机械臂【逆运动学】

最新推荐文章于 2025-05-11 16:01:27 发布
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分类专栏： 电控实践 文章标签： 笔记
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版权

回顾正运动学fk：
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IK：

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几何法

代数法

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六轴

456轴交再同一点 == 有解析解
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下列公式为正运动学部分结论
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a和d是长度 ，theta和alfa是角度
**疑问：alfa0=0？ == Z轴互相平行 **

已知末端要在空间XYZ处如下
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绿色项：P4的原点对3
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最后用万能公式算theta3

机械臂逆运动学
ByteWhizX的博客
09-08 708
在迭代计算关节角度的循环中，我们首先计算了机械臂末端执行器的当前位置和姿态，然后计算了位置误差和姿态误差。接下来，我们计算了雅可比矩阵，该矩阵描述了末端执行器位置和姿态对关节角度的敏感性。机械臂逆运动学是指根据机械臂末端执行器（例如夹具、工具或传感器）的期望位置和姿态，推导出机械臂各关节角度的过程。逆运动学在机械臂控制中起着重要的作用，它使我们能够将所需的末端执行器位置转化为关节角度的控制命令。在本文中，我们将介绍一种用于计算机械臂逆运动学的基本方法，并提供相应的 MATLAB 源代码实现。
【花雕学编程】Arduino FOC 之五自由度机械臂逆运动学求解（梯度下降法）
雕爷学编程
11-06 1029
涉及硬件操作的代码，您要在使用前确认引脚和电平等参数的正确性和安全性。在Arduino平台上实现FOC可以提供平滑的运行和高度的扭矩、速度和位置控制，它通过精确控制电机的电流和电压来实现高效率、高精度和低噪声的操作。5、创新：Arduino可以让你用电子的方式来表达你的创意和想象，你可以用Arduino来制作各种有趣和有用的项目，如机器人、智能家居、艺术装置等。1、高性能电机控制：FOC是一种高级的电机控制算法，可以精准控制PMSM(永磁同步电机)和BLDC(无刷直流)电机，实现平滑的转速和扭矩输出。
【机械臂GUI设计】 机械臂GUI设计，机械臂多种动力学控制，笛卡尔运动、关节空间运动、运动学分析
2401_84610415的博客
11-29 1186
本文首先介绍了机械臂的运动学分析方法，并通过逆运动学和正运动学模型分别实现了笛卡尔空间和关节空间的运动控制。接着，开发了一个基于GUI的用户界面，用户可以通过简单的图形化界面设置目标点，实时观察机械臂的运动过程。通过对多种控制算法的仿真和实验，验证了该设计的有效性，能够满足实际生产中对精度和效率的要求。
【机器人学导论】6自由度机械臂逆运动学求解—牛顿法（数值法，仅旋转关节）
热门推荐
风高秋月白，雨霁晚霞红
09-01 3万+
牛顿法求解机器人逆运动学。
机械臂逆运动学--python版
MR_Colorful的博客
06-20 1411
前言：在树莓派上，若想对机械臂进行逆运动学求解，相较于代数法，几何法求解机械臂逆运动学具有明显优势：计算速度快且资源消耗低，适合树莓派的有限计算能力；这些误差可能来源于机械连接件的制造误差、装配误差或者在实际运动过程中由于各类力的作用导致的偏差。：这是在垂直方向上存在的系统误差。类似地，这种误差可能是由于机械臂的垂直方向定位存在一些不可避免的偏差，导致机械臂的末端位置在垂直方向上产生了误差。它可能是因为机械臂的关节在设计或制造过程中存在一些未考虑到的偏差，导致目标位置在水平方向上产生了误差。
MATLAB - 机械臂逆运动学进行轨迹控制建模
weixin_46300916的博客
11-16 4064
