机器人雅可比矩阵的求法_构造法

本文介绍如何使用构造法求解机器人雅可比矩阵,包括适用于不同坐标系建立方法的具体步骤。雅可比矩阵是机器人位置力控制的基础,文章详细讲解了后置法和前置法下的求解过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

机器人雅可比矩阵的求法_构造法

雅可比矩阵对于机器人运动学逆解、静力学分析和动力学分析有重要意义,是机器人位置\力控制的基础。这篇文章主要讲如何用构造法求解雅可比矩阵。
上一篇文章中讲到,D-H矩阵中的坐标系建立有两种方法,本文就针对对这两种坐标系建立方法分别求出雅可比矩阵。

一、(后置法)雅可比矩阵求法

很多教材中的雅可比构造法都是针对后置法(第二种方法)建立的坐标系而言的,第二种坐标系的雅可比矩阵求法简单介绍如下:

线速度和角速度对时间的导数可以表示为:

P˙e=i=1nPeqi=i=1nJpiq˙i

ωe=i=1nJOiq˙i

这种情况下的雅可比矩阵用构造法可以表示为:
J=JPiJOiJPnJOn

其中:
这里写图片描述

具体的推导过程不再赘述。下面来比较两种坐标系下牙科臂矩阵的关系。通过以上公式可以看到,雅可比矩阵只和各关节坐标系的Z 轴和坐标系原点的坐标有关。通过比较两种坐标系的 Z 轴和坐标系原点的关系,可以得出第一种坐标系下的雅可比矩阵的求法。

二、(前置法)雅可比矩阵求法

通过上图中的比较可以看到,左图中的Zi 和右图中的 Zi1 重合,而左图中的 Pi 与右图中的 Pi1 重合,他们都可以用相同的方法求得雅可比矩阵的公式。因此,只要对右图对应的雅可比矩阵做相应的变换,就可以得到左图坐标系下的雅可比矩阵。
变换的方法是:(1)、把 Zi1 换成 Zi ;(2)、把 Pi1 换成 Pi 。得到的雅可比矩阵是:
这里写图片描述

三、参考文献。

1) John J Craig, 机器人学导论(第三版),机械工业出版社,2006.6.
2) Saeed B.Niku 等,机器人学导论——分析、系统及应用,电子工业出版社,2004.1.
3) Bruno Siciliano 等,机器人学 建模、规划与控制,西安交通大学出版社,2013.11.

