三轴机械臂逆解(几何法)

几何法逆解

几何推导

从末端A点开始逆推,

第一步:求B点坐标

已知A点坐标X,Y和俯仰角γ,可以通过一下公式求出B点坐标

Bx = val_x - a3*cos(pitch);

By = val_y - a3*sin(pitch);

第二步:求出理想的θ1

通过余弦定理公式计算出β

cosbeta = (Bx^2 + By^2 + a1^2 - a2^2)/(2*a1*sqrt(Bx^2+By^2));

beta = acos(cosbeta)*180/pi;

alpha = atan2(By,Bx)*180/pi;

所以得出

theta1 = alpha + beta

第三步:求出理想的θ2

通过余弦定理公式计算出(180 - θ2)

costheta2 = -(Bx^2 + By^2 - a1^2 - a2^2)/(2*a1*a2);

theta2 = -(180 - acos(costheta2)*180/pi)

第四步:求出θ3

通过

γ = θ1 + θ2 + θ3

求出

θ3 = γ- θ1- θ2

 

至此,逆解的角度值全部计算完毕,下一步需要求解每个关节运动过程中的转动速度

 

### 6机械的正向运动学 对于6机械而言,其正向运动学描述的是已知各个关节角度的情况下求末端执行器的位置和姿态的过程。此过程通常基于Denavit-Hartenberg (DH) 参数来建立坐标系之间的转换关系[^1]。 具体来说,通过给定的四个DH参数——关节转角\( \theta_i \),连杆扭角\( \alpha_i \),连杆距离\( d_i \),以及连杆长度\( a_i \),可以构建齐次变换矩阵 \( T_{i}^{i-1} \),用于表示第 i 阶段相对于前一阶段的姿态变化: \[T_{i}^{i-1}= \begin{bmatrix} c(\theta _{i}) & -s(\theta _{i}) c(\alpha _{i})& s(\theta _{i}) s(\alpha _{i}) &a_{i} c(\theta _{i})\\ s(\theta _{i}) & c(\theta _{i}) c(\alpha _{i}) & -c(\theta _{i}) s(\alpha _{i}) & a_{i}s (\theta _{i}) \\ 0 & s(\alpha _{i}) & c(\alpha _{i}) &d_{i}\\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}\] 其中 \( c(x)=cos(x), s(x)=sin(x)\). 为了获得整个手从基座到末端执行器的整体位姿,需依次乘积这些单步变换矩阵得到最终的齐次变换矩阵 \( ^{0}_{n}T \): \[ ^{0}_{n}T= T_{1}^{0}*...*T_{n}^{n-1}\]. ### 6机械向运动学 而向运动学问的是,在指定目标位置与方向的前提下如何反推出所需设置的具体关节角度值。这类问题往往存在多组可能或者无的情况;因此决策略会依赖于特定的应用场景需求来进行优化选择。 一种常见做是在析层面尝试寻找封闭形式决方案,即利用几何关系直接表达出各关节变量关于期望端点坐标的函数关系。然而由于实际工业机器人结构复杂度较高,这种方仅适用于某些特殊构型下的简单模型[^2]。 另一种更为通用的方则是采用数值迭代算逐步逼近理想配置。比如牛顿拉夫森或者其他梯度下降类技术都可以用来高效地搜索满足精度要求的一系列近似集。此类方的优势在于能够处理任意拓扑结构,并且容易加入额外约束条件(如避障路径规划),从而更好地适应现实世界中的多样化任务需求。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import fsolve def ik_solver(target_pose, initial_guess): """ 使用fsolve实现简单的IK求 :param target_pose: 目标位姿 [x,y,z,rx,ry,rz] :param initial_guess: 初始猜测的角度列表 :return: 计算得出的关节角度数组 """ def error_function(q): # 这里应该放置具体的FK计算逻辑, # 并返回当前估计位姿与target_pose间的误差 current_pose = forward_kinematics(q) pos_error = np.array(current_pose[:3]) - np.array(target_pose[:3]) rot_error = np.array(current_pose[3:]) - np.array(target_pose[3:]) return np.concatenate((pos_error,rot_error)) result = fsolve(error_function,initial_guess) return result # 假设forward_kinematics是一个实现了上述提到的正向运动学公式的函数 ```
评论 8
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值