【机器人学】6-5.六自由度机器人运动学参数辨识-逆运动学迭代解【附MATLAB代码】

前言

        上一章我们计算了机器人的绝对定位精度和重复定位精度。

【机器人学】6-4.六自由度机器人运动学参数辨识-机器人精度验证【附MATLAB代码】

        我们在空间中走5个点，循环30次，激光测量仪一共采集150个数据，其中激光测量仪数据的计算公式如下图所示：

        其中是指定机器人需要到达的点位，而机器人需要通过运动学逆解，计算6个关节的角度，然后通过伺服控制使得电机旋转到指定的位置。

        这里我们认为激光测量仪测量到的数据为机器人实际到达的位置，而为机器人理论到达的位置，在实际过程中，会产生误差使得机器人的理论位置与实际位置不相同。因此引出了机器人的精度问题。

        随之而来的产生了另一个问题：标定后的DH参数如何用于机器人的运动学逆解？如果你看过我前面的博文：

【机器人学】2-1.六自由度机器人运动学逆解【附MATLAB机器人逆解代码】_6自由度机器人逆向运动学求解公式-优快云博客

       你就会想到再推导一遍机器人逆运动学的公式就OK了。当然，答案是否定的，否则这篇博客也就没有了意义。

        首先，6自由度机器人的DH参数为4*6=24个，这24个参数不为0的参数个数和位置不同，其逆解的表达式也是不同的。所以如果标定后的DH参数差距较大，为每个机器人用不同的逆解的表达式，显然是不太可行的。并且由辨识参数的耦合性分析可知，参数间存在等效关系，个别参数并不能表达真实的机器人DH参数。【机器人学】6-3.六自由度机器人运动学参数辨识- 机器人辨识参数耦合性分析-优快云博客

        因此在实际的工业控制中，采用迭代解的形式进行机器人逆运动学求解。

逆运动学迭代解

        总体思路为用标准的DH参数求逆解（即博文第2-1的内容），用辨识后的DH参数进行优化。

        已知辨识前的DH参数

        辨识后的DH参数

MATLAB代码

        代码文件较多不适合直接放在博客，我上传到了优快云需要的自行下载。

工业控制中使用的-六自由度机器人迭代解

        代码包含了，机器人正解，逆解以及雅可比矩阵的知识，详见我的博客：

【机器人学】1-1.六自由度机器人运动学正解 【附MATLAB代码】【机器人学】2-1.六自由度机器人运动学逆解【附MATLAB机器人逆解代码】

【机器人学】3-1.六自由度机器人速度域-雅克比矩阵【附MATLAB代码】_

结果验证

        第一列为迭代解求得的关节角度，第二列为给定的关节角度。

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