<think>好的,用户的问题是关于如何用矢量积法机器人动力学中可比矩阵的导数。我需要先回顾一下可比矩阵的基本概念和矢量积法的应用。可比矩阵机器人学中非常重要,它连接了关节空间和笛卡尔空间的速度。矢量积法通常用于计算可比矩阵本身,但用户问的是导数的计算,这可能涉及到速度或加速度的转换。 首先,我应该明确可比矩阵导数的定义。可比矩阵的导数可能指的是对时间的导数,即可比矩阵随时间变化的速率。这在动力学中尤其重要,比如计算加速度或者处理惯性项。根据机器人动力学的知识,可比矩阵的导数可能出现在加速度关系式中,例如末端执行器的加速度不仅与关节加速度有关,还与可比矩阵的导数有关。 接下来,矢量积法通常用于构造可比矩阵,通过每个关节的旋转轴或移动轴对末端执行器速度和角速度的贡献来计算。例如,对于旋转关节,每个关节的角速度会影响末端的速度。因此,可比矩阵的每一列对应于一个关节的速度传递。那么,如何用矢量积法来推导可比矩阵的导数呢? 可能需要从基本的运动学关系出发。末端执行器的速度v和角速度ω可以表示为各关节速度的线性组合,由可比矩阵J(q)乘以关节速度向量q_dot。当考虑加速度时,末端加速度会包含J(q)乘以q_ddot和J_dot(q, q_dot)乘以q_dot。这里的J_dot就是可比矩阵的时间导数,也就是用户提到的导数。 为了计算J_dot,可能需要对J(q)关于时间导,而J(q)是关于关节角度q的函数,因此J_dot可以通过链式法则分解为J对q的偏导数乘以q_dot。但具体如何用矢量积法来高效计算这个导数呢? 或许可以逐个关节分析可比矩阵各列的导数。假设可比矩阵的每一列对应一个关节的速度贡献,那么对每一列导可能需要考虑该关节轴的变化率。例如,对于旋转关节,关节轴的方向可能随着其他关节的运动而变化,因此该轴的单位向量z_i会依赖于前面的关节角度,从而在导数中出现交叉项。 举个例子,考虑一个串联机器人,第i个关节的旋转轴z_i在基座标系中的方向由前面的关节角度决定。当计算J的第i列时,它可能涉及z_i和位置向量p_i的叉乘。因此,J的第i列可能为[z_i × (p_end - p_i), z_i]^T。那么,J的导数需要对这一列关于时间导,即对z_i和p_i的变化率进行分析,这可能需要用到运动学的递推方法,如速度传播法。 推导过程可能较为复杂,需要分步骤进行。首先,回顾可比矩阵的矢量积法构造,然后对每个元素导,考虑各关节变量随时间的变化。例如,对于旋转关节,z_i的变化率可能等于前面所有关节角速度的累积效应,这可能需要使用递归的方式计算。 此外,用户可能需要示例代码,这需要将数学推导转化为数值计算。代码可能需要符号计算库如SymPy来实现自动微分,或者根据推导的解析表达式进行数值计算。考虑到计算效率,解析方法可能更优,但实现起来更复杂。 还需要验证推导的正确性,可能通过简单机器人模型(如平面二连杆)进行验证,比较数值微分和解析解的结果是否一致。同时,注意可比矩阵导数的应用场景,如在加速度级控制或动力学方程中的应用,确保推导符合物理意义。 最后,用户可能对相关应用或进一步的问题感兴趣,比如如何将可比导数用于力控制或轨迹优化,或者与其他动力学参数如质量矩阵的关系。因此,在回答后生成相关问题时,可以涵盖这些方向。</think>### 机器人可比矩阵导数的矢量积法推导 #### 1. 可比矩阵的矢量积法基础 对于串联机器人可比矩阵 $J$ 描述了关节速度 $\dot{q}$ 与末端执行器速度 $v$ 和角速度 $\omega$ 的关系: $$ \begin{bmatrix} v \\ \omega \end{bmatrix} = J(q) \dot{q} $$ 使用矢量积法,可比矩阵的第 $i$ 列对应第 $i$ 个关节的贡献: - **旋转关节**:$J_i = \begin{bmatrix} z_i \times (p_{\text{end}} - p_i) \\ z_i \end{bmatrix}$,其中 $z_i$ 是关节轴方向,$p_i$ 是关节位置[^1]。 - **移动关节**:$J_i = \begin{bmatrix} z_i \\ 0 \end{bmatrix}$。 #### 2. 可比矩阵导数的推导 可比矩阵的导数 $\dot{J}$ 是末端加速度分析的关键: $$ a_{\text{end}} = J(q)\ddot{q} + \dot{J}(q, \dot{q})\dot{q} $$ **推导步骤**: 1. **对可比矩阵的每一列导**: - 对于旋转关节的第 $i$ 列 $J_i = \begin{bmatrix} z_i \times (p_{\text{end}} - p_i) \\ z_i \end{bmatrix}$,其导数为: $$ \dot{J}_i = \begin{bmatrix} \dot{z}_i \times (p_{\text{end}} - p_i) + z_i \times (\dot{p}_{\text{end}} - \dot{p}_i) \\ \dot{z}_i \end{bmatrix} $$ - $\dot{z}_i$ 和 $\dot{p}_i$ 由前面关节的运动引起,可通过递归计算。 2. **递归速度传播**: - 使用速度递推公式计算 $\dot{z}_i$ 和 $\dot{p}_i$,例如: $$ \dot{z}_i = \omega_{i-1} \times z_i \\ \dot{p}_i = \dot{p}_{i-1} + \omega_{i-1} \times (p_i - p_{i-1}) $$ 其中 $\omega_{i-1}$ 是前一级的角速度。 #### 3. 示例代码(符号计算) ```python import sympy as sp # 定义符号变量 q1, q2 = sp.symbols('q1 q2') dq1, dq2 = sp.symbols('dq1 dq2') # 简单二连杆模型参数 L1, L2 = 1, 1 z0 = sp.Matrix([0, 0, 1]) # 基座z轴 # 正向运动学 p1 = sp.Matrix([L1*sp.cos(q1), L1*sp.sin(q1), 0]) p_end = p1 + sp.Matrix([L2*sp.cos(q1+q2), L2*sp.sin(q1+q2), 0]) # 可比矩阵J的构造 J1 = z0.cross(p_end) # 第一列(旋转关节1) J2 = z0.cross(p_end - p1) # 第二列(旋转关节2) J = sp.Matrix.hstack(J1, J2) # 计算可比矩阵的导数dJ/dt dJ = sp.zeros(3, 2) for i in range(2): dJ[:,i] = sp.diff(J[:,i], q1)*dq1 + sp.diff(J[:,i], q2)*dq2 print("可比矩阵J:\n", J) print("\n可比矩阵导数dJ/dt:\n", dJ) ``` #### 4. 关键点说明 - **符号计算**:通过自动微分计算 $\dot{J}$,但实际应用中需解析推导以提高效率。 - **物理意义**:$\dot{J}\dot{q}$ 项反映了由于关节速度引起的科里奥利力和离心力。 - **验证**:可通过数值微分验证结果正确性。
评论 12
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