qq_41845878的博客

迭代牛顿-欧拉法牛顿欧拉法的步骤向外回归（outward recursion）step 1step 2向内回归（inward recursion）step 3step 4牛顿欧拉法的三种形式无坐标系NE算法（Coordinate-Free Algorithm）连杆坐标系NE算法（Link-Coordinates Algorithm）3-D向量NE算法 牛顿欧拉法的步骤 牛顿欧拉法（NE）是求解机器人动力学逆解的一种方法。动力学逆解定义为：已知机器人的构型qqq和运动的速度q˙\dot{q}q˙​和加速度q¨

六维空间向量表示法目录1、运动和力2、空间速度和空间力3、加法运算和模乘4、点积(内积)5、坐标变换6、叉积(向量积，外积)7、微分8、加速度9、空间动量10、空间惯量11、空间运动方程 目前对机器人动力学还没有一套标准的表示法，比如有3D向量、齐次矩阵、六维空间向量等。其中最有效的是六维空间向量（ Spatial Vector Notation），本文是我看《Handbook of robotics》的笔记，其中看起来弯弯曲曲的字母vfv fvf表示3维向量，看起来直直的v f 表示六维空间向量。 1、运

DH参数到底是什么（懵了好多次，这次记个笔记） 最近，毕设搞得差不多，想着找Springer的《Handbook of robotics》来看看，了解一下当前机器人的研究现状。但是看到<2.4节：几何描述参数>的时候，我发现上面的DH参数我怎么看不懂了？幸亏以前用的时候总结过一条规律，拿来翻翻之后，我觉得我又行了。 先看看Handbook上描述DH参数的示意图 千万不要看着两个坐标轴相交了，交点就是坐标系原点，图中是zi−1z_{i-1}zi−1​与xi−2x_{i-2}xi−2​ 相交。 这