第2章机器人位置运动学 2.1 引言 本章将研究机器人正逆运动学。当已知所有的关节变量时，可用正运动学来确定机器人末端手的位姿。如果要使机器人末端手放在特定的点上并且具有特定的姿态，可用逆运动学来计算出每一关节变量的值。首先利用矩阵建立物体、位置、姿态以及运动的表示方法，然后研究直角坐标型、圆柱坐标型以及球坐标型等不同构型机器人的正逆运动学，最后利用Denavit-Hartenberg(D-H)表示法来推导机器人所有可能构型的正逆运动学方程。 实际上，机器手型的机器人没有末端执行器，多数情况下，机器人上附有一个抓持器。根据实际应用，用户可为机器人附加不同的末端执行器。显然，末端执行器的大小和长度决定了机器人的末端位置，即如果末端执行器的长短不同，那么机器人的末端位置也不同。在这一章中，假设机器人的末端是一个平板面，如有必要可在其上附加末端执行器，以后便称该平板面为机器人的“手”或“端面”。如有必要，还可以将末端执行器的长度加到机器人的末端来确定末端执行器的位姿。 2.2 机器人机构 机器手型的机器人具有多个自由度（DOF），并有三维开环链式机构。 在具有单自由度的系统中，当变量设定为特定值时，机器人机构就完全确定了，所有其他变量也就随之而定。如图2.1所示的四杆机构，当曲柄转角设定为120°时，则连杆与摇杆的角度也就确定了。然而在一个多自由度机构中，必须独立设定所有的输入变量才能知道其余的参数。机器人就是这样的多自由度机构，必须知道每一关节变量才能知道机器人的手处在什么位置。
图2.1 具有单自由度闭环的四杆机构 如果机器人要在空间运动，那么机器人就需要具有三维的结构。虽然也可能有二维多自由度的机器人，但它们并不常见。 机器人是开环机构，它与闭环机构不同（例如四杆机构），即使设定所有的关节变量，也不能确保机器人的手准确地处于给定的位置。这是因为如果关节或连杆有丝毫的偏差，该关节之后的所有关节的位置都会改变且没有反馈。例如，在图2.2所示的四杆机构中，如果连杆AB 偏移，它将影响2O B 杆。而在开环系统中（例如机器人），由于没有反馈，之后的所有构件都会发生偏移。于是，在开环系统中，必须不断测量所有关节和连杆的参数，或者监控系统的末端，以便知道机器的运动位置。通过比较如下的两个连杆机构的向量方程，可以表示出这种差别，该向量方程表示了不同连杆之间的关系。 1122O A AB OO O B +=+ （2.1） 11O A AB BC OC ++= （2.2） 可见，如果连杆AB 偏移，连杆2O B 也会相应地移动，式（2.1）的两边随连杆的变化而 改变。而另一方面，如果机器人的连杆AB 偏移，所有的后续连杆也会移动，除非1O C 有其他方法测量，否则这种变化是未知的。 为了弥补开环机器人的这一缺陷，机器人手的位置可由类似摄像机的装置来进行不断测 量，于是机器人需借助外部手段（比如辅助手臂或激光束）来构成闭环系统。或者按照常规做法，也可通过增加机器人连杆和关节强度来减少偏移，采用这种方法将导致机器人重量重、
基于D-H模型的机器人运动学参数标定方法 摘要：通用机器人视觉检测站中的机器人是整个测量系统中产生误差的最主要环节，而机器人的连杆参数误差又是影响其绝对定位精度的最主要因素。借助高精度且可以实现绝对坐标测量的先进测量设备——激光跟踪仪，及其功能强大的CAM2 Measure 4.0配套软件，并利用串联六自由度机器人运动的约束条件，重新构建起D-H模型坐标系，进而对运动学参数进行修正，获得关节变量与末端法兰盘中心位置在基坐标系下的准确映射关系，以提高机器人的绝对定位精度，最后通过进一步验证，证明取得了较为理想的标定结果。 