26、机器人动力学分析:欧拉 - 拉格朗日方法详解

机器人动力学分析:欧拉 - 拉格朗日方法详解

1. 外力映射与广义力

当在机器人非末端执行器的某点施加外力时,可利用该点的雅可比矩阵将力映射到机器人的关节上。此力可像方程 8.19 那样添加到广义力中。需注意,在欧拉 - 拉格朗日方法里,重力并非广义力,而是计入机器人的势能。

2. 欧拉 - 拉格朗日公式推导

要运用欧拉 - 拉格朗日方法,需先定义机器人的广义坐标和力,再计算其各组件的动能和势能。
- 动能计算 :机器人第 $i$ 个连杆的动能计算公式为:
$K_i = \frac{1}{2}m_iv_{ci}^T v_{ci} + \frac{1}{2}\omega_i^T C_{I_i}\omega_i$ (8.20)
式中,线性和角速度向量可基于任意坐标系,因其内积结果与坐标系无关。但要特别关注连杆的惯性矩阵,若在参考坐标系 ${0}$ 中计算角速度,需用旋转矩阵 $^0R_i$ 和方程 8.8 转换惯性矩阵:
$^0I_i = ^0R_i C_{I_i} ^0R_i^T$ (8.21)
不过,依机器人运动学结构复杂度,在参考坐标系 ${0}$ 计算可能有较大计算负担,很多时候在各连杆坐标系计算更佳。最终,机器人总动能为各组件动能之和:
$K = \sum_{i = 1}^{n} K_i$ (8.22)
在计算中,准确确定连杆质心速度很重要。简单运动学结构的机器人,连杆质心速度可直观得出;复杂结构的机器人则需用递归方法和雅可比矩阵精确简便计算。
- 势能计算 :机器人组件的势能源于重力和连杆连接器的弹簧力(若有),计

【无人机】基于改进粒子群算的无人机路径规划研究[和遗传算、粒子群算进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算(GA)、标准粒子群算等传统优化算进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算(如PSO、GA、蚁群算、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算对比思路,拓展到其他智能优化算的研究与改进中。
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