小车模型——麦克纳姆轮

移动底盘麦克纳姆轮的运动学与动力学解析


一、麦克纳姆轮的结构与运动原理

麦克纳姆轮(Mecanum Wheel)由轮毂和围绕轮毂的辊子组成,辊子轴线与轮毂轴线成45°夹角。这种设计使得每个辊子可沿母线自由滑动,当轮子旋转时,辊子的包络面形成圆柱形,从而允许底盘实现全向移动(如平移、旋转及斜向运动)。
核心特点

  • 互为镜像的轮对:A轮和B轮分别以不同方向旋转,产生互补的横向分速度,实现灵活运动。
  • 被动辊子:辊子无动力,但通过其倾斜角度将轮毂旋转分解为轴向与横向速度分量。

二、运动学分析

运动学模型描述了底盘运动与轮子转速之间的关系,分为正运动学(从轮速推导底盘速度)和逆运动学(从底盘速度推导轮速)。

1. 逆运动学模型

目标:根据底盘速度 ( [ x ˙ r , y ˙ r , ϕ ˙ ] T ) ([ \dot{x}_r, \dot{y}_r, \dot{\phi} ]^T) ([x˙r,y˙r,ϕ˙]T)(X轴平动、Y轴平动、绕几何中心自转角速度),计算四个轮子的角速度 ( [ θ ˙ 1 , θ ˙ 2 , θ ˙ 3 , θ ˙ 4 ] T ) ([ \dot{\theta}_1, \dot{\theta}_2, \dot{\theta}_3, \dot{\theta}_4 ]^T) ([θ˙1,θ˙2,θ˙3,θ˙4]T)
推导步骤

  1. 底盘运动分解:刚体运动可分解为三个独立分量:
    { x ˙ r = X轴平动速度 y ˙ r = Y轴平动速度 ϕ ˙ = 自转角速度 \begin{cases} \dot{x}_r = \text{X轴平动速度} \\ \dot{y}_r = \text{Y轴平动速度} \\ \dot{\phi} = \text{自转角速度} \end{cases} x˙r=X轴平动速度y˙r=Y轴平动速度ϕ˙=自转角速度[[3]][[5]]
  2. 轮轴速度计算:每个轮轴中心速度由底盘运动叠加自转产生的切向速度。例如,轮1的轴心速度:
    { V w , 1 , x = x ˙ r − l b ϕ ˙ V w , 1 , y = y ˙ r + l a ϕ ˙ \begin{cases} V_{w,1,x} = \dot{x}_r - l_b \dot{\phi} \\ V_{w,1,y} = \dot{y}_r + l_a \dot{\phi} \end{cases} {Vw,1,x=x˙rlbϕ˙Vw,1,y=y˙r+laϕ˙
    其中 ( l a , l b ) (l_a, l_b) (la,lb) 为底盘半长和半宽。
  3. 辊子速度投影:仅辊子方向的速度分量对轮速有贡献。设辊子方向单位向量为 ( u ) (u) (u),则轮速与辊子速度关系为:
    θ ˙ i = 辊子速度 R = V w , i ⋅ u R \dot{\theta}_i = \frac{\text{辊子速度}}{R} = \frac{V_{w,i} \cdot u}{R} θ˙i=R辊子速度=RVw,iu
    其中 ( R ) (R) (R) 为轮半径。
  4. 矩阵形式逆运动学方程
    [ θ ˙ 1 θ ˙ 2 θ ˙ 3 θ ˙ 4 ] = 1 R [ 1 − 1 − ( l a + l b ) 1 1 ( l a + l b ) 1 1 − ( l a + l b ) 1 − 1 ( l a + l b ) ] [ x ˙ r y ˙ r ϕ ˙ ] \begin{bmatrix} \dot{\theta}_1 \\ \dot{\theta}_2 \\ \dot{\theta}_3 \\ \dot{\theta}_4 \end{bmatrix} = \frac{1}{R} \begin{bmatrix} 1 & -1 & -(l_a + l_b) \\ 1 & 1 & (l_a + l_b) \\ 1 & 1 & -(l_a + l_b) \\ 1 & -1 & (l_a + l_b) \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \dot{x}_r \\ \dot{y}_r \\ \dot{\phi} \end{bmatrix} θ˙1θ˙2θ˙3θ˙4 =R1 11111111(la+lb)(la+lb)(la+lb)(la+lb) x˙ry˙rϕ˙ [[3]][[4]]
2. 正运动学模型

