三自由度机器人轨迹规划(两旋转+移动)

已于 2022-08-16 22:02:21 修改
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分类专栏： 机器人学习 文章标签： 几何学 线性代数 自动驾驶
于 2021-06-22 14:55:57 首次发布
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该博客探讨了三自由度机器人的运动学分析，包括正运动学和逆运动学的求解，并使用Matlab的Robotics Toolbox建立模型。轨迹规划部分比较了五次多项式和匀加速匀减速两种方法，结果显示五次多项式轨迹规划提供了更平滑的运动轨迹，适合该机器人。同时，提供了相关代码和三维模型的下载链接。

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三维模型

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机器人运动学分析

机器人正运动学分析求解
采用D-H（Denavit-Hartenberg）方法建立的三自由度机器人基坐标系、各关节杆件坐标系和机器人末端坐标系如图 3 1所示。
在这里插入图片描述
图 3 1三自由度机器人机构简图

记 表示扭角， 表示连杆长度， 表示连杆偏置， 表示关节角，康复机器人各连杆参数如表1所示。相邻两个坐标系之间的转换关系如式（2）所示。 表 1 上肢康复机器人各连杆参数 连杆编号
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机器人逆运动学分析求解

机器人逆运动学问题采用几何方法进行求解，由于机器人运动在平面内容运动，因此绘制平面内的机

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三自由度机器人(两个旋转+一个移动).rar
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算法，它从起始点开始，通过随机采样和扩展的方式，快速构建一棵搜索树，直到树扩展到目标点附近。算法，它预先在工作空间中随机采样大量的点，并连接附近的点，构建一个概率路图。PRM 算法的优点是构建路图的过程可以离线完成，查询速度快，适用于需要多次路径查询的场景。（例如曼哈顿距离或欧氏距离）。A* 算法在保证找到最优路径的前提下，比 Dijkstra 算法更高效，是机器人路径规划中最常用的算法之一。S-型速度轮廓规划生成的轨迹加速度连续，jerk 有限，运动更加平稳，冲击更小，适用于对运动平稳性要求较高的场景。
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机”即是指机械，机器人的动作过程可以分五部分，即机器人的上升下降、机器人的前伸后缩、机器人的加紧放松、机器人的左转右转、小车的前进后退。机器人原位→机器人前伸→机器人上升→机器人抓取并夹紧→机器人后退→机器人前进（小车）→小车停止→机器人左转90°→机器人前伸→机器人松开→机器人后退（小车）→机器人下降→机器人右转90°→小车后退→退至原位。5） 定位精度和重复定位精度高 由于滚珠丝杠副摩擦小、温升小、无爬行、无间隙，通过预紧进行预拉伸的补偿的膨胀，因此，可以达到较高的定位精度和重复定位精度。
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动力性能好等一系列优点,与目前广泛应用的串联机器人在应用上构成互补关系,因而扩大了机器人的应用领域"Delta并联机器人是最典型的空间三自由度移动的并联机构,Delta机构整体结构简单!紧凑,驱动部分均布于固定平台,这些特点使它具有良好的运动学和动力学特性,实验条件下末端控制加速度可高达5.09-(重力加速度)"大量的实践证明,Delta机构是迄今为止设计最成功的并联机构之一"目前,Delta并联机器人己经广泛应用于化妆品!食品和药品的包装和电子产品的装配"机器人的运动学是机器人动力学!
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