【RBDL】——逆动力学计算代码

说明:使用RBDL库对PUMA560进行逆动力学计算

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <rbdl/rbdl.h>
using namespace std;
using namespace RigidBodyDynamics;
using namespace RigidBodyDynamics::Math;


int main(int argc, char* argv[]) {
	// 初始化模型
	Model* model = NULL;
	model = new Model();
	model->gravity = Vector3d(0., 0., -9.81);

	// 建立body和joint
	unsigned int body_1_id, body_2_id, body_3_id, body_4_id, body_5_id, body_6_id;
	Body body_1, body_2, body_3, body_4, body_5, body_6;
	Joint joint_1, joint_2, joint_3, joint_4, joint_5, joint_6;
	SpatialTransform transform1, transform2, transform3, transform4, transform5, transform6;
	
	// joint 1
	// 给定连杆的属性:质量参数、质心坐标、相对于质心坐标系下的惯性矩阵
	body_1 = Body(1.5169716e02, Vector3d(0.0, 1.9711689e-01, 0.0), Vector3d(4.8657650e0, 8.0656606e-1, 4.8386171e0));
	joint_1 = Joint(JointTypeRevoluteZ); // z轴旋转——给定关节的信息:关节类型、运动轴
	body_1_id = model->AddBody(0, Xtrans(Vector3d(0., 0., 0.)), joint_1, body_1); // 父类id(base=0),关节之间的坐标转换矩阵6*6,关节模型、连杆属性

	// joint 2
	Matrix3d Ic2 = { 1.1099332e-1, -2.1408301e-06,  0.0000000e+00,
					-2.1408301e-06,  1.4242639e0,  0.0000000e+00,
					0.0000000e+00,  0.0000000e+00,  1.5175183e0 };
	body_2 = Body(4.2573547e01, Vector3d(2.1602233e-01, 0.0, 5.2500000e-01), Ic2);
	joint_2 = Joint(JointTypeRevoluteZ);
	body_2_id = model->AddBody(body_1_id, Xrotx(-M_PI/2.0), joint_2, body_2);

	// joint 3
	Matrix3d Ic3 = { 1.2572857e-1, -2.5635707e-2,  0.0000000e+00,
					-2.5635707e-2,  3.0412096e-2,  0.0000000e+00,
					0.0000000e+00,  0.0000000e+00,  1.3991337e-1 };
	body_3 = Body(1.5016164e01, Vector3d(2.7797697e-02, 1.1158399e-01, 0.0), Ic3);
	joint_3 = Joint(JointTypeRevoluteZ);
	body_3_id = model->AddBody(body_2_id, Xtrans(Vector3d(0.5, 0., 0.475)), joint_3, body_3);

	// joint 4
	body_4 = Body(1.3394044e01, Vector3d(0.0, 0.0, -8.5230887e-02), Vector3d(3.8447017e-2, 4.0217134e-2, 3.5221322e-2));
	joint_4 = Joint(JointTypeRevoluteZ);
	transform4 = Xrotx(-M_PI / 2.0); transform4.r = Vector3d(0.050, 0.370, 0.0);
	body_4_id = model->AddBody(body_3_id, transform4, joint_4, body_4);

	// joint 5
	body_5 = Body(4.0643721e0, Vector3d(0.0, 4.3130210e-02, 0.0), Vector3d(7.3768163e-3, 2.9234594e-3, 7.8628976e-3));
	joint_5 = Joint(JointTypeRevoluteZ);
	transform5 = Xrotx(M_PI / 2.0);
	body_5_id = model->AddBody(body_4_id, transform5, joint_5, body_5);

	// joint 6
	body_6 = Body(7.2366096e-01, Vector3d(0.0, 0.0, 1.1679712e-01), Vector3d(2.3002405e-04, 2.3002400e-04, 3.0415291e-04));
	joint_6 = Joint(JointTypeRevoluteZ);
	transform6 = Xrotx(-M_PI / 2.0);
	body_6_id = model->AddBody(body_5_id, transform6, joint_6, body_6);


	// 动力学变量
	VectorNd Q = VectorNd::Zero(model->dof_count);
	VectorNd QDot = VectorNd::Zero(model->dof_count);
	VectorNd QDDot = VectorNd::Zero(model->dof_count);
	VectorNd Tau = VectorNd::Zero(model->dof_count);


	ofstream file;
	file.open("data.txt");

	// 输入关节角度
	double a0, a2, a3;
	for (int i = 0; i < 1000; i++)
	{
		// 关节输入
		a0 = 0.0; a2 = (3.0 / 999.0 / 999.0) * (150.0 - a0); a3 = -(2.0 / 999.0 / 999.0 / 999.0) * (150.0 - a0);
		Q[0] = (a0 + a2 * i *i + a3 * i *i*i) / 180.0 * M_PI;
		QDot[0] = (0.0 + 2.0 * a2 * i + 3.0 * a3 * i *i) / 180.0 * M_PI;
		QDDot[0] = (0.0 + 2.0 * a2 + 6.0 * a3 * i) / 180.0 * M_PI;