通过逆运动学矩阵的伪逆矩阵 ( J + ) (J^+) (J+) 计算底盘速度:
[ x ˙ r y ˙ r ϕ ˙ ] = R 4 [ 1 1 1 1 − 1 1 1 − 1 − 1 l a + l b 1 l a + l b − 1 l a + l b 1 l a + l b ] [ θ ˙ 1 θ ˙ 2 θ ˙ 3 θ ˙ 4 ] \begin{bmatrix} \dot{x}_r \\ \dot{y}_r \\ \dot{\phi} \end{bmatrix} = \frac{R}{4} \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ -1 & 1 & 1 & -1 \\ -\frac{1}{l_a + l_b} & \frac{1}{l_a + l_b} & -\frac{1}{l_a + l_b} & \frac{1}{l_a + l_b} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \dot{\theta}_1 \\ \dot{\theta}_2 \\ \dot{\theta}_3 \\ \dot{\theta}_4 \end{bmatrix} x˙ry˙rϕ˙ =4R 11la+lb111la+lb111la+lb111la+lb1 θ˙1θ˙2θ˙3θ˙4 [[3]][[4]]

3. 特殊情况下的运动分析
  • 纯X轴平移:所有轮子同向旋转,辊子方向速度分量叠加为平移速度。
  • 纯Y轴平移:轮子对称反向旋转,产生横向合力。
  • 纯自转:对角线轮子反向旋转,形成旋转力矩。

三、动力学分析

动力学模型用于计算底盘运动所需的电机扭矩,考虑摩擦力、质量分布等因素。

1. 牛顿第二定律与力平衡

沿特定方向(如Y轴)的动力学方程:
∑ F y = m a y = F 牵引力 − F 滚动摩擦 \sum F_y = m a_y = F_{\text{牵引力}} - F_{\text{滚动摩擦}} Fy=may=F牵引力F滚动摩擦
其中:

  • 牵引力:由电机扭矩产生,与轮速成正比。
  • 滚动摩擦力:与轮子接触面的法向力 ( N ) (N) (N) 和摩擦系数 ( k ) (k) (k) 相关:
    F 摩擦 = k N = k ( m g 4 ) F_{\text{摩擦}} = k N = k \left( \frac{m g}{4} \right) F摩擦=kN=k(4mg)
2. 电机扭矩计算

单个电机的扭矩 ( T i ) (T_i) (Ti) 与牵引力关系为:
T i = F 牵引力 , i ⋅ R T_i = F_{\text{牵引力},i} \cdot R Ti=F牵引力,iR
结合运动学模型,广义动力学方程可表示为:
[ T 1 T 2 T 3 T 4 ] = 1 R [ 1 − 1 − ( l a + l b ) 1 1 ( l a + l b ) 1 1 − ( l a + l b ) 1 − 1 ( l a + l b ) ] − 1 [ m v ˙ x + k 1 v x m v ˙ y + k 2 v y I ω ˙ + k 3 ω ] \begin{bmatrix} T_1 \\ T_2 \\ T_3 \\ T_4 \end{bmatrix} = \frac{1}{R} \begin{bmatrix} 1 & -1 & -(l_a + l_b) \\ 1 & 1 & (l_a + l_b) \\ 1 & 1 & -(l_a + l_b) \\ 1 & -1 & (l_a + l_b) \end{bmatrix}^{-1} \begin{bmatrix} m \dot{v}_x + k_1 v_x \\ m \dot{v}_y + k_2 v_y \\ I \dot{\omega} + k_3 \omega \end{bmatrix} T1T2T3T4 =R1 11111111(la+lb)(la+lb)(la+lb)(la+lb) 1 mv˙x+k1vxmv˙y+k2vyIω˙+k3ω
其中 ( k 1 , k 2 , k 3 ) (k_1, k_2, k_3) (k1,k2,k3) 为摩擦系数, ( I ) (I) (I) 为转动惯量4


四、应用与挑战
  1. 应用场景
    • 工业AGV、服务机器人:灵活避障与精准定位。
    • 无人机/无人车:复杂地形下的全向移动。
  2. 挑战
    • 动力学复杂性:需考虑轮间耦合、摩擦非线性等问题。
    • 控制精度:依赖高精度电机与实时反馈系统。

五、总结

麦克纳姆轮通过辊子的45°倾斜设计实现了全向移动,其运动学模型基于线性分解与矩阵运算,动力学模型则需平衡牵引力与摩擦力。实际应用中需结合参数标定(如轮半径 ( R ) (R) (R)、底盘尺寸 ( l a , l b ) (l_a, l_b) (la,lb))和控制算法优化,以克服动力学非线性带来的挑战。

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