四足机器人步态仿真（二）PyBullet 机械臂运动学仿真（以绘制圆形路径为例）

观前提醒：本章主要内容是通过PyBullet仿真kuka机械臂，并控制机械臂末端按照预定轨迹运动

一、什么是运动学？
运动学是物理学的一个分支，专注于物体的运动描述，包括位移、速度、加速度等，而不考虑这些运动是如何产生的（即不考虑力和质量）。运动学可以应用在很多领域，包括机械工程、机器人学、生物力学等。

在机器人学中，运动学特别指的是机器人各个部件之间的运动关系。机器人的运动学可以分为两个主要的部分：

• 正运动学（Forward Kinematics, FK）：这部分处理从给定的关节角度（机器人的配置）到确定机器人手臂末端执行器（例如工具、爪子等）的位置和方向的转换。在正运动学中，你知道每个关节的角度，你要计算的是末端执行器的确切位置。这通常是通过机器人的几何参数来实现的，比如关节的长度和它们之间的固定角度。
• 逆运动学（Inverse Kinematics, IK）：这部分处理的是相反的问题，即确定使机器人的末端执行器达到特定位置和方向所需的关节角度。逆运动学在机器人编程中尤其重要，因为通常我们知道机器人的工具需要在哪个位置执行任务，但我们需要计算出为了达到这个位置，各个关节应该如何移动。逆运动学可能有多个解（即不同的关节配置可以导致末端执行器在相同的位置），也可能没有解（当期望位置超出机器人的工作范围时）。

运动学解析一般需要考虑到机器人的物理结构，例如关节的类型（旋转关节或滑动关节）、关节的排列（串联或并联）以及每个关节的限制等。在复杂的系统中，运动学分析可能需要运用到数学和计算工具，如矩阵代数、三角学和数值方法。

二、如何在PyBullet中实现正逆运动学
正运动学

在PyBullet中，正运动学的计算通常是隐式进行的。当你设置了机器人关节的状态后，PyBullet会自动计算出机器人末端执行器的位置和方向。例如：

resetJointState(bodyUniqueId, jointIndex, targetValue, targetVelocity)