关键词：视觉检测站；工业机器人；绝对定位精度；激光跟踪仪；D-H模型； Robot kinematic parameters calibration based on D-H model Wang Yi (State key laboratory of precision measuring technology and instruments, Tianjin University, 300072,China) Abstract：Robot for universal robot visual measurement station is the most primary part causing errors in the entire system and link parameter errors of industrial robot have a great influence on accuracy. Employing laser tracker, which can offer highly accurate measurement and implement ADM (absolute distance measurement), as well as relevant software, making use of movement constrain of series-wound six-degree robot, D-H model coordinates were rebuilt. Accordingly, kinematic parameters were modified, and precise mapping from joint variables to the center of the end-effector in base coordinate was obtained and accuracy got improved. At last, result is proved acceptable by validation. Keywords: visual measurement station; industrial robot; accuracy; laser tracker; D-H model; 引言：随着立体视觉技术的不断完善与发展，利用机器人的柔性特点，发展基于立体视觉的通用测量机器人三维测试技术逐渐成为各大机器人生产厂家非常重视的市场领域。机器人的运动精度对于工业机器人在生产中的应用可靠性起着至关重要的作用。机器人各连杆的几何参数误差是造成机器人系统误差的主要环节，它主要是由于制造和安装过程中产生的连杆实际几何参数与理论参数值之间的偏差造成的。通常，机器人以示教再现的方式工作，轨迹设定好之后，只在某些固定点之间运动，这种需求使得机器人的重复性精度被设计得很高，可以达到0.1毫米以下，但是绝对定位精度很差，可以到2、3毫米，甚至更大[1]。常见的标定方法可分为三类：一、建立微分运动学模型，然后借助标定工具测量一定数目的机器人姿态，最后用反向求解的方法得到真实值与名义值之间的偏差[2]。二、使用标定工具获得一系列姿态的数据，然后对数据用线性或非线性迭代求解的方法得到机器人几何参数的修正值[3],[4]。 三、建立机器人运动学模型，用直接测量的方法修正模型参数[5],[6],[7],[8]。最近，世界著名工业机器人生厂商ABB公司运用了莱卡激光跟踪仪以保证其产品的精度。使用激光跟踪仪标定机器人不再需要其它的测量工具，从而也就省去了标定测量工具的繁琐工作；同时，这一方法是对机器人的各个运动学几何参数进行修正，结果会使机器人在整个工作空间内的位姿得到校准，而不会像用迭代求解的方法那样，只是对某些测量姿态进行优化拟合，可能会造成在非测量点处残留比较大的误差；再者，随着机器人的机械磨损，机器人的运动学参数需要重新标定，而激光跟踪仪测量系统配置起来简单，特别适合于工业现场标定。正是鉴于以
第二章 机器人运动学 机器人，尤其是其中最为常用的关节型机器人，由若干个关节所联系起来的一种开链，其一端固结在机座上，另一端安装有末端执行器。已知所有关节变量确定机器人末端执行器的位姿或者由末端手的位姿计算出每一个关节变量值是机器人运动学研究的主要内容。 本章主要介绍机器人运动学，首先介绍了 1.1齐次坐标与齐次变换 在描述刚体（如零件、工具或机械手）间关系时，要用到点、向量、坐标系、平移、旋转以及变换等概念，这些概念可用齐次矩阵来表示。 1.1.1空间点的表示 在指定的直角坐标系{}A 中，空间任一点P （图2-1）的位置可用13?的列矢量P A 表 示： [ ] z y x A p p p P = （2.1） 其中x p ，y p ，z p 为点P 的三个坐标分量，P A 的上标A 代表参考坐标系{}A ，称P A 为位置矢量。 图2-1位置表示 1.1.2空间向量的表示 将一个n 维空间的点用1+n 维坐标表示，则该1+n 维坐标即为n 维坐标的齐次坐标，即： [ ] T z y x A p p p P 1= （2.2） 在上式中加入一个比例因子w ，点P 表示为： [ ] T z y x A w c b a P = （2.3） 其中，w p a x x =，w p b y y =，w p c z z =。式2.2和2.3表示同一个点P 。 起始于原点，终止于P 点的空间向量也可以采用齐次矩阵形式表示：
