩阵$Q_B$还可以将主体坐标系中的点坐标转换为空间站坐标系中的对应坐标。

另外,我们在三个末端执行器上分别设置了坐标系,用于描述它们的位置和方向。对于第$k$个手臂的末端执行器坐标系,其一个轴沿着抓手接近物体的方向,另一个轴指定抓手的方向(从一个手指到另一个手指),最后一个轴与前两个轴构成右手坐标系。与这些轴相关联的单位向量分别为$a_k$、$s_k$和$n_k$,它们的分量是相对于空间站坐标系的。末端执行器的位置由向量$p

【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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