平面三连杆机械臂ik(SO-ARM100可用此简化逆解控制)

常规三连杆

x_e = l_1\cos \theta_1+l_2\cos( \theta_1+\theta_2)+l_3\cos ( \theta_1+\theta_2+\theta_3)

y_e = l_1\sin \theta_1+l_2\sin ( \theta_1+\theta_2)+l_3\sin ( \theta_1+\theta_2+\theta_3)

\phi_e = \theta_1+\theta_2+\theta_3

上述公式实现正解(Forward Kinematic)

为解决其逆运动学问题,运动学结构重绘于下图。问题在于找到三个关节角度θ1​、θ2​、θ3​,使末端执行器到达期望位置和姿态(xe​,ye​,ϕe​)。我们采用两步法:首先,根据(xe​,ye​,ϕe​)求解腕部位置(点B);然后,根据腕部位置求解θ1​、θ2​;角度θ3​可直接由腕部位置确定

x_w = x_e-l_3\cos\phi_e

y_w = y_e-l_3\sin\phi_e

接着

\alpha = \tan^{-1}\frac{y_w}{x_w}

根据余弦定理可得:

l^2_1+l^2_2-2l_1l_2\cos\beta = r^2

\theta_2 = 180^{\circ}-\beta = \pi-\cos^{-1}\frac{l^2_1+l^2_2-x^2_w-y^2_w}{2l_1l_2}

\theta_1 = \alpha-\gamma = tan^{-1}\frac{y_w}{x_w}-cos^{-1}\frac{l^2_1-l^2_2+x^2_w+y^2_w}{2l_1\sqrt{x^2_w+y^2_w}}

\theta_3 = \phi_e-\theta_1-\theta_2

而另一个解可得:

\theta'_1 =\alpha+\gamma

\theta'_2 =-\theta_2

\theta'_3 = \phi_e-\theta_1'-\theta_2'

SO-ARM100(微变化的三连杆)

此机械臂在第二第三关节中间有一段固定偏移。下述定义的关节角与上方不一致,这个定义直接符合上述机械臂里的角度定义,无需额外转换。

l'_1= \sqrt{l_1^2+l_{12}^2}

\theta_2 = 90^{\circ}-\delta+\beta = \pi/2+\tan^{-1}\frac{l_{12}}{l_1}-\cos^{-1}\frac{l'^2_1+l^2_2-x^2_w-y^2_w}{2l'_1l_2}

\theta_1 = 90-\alpha-\gamma-\delta

### 连杆机械运动学算法实现方法 对于连杆机械的运动学问题,通常涉及通过给定的目标位置来计算所需的关节角度。这类问题可以通过多种方式决,其中一种常用的方法是采用几何法或数值分析中的牛顿迭代法。 #### 几何析法 当机械具有简单的几何关系时,可以直接利用角函数建立方程组并求得闭合形式的答。然而这种方法仅适用于特定类型的机械配置,在面对更复杂的结构时可能难以应用[^3]。 #### 数值逼近法—牛顿迭代法 为了克服几何析法局限性的同时保持较高的精度和效率,可以考虑使用基于梯度下降原理的优化算法之一 — 牛顿迭代法来进行近似求。此过程涉及到构建误差函数以及其雅可比矩阵,并不断更新估计值直到收敛至满意的结果为止[^1]。 ```matlab function q = newton_raphson_ik(T_target, q_initial) % T_target: 目标位姿变换矩阵 % q_initial: 初始猜测的姿态向量 max_iter = 100; tol = 1e-6; for iter=1:max_iter J = compute_jacobian(q); % 计算当前构型下的雅克比矩阵 delta_T = forward_kinematics(q)*inv(T_target)-eye(4); dq = -pinv(J)*(delta_T(1:3,4));% 使用伪增量变化 if norm(dq)<tol break; end q = mod(q+dq&#39;, pi*2-pi); % 更新姿态变量并限制范围 [-pi,+pi] end end ``` 上述代码展示了如何运用MATLAB编写一个基本版本的新顿拉夫森迭代程序用于寻找满足指定末端效应器位置条件的一系列关节角设置方案。这里假设`compute_jacobian()` 和 `forward_kinematics()` 已经被定义好用来分别获取雅克比矩阵和前向运动学模型输出。
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