[ ] T z y x w c b a P = （2.4） 若比例因子w 变化，向量的大小也会发生变化，w 大于1，向量所有的分量都变大，如果w 小于1，向量所有的分量都变小，w 等于1，各分量的大小保持不变。w 等于0表示该向量的方向，称为方向向量。如图2-2中，i 、j 、k 分别表示直角坐标系中X 、Y 、Z 坐标轴的单位矢量，用齐次坐标表示为： []T X 0001= []T Y 0010=[]T Z 0100= （2.5） 图2-2中所示的矢量u 的方向表示为： []T u 0cos cos cos γ β α= （2.6） 其中α、β、γ分别为矢量u 与坐标轴的夹角。 1.1.3刚体位姿的表示 为了研究机器人的运动，往往不仅要表示空间某个点的位置，而且需要表示刚体的姿态。指定一个坐标系与此刚体固接，再将此坐标系在空间表示出来，该坐标系称为动坐标系。如 图2-3所示，O '为刚体上任一点，Z Y X O ''' '为固接在刚体上的一个动坐标系，动坐标系的原点与固定坐标系原点之间做一个向量P 来表示动坐标系的位置，即为式2.2。动坐标系的姿态可由其坐标轴方向来表示，令n 、o 、a 分别为X '、Y '、Z '坐标轴的单位向量，每个向量都由其所在固定坐标系中的三个分量表示： [] [][ ] ?? ? ??===T z y x T z y x T z y x a a a a o o o o n n n n 000 （2.7） 动坐标系的位姿可以由三个表示方向的单位向量以及第四个位置向量来表示，式中前三个向量是0=w 的方向向量，表示该坐标系的三个单位向量n 、o 和a 的方向，而第四个 1=w 的向量表示动坐标系的原点相对于固定坐标系的位置。与单位向量不同，向量P 的长 度十分重要，因而比例因子为1。 []????? ???????==10 00 z z z z y y y y x x x x p a o n p a o n p a o n p a o n F （2.8） 由于动坐标系一直固接在该刚体上，只要动坐标系在空间表示出来，刚体相对于固定坐
ABB IRB 6600工业机器人运动学 研究报告 目录 1机器人结构简介 (1) 2机器人的运动学 (2) 2.1、机器人正运动学 (2) 2.2、机器人逆运动学 (10) 2.2.1求各关节到末端的坐标变换矩阵 (10) 2.2.2求Jacobian矩阵各列 (14)
1机器人结构简介 ABB工业机器人可以用于实现喷雾、涂胶、物料搬运、点焊等多种功能，是典型的机械臂，在网络上可以查找到较多的相关资料。本次作业就选取ABB IRB 6600机器人作为研究对象，首先对其结构进行简单简介。 图1
图2 ABB IRB 6600是六自由度机器人，具有六个旋转关节，底座固定，通过各关节的旋转可以完成三维空间内的运动。图1是ABB IRB 6600机器人的照片及工作范围图，图2是其结构简图和各轴的转动的参数。 2机器人的运动学 在这部分中运用所学知识对ABB IRB 6600 机器人进行D-H建模并求出对应的转换矩阵，并运用Jacobian 法进行逆运动学分析，求出Jacobian变换矩阵。 2.1、机器人正运动学 为了计算方便把机器人各关节前后两连杆共线作为初始状态，画出结构简图如图3
图3 图3中的关节7实际上是末端执行机构。运用学过的D-H建模方法建立模型，建模过程中为了方便画出各关节坐标系，将部分连杆进行了拉长，且由于部分关节坐标的Z轴垂直于纸面，所以用X轴Y轴画出坐标系，用右手定则既得到对应的Z轴。最终建立模型如图4：
图4 根据图4的可以得到对应的D-H参数表： 由此算出各关节变换矩阵：
