机器人学习笔记(一)

这篇博客是作者关于机器人学习的初步学习笔记,涵盖了基础知识和入门概念。

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机器人学习
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### 机器人学习中的雅可比矩阵应用 #### 雅可比矩阵的概念及其重要性 在机器人学中,雅可比矩阵扮演着至关重要的角色。该矩阵用于描述机器人的末端执行器的速度如何随着各关节角度的变化而变化[^1]。具体来说,对于拥有六个旋转关节的史陶比尔TX90这类六自由度机械臂而言,其雅克比矩阵是个\(6\times6\)大小的方阵。 #### 应用场景:运动控制 通过计算雅可比矩阵,可以实现从关节空间到笛卡尔空间之间的转换。这意味着能够精确地规划并控制机器人手臂的位置和姿态。例如,在工业自动化领域内,工程师们利用这特性来确保装配线上每步骤都能被精准完成。 #### 应用场景二:力矩映射 除了位置外,雅可比矩阵还允许我们将作用于末端执行器上的外部力量反向传播回各个关节处。这对于理解机器人如何响应外界环境至关重要,并有助于设计更加灵敏高效的控制系统。 #### 计算方法简介 针对不同类型的连杆结构(如转动副和平移副),存在特定的方法来构建相应的雅可比子矩阵。最终整个系统的雅可比矩阵由这些部分组合而成。对于具体的数学表达形式以及详细的推导过程,请参阅相关文献获取更多信息。 ```matlab % MATLAB代码片段展示如何创建个简单的雅可比函数 function J = computeJacobian(q) % q 是输入的角度向量 L = [L1; L2; ...]; % 各节段长度 % 初始化零矩阵作为输出 J = zeros(6, length(q)); % 基于正向运动学模型填充每列... end ```
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