本 Simulink 示例演示了逆运动学块如何驱动机械手沿指定轨迹运动。所需的轨迹被指定为机械手末端效应器的一系列紧密间隔姿势。轨迹生成和航点定义代表了许多机器人应用，如拾取和放置操作、根据空间加速度和速度曲线计算轨迹，甚至利用摄像头和计算机视觉模拟外部对关键帧的观察。轨迹生成后，逆运动学模块可将其转换为关节空间轨迹，然后用于模拟机械手和控制器的动态。本示例使用的机械手是 Rethink Sawyer™ 机器人机械手。
机械臂逆运动学的数值方法及其MATLAB实现
weixin_55249340的博客
07-05 1543
分析了常见的数值方法的优缺点，完成任意自由度的机械臂逆算法的MATLAB代码编写和算法对比。
5DOF机械臂逆运动学求解
weixin_43404836的博客
07-31 2935
5DOF机械臂一、模型简化二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、模型简化 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') impo
MATLAB - 双连杆机械臂逆运动学的推导及应用
weixin_46300916的博客
01-29 3084
将机器人的连杆长度、关节角度和末端执行器位置定义为符号变量。指定机器人连杆长度的数值。L1 = 1;L2 = 0.5;将末端执行器的 X 和 Y 坐标定义为关节角度的函数。将符号表达式转换为 MATLAB 函数。
三轴机械臂逆运动学解算（附代码）
xiaoming0120的博客
02-10 1万+
三轴机械臂逆运动学解算（附代码） 机械臂运动位姿的求解有两种方式 一、正运动学 通过控制已知的连轴（舵机或电机）的旋转角度，求出机械臂终端的空间坐标 二、逆运动学 通过已知的抓取点的空间坐标，求解出三个舵机所需要转动的角度，这里主要讲解逆运动学解法 ​​ 此处θ1 ，θ2， θ3是三个舵机所需转动的角度 ，γ是杆3相对于x轴的夹角，根据刚体旋转，逆运动学求解，会得到两个解，即有两种姿态，相对于前一个杆逆时针旋转的夹角为正，顺时针为负。如上图第一种姿态（上折线），θ1＜0，θ2<0，θ3＞0 三、求解
matlab机械臂逆运动学代码-Mechanical-Arm-Motion-Planning:机械手臂运动计划
05-25
matlab机械臂逆运动学代码机械手臂运动计划 该博客记录了我对6自由度机械臂的运动计划的实现。 请注意，逆运动学实现的报告仍未完成，一旦完成，我将上载它。 该代码是关于C的运动学和逆运动学的实现。此外，机械臂...
六轴机械臂逆运动学求八组逆解MATLAB程序.rar
09-12
六轴机械臂逆运动学求八组逆解MATLAB程序,2种版本的程序，经测试可用。六轴机械臂逆运动学求八组逆解MATLAB程序,2种版本的程序，经测试可用。六轴机械臂逆运动学求八组逆解MATLAB程序,2种版本的程序，经测试可用。六...
机械臂逆运动学八组逆解求解程序，MATLAB实现
07-09
逆运动学是机器人学中的一个重要领域，主要研究如何根据末端执行器（如机械臂的“手”）的目标位置和姿态，反推出各个关节的角度，从而实现精确的运动控制。在这个背景下，PUMA560是一款经典的六自由度串联式工业...
matlab机械臂逆运动学代码-Robotics-HW-RoboArm:ZJU机器人学ROS机械臂作业
05-25
matlab机械臂逆运动学代码 ReadMe File Folder Presentation /code 含probot_gazebo ROS Package; 其中/src 下包含实验1-5&大作业代码 /img 文档内所需图片 /video 验证视频 /doc md文档 /experiment 机械臂敲铃实物...
InverseKinematics:用于求解机械臂逆运动学的示例 C++ 代码。 该代码是在作者攻读人工智能和机器人学硕士期间开发的
06-16
机械臂的逆运动学通常涉及解决连杆机构的多组非线性方程。这些方程的解可能不唯一，也可能不存在，取决于目标位置和机械臂的结构。常见的求解方法有牛顿-拉弗森迭代法、雅可比矩阵的逆、伪逆以及遗传算法等。 在本...
Compose笔记(二十二)--NavController
最新发布
ljt2724960661的博客
05-11 723
这一节主要了解一下Compose中的NavController，它是实现导航功能的核心组件，提供了强大而灵活的页面管理能力...
【深度学习|学习笔记】 梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）模型详解，附代码。
2401_89898861的博客
05-10 1108
【深度学习|学习笔记】 梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）模型详解，附代码。
