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6R机器人运动学分析

人工智能 冯Jungle 1251次浏览 0个评论

6R机器人运动学分析

Jungle在https://blog.csdn.net/sinat_21107433/article/details/78937391提到了6自由度串联机器人D-H建模的方法,其实在很多文献资料里也有。但针对具体的应用,我们使用统一的建模方法(比如坐标系方向、位置),可以增加复用性,减少重复性工作。
机器人的逆解计算与D-H参数表紧密相关。D-H参数不同,逆解也不相同。在本项目中的D-H参数表如下:

6R机器人运动学分析

相邻两个关节的变换矩阵如下:

6R机器人运动学分析

由此可以得到6个变换矩阵:

6R机器人运动学分析

第1个关节到第6个关节的变换矩阵是:

6R机器人运动学分析

带入D-H参数,得到如下式子:

6R机器人运动学分析

通过矩阵变换和反变换来求各个关节角。

1.求θ1

6R机器人运动学分析

2.求θ2

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3.求θ3

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4.求θ4

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5.求θ5

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6.求θ6

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若不考虑避障要求,按以下步骤:

若关节角的求解表达式的值域不能完全包含该关节的运动范围,在必要时将求得的解加减360°,补出关节运动范围内的其他可能解。剔除关节运动范围外的可能解。即每个关节都有自己的运动范围。
根据运动连续性,选取与该关节角上一时刻的值距离最近的可能解为唯一解。
选取时,先确定θ1的最优解,再利用θ1的最优解按照上述方法依次求解后面的几个关节角。

在机器人实际工作过程中,会出现某两个轴平行或者某个关节角度为0的状态,即为奇异解。奇异解也是机器人运动学分析的重要部分,此处我并没有详细分析。这是这部分工作的不足。

参考文献:

[1] 叶上高, 刘电霆. 机器人运动学逆解及奇异和多解的处理[J]. 机床与液压, 2014(3):27-29.

[2] 周孝成, 孟正大. KUKA 机器人运动学算法的研究[J]. 工业控制计算机, 2014(9):95-97.

[3] 怎么解释机器人奇点造成的结果? – 人工智能(机器人的奇异状态)

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