微分变换构造雅可比逆解

微分变换构造雅可比逆解
注意:雅可比矩阵的构造和逆解的解算,此处只是理论,还需联系实际学习实验。
机器人微分运动原理:
1)机器人运动链中某一连杆对于固定系的位姿为T(T当前),经过微运动后该杆对固定系的位姿变为T+dT(T目标),若这个微运动是相对于固定系进行的,总可以用微小的平移和旋转来表示,即
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T目*T-1=Trans(dx,dy,dz)*Rot(k,)*T*T-1
Trans(dx,dy,dz)*Rot(k,)=T目*T-1

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注意:矩阵中各个不同符号代表是相对固定坐标系的的微分运动值(角度或位移量)
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2)若微分运动是相对于某个杆系{i}进行的,则T+dT可以表示为
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T-1*T目=T-1*T*Trans(dx,dy,dz)*Rot(k,)
Trans(dx,dy,dz)*Rot(k,)=T-1*T目

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注意:矩阵中左上角的T代表是相对坐标系T的微分运动值(角度或位移量)
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1.目标矩阵:在这里插入图片描述
2.根据当前各个关节角度,计算当前位姿矩阵T

3.由当前位姿和目标位姿计算微分运动矩阵:
在这里插入图片描述对于任一给定的坐标系T的微分运动矩阵:(矩阵中左上角的T代表是相对坐标系T的微分运动值)
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4.根据微分运动矩阵,可以得到关节的微分运动D:
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5.构建雅可比矩阵:
a.计算各连杆变换
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b.计算各连杆至末端连杆的变换
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c.计算J(q)的各列元素,第i列
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所决定。

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若该关节为移动关节:
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6.根据雅可比矩阵,将一个坐标系内位置和姿态的微小变化变换为机器人手坐标系的位置和姿态的微小变化。

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即:
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7.关节变量=J(q)-1*D
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注意:雅克比矩阵非满秩则无逆矩阵,故用svd分解求伪逆代替
8.设置阈值η和迭代次数N,进行迭代
1)当关节变量每个值的绝对值都小于η(η是满足精度需要的自定义小数)时,迭代结束,并输出当前各个关节值。
2)当迭代次数>N(N为满足预计迭代次数要求的自定义充分大数)时,迭代结束,并输出迭代失败信息
3)当关节变量>η且迭代次数小于N时,令θcur=θcur+dθ,并计算Tcur=Tθcur
9.重复2到8步骤,直至迭代退出条件满足

<think>好的,我现在需要处理用户关于机械臂运动学算法实现的问题。用户之前已经询问过相关的内容,现在需要更详细的算法实现方法。首先,我得回顾一下之前提供的资料,确保这次回答的一致性和深入性。 根据引用[1],牛顿法是用来求的一种数值方法,而引用[2]提到了使用Python进行矩阵运算辅助计算。用户可能希望了具体的算法步骤以及如何编码实现,特别是牛顿法的应用。我需要先整理牛顿法在机械臂中的流程,然后考虑如何用代码实现。 首先,机械臂运动学的问题可以转化为求非线性方程组。牛顿法的核心是迭代求,需要计算可比矩阵或伪。这可能涉及到正向运动学的计算,可比矩阵构造,以及迭代终止条件的设置。 接下来,我需要确定如何将这些数学步骤转化为代码。例如,正向运动学部分需要根据DH参数构建变换矩阵,这可能需要符号运算库如SymPy。然后,可比矩阵的计算可能需要数值微分或者符号求导,这取决于实现方式。牛顿法迭代过程中需要不断更新关节角度,直到末端位姿误差足够小。 用户可能遇到的问题包括可比矩阵的奇异性如何处理,迭代的收敛性,以及初始猜测的选择。这些需要在回答中提及可能的决方案,比如使用伪、加入阻尼因子,或者采用优化算法结合牛顿法。 另外,引用[2]提到使用Python辅助计算,所以用Python编写示例代码比较合适。可能需要用到NumPy进行矩阵运算,SciPy的优化库或者其他数值方法库。但代码需要简洁明了,展示核心步骤,比如迭代过程、误差计算和更新规则。 还需要注意用户可能对符号运算不熟悉,因此可能需要释代码中涉及的关键步骤,比如如何从DH参数构建变换矩阵,如何计算可比矩阵等。同时,要提醒用户在实际应用中需要考虑的细节,比如关节限制、计算效率等。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能进一步关心的点,比如其他数值方法(如可比迭代、粒子群优化)、如何处理多情况、实时性要求等。确保问题能够引导用户深入理该主题。</think>### 机械臂运动学算法实现详 #### 一、牛顿法求的核心步骤 1. **建立运动学方程** 根据DH参数建立正运动学模型,末端位姿矩阵可表示为: $$T(\theta) = A_1(\theta_1)A_2(\theta_2)...A_n(\theta_n)$$ 其中$A_i$为单关节变换矩阵[^2]。 2. **定义目标函数** 设目标位姿为$T_{target}$,定义误差函数: $$F(\theta) = \text{vec}(T(\theta) - T_{target})$$ 将问题转化为求$F(\theta)=0$的非线性方程组。 3. **牛顿法迭代公式** 迭代更新关节角度: $$\theta_{k+1} = \theta_k - J^{\dagger}(\theta_k)F(\theta_k)$$ 其中$J$为可比矩阵,$\dagger$表示伪[^1]。 #### 二、Python代码实现框架 ```python import numpy as np from scipy.linalg import pinv def newton_inverse_kinematics(T_target, theta_init, max_iter=100, tol=1e-6): theta = theta_init.copy() for _ in range(max_iter): T_current = forward_kinematics(theta) # 正运动学计算 error = pose_error(T_current, T_target) # 计算位姿误差 if np.linalg.norm(error) < tol: break J = compute_jacobian(theta) # 可比矩阵计算 delta_theta = pinv(J) @ error # 伪增量 theta -= delta_theta return theta # 示例调用 T_target = np.array([[1,0,0,0.5],[0,1,0,0.2],[0,0,1,0.3],[0,0,0,1]]) theta_solution = newton_inverse_kinematics(T_target, np.zeros(6)) ``` #### 三、关键实现细节 1. **可比矩阵计算** - 数值法:通过微小扰动计算微分 $$J_{ij} = \frac{\partial f_i}{\partial \theta_j} \approx \frac{f(\theta+\Delta\theta_j) - f(\theta)}{\Delta\theta_j}$$ - 析法:基于运动学模型推导(效率更高但实现复杂) 2. **奇异处理** 添加阻尼因子避免奇异: $$\Delta\theta = (J^TJ + \lambda I)^{-1}J^T e$$ 3. **初始值选择** - 使用上一时刻 - 关节空间中线性插值 - 随机采样筛选最优 #### 四、其他数值方法对比 | 方法 | 收敛速度 | 计算量 | 稳定性 | |-----------|-------|-------|------------| | 牛顿法 | 二次收敛 | 大 | 依赖初始值 | | 拟牛顿法 | 超线性 | 中等 | 较好 | | 粒子群优化 | 慢 | 极大 | 全局搜索能力强 | | Levenberg-Marquardt | 中等 | 较大 | 鲁棒性最好 |
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