Webug4.0靶场通关笔记-靶场搭建方法（3种方法）
mooyuan的网络安全博客
05-10 966
Webug4.0 是国内安全团队开发的一款专注于Web应用安全的渗透测试实战平台（靶场），适合网络安全学习者从入门到进阶的实战训练，本文讲解3种搭建webug4.0靶场的方法。
机械臂 逆运动学
03-13
### 关于机械臂逆运动学的原理及实现方法 #### 1. 逆运动学定义 逆运动学 (Inverse Kinematics, IK) 是指已知机械臂末端执行器的目标位置和姿态，计算各关节的角度或位移的过程。与之相对的是正运动学 (Forward Kinematics)，即由给定的关节变量来确定末端执行器的位置和姿态。 对于六自由度机械臂而言，其逆运动学问题通常具有多解特性，这意味着可能存在多个不同的关节配置能够达到相同的末端目标状态[^1]。 --- #### 2. 数值法求解逆运动学 数值法是一种常用的解决逆运动学的方法，尤其适用于复杂的高维系统。其中一种典型算法是基于牛顿迭代法的思想： - **基本思路**: 将逆运动学问题转化为优化问题，通过不断调整关节角度使得误差最小化。 - **具体步骤**: - 定义一个误差函数 \( e \)，表示当前末端执行器的实际位置与期望位置之间的偏差。 - 利用雅可比矩阵描述关节速度变化对末端执行器速度的影响关系。 - 更新公式可以写成如下形式： ```math q_{k+1} = q_k + J^{-1}(q_k)e(q_k) ``` 其中 \( q_k \) 表示第 k 步的关节角向量，\( J \) 为雅可比矩阵。 这种方法的优点在于适用性强，但对于奇异点附近的区域可能收敛较慢甚至无法收敛。 --- #### 3. 基于 D-H 参数的解析法 另一种常见的逆运动学求解方式是采用 Denavit-Hartenberg (D-H) 参数建立坐标系并推导出解析表达式。此方法主要针对结构固定的机器人模型，在特定条件下可以直接得出闭合形式的解决方案。 例如，当处理简单的平面三连杆机构或者某些特殊构型的空间机械手时，可以通过代数运算得到精确的结果而无需依赖任何近似假设[^2]。 然而需要注意的是，并不是所有的工业级设备都能找到对应的显式解答；即使存在理论上的可能性，实际操作过程中也可能因为方程组过于复杂难以手动完成简化工作。 --- #### 4. 人工智能驱动的新颖途径 近年来随着计算机科学领域的发展，特别是大数据时代的到来，人们开始尝试引入神经网络等先进工具来进行更高效的IK估计任务。这类技术的核心理念是从海量样本集中提取规律性的模式特征，从而建立起输入输出间的映射关联[^3]。 相比传统手段来说，AI-based approaches 不仅具备更高的灵活性而且还能有效应对那些含有不确定因素干扰的情况。不过与此同时它们也面临着诸如泛化能力不足等问题亟待进一步研究改进。 --- ```python import numpy as np def newton_method_ik(Jacobian_matrix, current_q, target_position): """ 使用牛顿法进行逆运动学求解 :param Jacobian_matrix: 雅可比矩阵 :param current_q: 当前关节角度 :param target_position: 目标位置 :return: 调整后的关节角度 """ max_iterations = 100 tolerance = 1e-6 error = lambda pos_actual, pos_target: pos_target - pos_actual(current_q) for _ in range(max_iterations): actual_pos = forward_kinematics(current_q) # 计算当前位置 err = error(actual_pos, target_position) if np.linalg.norm(err) < tolerance: break delta_q = np.dot(np.linalg.pinv(Jacobian_matrix), err.T).T current_q += delta_q.flatten() return current_q def forward_kinematics(joint_angles): """ 这里省略具体的正运动学实现细节...""" pass ``` 上述代码片段展示了如何应用 Newton-Raphson 方法逐步逼近理想解集之一实例演示。 ---
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