		a0 = 10.0; a2 = (3.0 / 999.0 / 999.0) * (80.0 - a0); a3 = -(2.0 / 999.0 / 999.0 / 999.0) * (80.0 - a0);
		Q[1] = (a0 + a2 * i *i + a3 * i * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDot[1] = (0.0 + 2.0 * a2 * i + 3.0 * a3 * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDDot[1] = (0.0 + 2.0 * a2 + 6.0 * a3 * i) / 180.0 * M_PI;
		
		a0 = 0.0; a2 = (3.0 / 999.0 / 999.0) * (80.0 - a0); a3 = -(2.0 / 999.0 / 999.0 / 999.0) * (80.0 - a0);
		Q[2] = (a0 + a2 * i * i + a3 * i * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDot[2] = (0.0 + 2.0 * a2 * i + 3.0 * a3 * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDDot[2] = (0.0 + 2.0 * a2 + 6.0 * a3 * i) / 180.0 * M_PI;

		a0 = 0.0; a2 = (3.0 / 999.0 / 999.0) * (-100.0 - a0); a3 = -(2.0 / 999.0 / 999.0 / 999.0) * (-100.0 - a0);
		Q[3] = (a0 + a2 * i * i + a3 * i * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDot[3] = (0.0 + 2.0 * a2 * i + 3.0 * a3 * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDDot[3] = (0.0 + 2.0 * a2 + 6.0 * a3 * i) / 180.0 * M_PI;

		a0 = 0.0; a2 = (3.0 / 999.0 / 999.0) * (30.0 - a0); a3 = -(2.0 / 999.0 / 999.0 / 999.0) * (30.0 - a0);
		Q[4] = (a0 + a2 * i * i + a3 * i * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDot[4] = (0.0 + 2.0 * a2 * i + 3.0 * a3 * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDDot[4] = (0.0 + 2.0 * a2 + 6.0 * a3 * i) / 180.0 * M_PI;

		a0 = 0.0; a2 = (3.0 / 999.0 / 999.0) * (50.0 - a0); a3 = -(2.0 / 999.0 / 999.0 / 999.0) * (50.0 - a0);
		Q[5] = (a0 + a2 * i * i + a3 * i * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDot[5] = (0.0 + 2.0 * a2 * i + 3.0 * a3 * i * i) / 180.0 * M_PI;
		QDDot[5] = (0.0 + 2.0 * a2 + 6.0 * a3 * i) / 180.0 * M_PI;

		// 动力学计算
		InverseDynamics(*model, Q, QDot, QDDot, Tau);
		file << Tau.transpose() << endl;
		std::cout << Tau.transpose() << std::endl;
	}

	file.close();
	delete model;
	return 0;
}
### 机器人传动方式的计算方法 #### 动力学基础理论 机器人的运动由多个关节协同完成,而这些关节之间的力传递和速度变化遵循特定的动力学规律。对于串联型机械臂而言,其正向动力学问题涉及求解给定输入扭矩下的末端执行器轨迹;逆向动力学则关注如何根据期望的端部位移反推出所需施加的驱动力矩。 为了精确描述这种复杂的交互过程,通常会引入牛顿-欧拉方程或者拉格朗日形式化表达式来进行建模[^1]: \[ \tau = M(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q})\dot{q} + G(q) \] 其中 \(M\) 表示广义质量矩阵,\(C\) 是科里奥利离心项系数阵列,\(G\) 则代表重力矢量函数。\(\tau\)、\(q\) 分别对应各关节处所受外力矩以及角度位置变量。 #### RBDL 库的应用实例 实际工程实践中往往借助成熟的物理引擎辅助构建并解析上述模型。RBDL (Rigid Body Dynamics Library) 正是一款专为此目的设计开发的强大工具包,在处理多刚体系统的动态特性方面表现出色。下面给出一段利用该库实现基本操作的小例子: ```cpp #include <rbdl/rbdl.h> using namespace RigidBodyDynamics; Model model; // 添加连杆... Body body_fixed (1., XTrans(Eigen::Vector3d(0., 0., 1.)), SpatialInertia(...)); model.AddBody (...); // 初始化条件设定... VectorXd q = VectorXd::Zero(model.dof_count); VectorXd dq = VectorXd::Zero(model.dof_count); VectorXd ddq_desired = ... ; // 设定目标加速度... // 计算所需的驱动转矩... VectorXd tau; InverseDynamics (model, q, dq, ddq_desired, tau); ``` 此段代码片段展示了怎样基于已知的状态信息(即姿态角及其一阶导数)配合预期的二阶微分值来获取使系统达到指定状态所需要的净作用力矩大小[^2]。 #### 关于惯性和碰撞响应的理解 当涉及到更细致层面比如单个组件内部结构或是与其他实体间相互影响的时候,则需进一步考虑局部性质如质心分布情况、形状特征等因素所带来的效应。例如文中提到的小车案例中就体现了这一点——由于存在固有惯性属性使得车辆在启动停止过程中呈现出明显的滞后现象;另外当它撞击到其他障碍物时也会因为接触面间的摩擦阻力产生额外变形甚至推动对方移动的效果。这些都是通过定义合理的惯性张量I与弹性恢复因子e等参数加以体现出来的[^3]。
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