? ? ??? ? ? ?????+-=1000 10000)cos()sin(0 0)sin()cos( 21111110 h h T θθθθ ?? ? ?? ? ????????----=100000)sin()cos(01000)cos()sin(22' 22221θθθθh T ?? ???? ? ?????-=1000010000)sin()cos(0)cos()sin(3333332θθθθh T ? ? ???? ? ???? ?+-=100000)cos()sin(1000 )sin()cos(44544443 θθθθh h T ?? ? ?? ? ? ???????-=100000)cos()sin(01000)sin()cos(55'55554θθθθh T ?? ??? ? ? ???? ?-=100000)cos()sin(10000 )sin()cos(6666665 θθθθh T ??? ? ?? ? ???????=100 000010000 07'776 h h T 将这些关节坐标变换矩阵连乘就得到了由基坐标系到末端的坐标变换矩阵： T T T T T T T T 7665544332211070 = 但是由于矩阵规模较大，不便用矩阵形式写出，所以把malab 计算得出的矩阵用分项的形式写出：
PUMA 560 运动分析（表示） 1 正解 PUMA 560是属于关节式机器人，6个关节都是转动关节。前3个关节确定手腕参考点的位置，后3个关节确定手腕的方位。 各连杆坐标系如图1所示。相应的连杆参数列于表1。 图1机器人模型 PUMA560每个关节均有角度零位与正负方向限位开关，机器人的回转机体实现机器人机体绕0z 轴的回转（角1θ），它由固定底座和回转工作台组成。安装在轴中心的驱动电机经传动装置，可以实现工作台的回转。大臂、小臂的平衡由机器人中的平衡装置控制，在机器人的回转工作台上安装有大臂台座，将大臂下端关节支承在台座上，大臂的上端关节用于支承小臂。大臂臂体的下端安有直流伺服电机，可控制大臂上下摆动（角2θ） 。小臂支承于大臂臂体的上关节处，其驱动电机可带动小臂做上下俯仰（角3θ），以及小臂的回转（4θ）。机器人的腕部位于小臂臂体前端，通过伺服电动机传动，可实现
腕部摆动（5θ）和转动（6θ）。 下图为简化模型： 图2机器人简化模型 表1 机械手的末端装置即为连杆6的坐标系，它与连杆坐标系的关系可由16i T -表示： 1 616i i i T A A A -+= (1) 可得连杆变换通式为： 111111111100001i i i i i i i i i i i i i i i i i i i c s a s c c c s d s T s s c s c d c θθθαθαααθαθααα-----------????--? ?=???? ?? (2) 据连杆变换通式式(2)和表1所示连杆参数，可求得各连杆变换矩阵如下： 1 616 i i i T A A A -+=
电子科技大学 实验报告 学生姓名： 一、实验室名称：机电一体化实验室 二、实验项目名称：实验三SCARA 学号： 机器人的运动学分析 三、实验原理： 机器人正运动学所研究的内容是：给定机器人各关节的角度，计算机器人末端执行器相对于参考坐标系的位置和姿态问题。 各连杆变换矩阵相乘，可得到机器人末端执行器的位姿方程（正运动学方程） 为： n x o x a x p x 0T40T1 11T2 22T3 d3 n y o y a y p y （ 1-5）3T4 4= o z a z p z n z 0001 式 1-5 表示了 SCARA 手臂变换矩阵0 T4，它描述了末端连杆坐标系{4} 相对基坐标系 {0} 的位姿，是机械手运动分析和综合的基础。 式中： n x c1c2c4s1 s2 c4 c1 s2s4s1 c2 s4，n y s1c2 c4c1 s2 c4s1 s2 s4c1c2 s4 n z0 ， o x c1c2 s4s1 s2 s4 c1 s2 c4s1c2c4 o y s1c2 s4c1 s2 s4s1 s2 c4c1c2c4 o z0 ， a x0 ， a y0 ， a z1 p x c1 c2 l2s1s2l 2c1l 1， p y s1c2 l 2 c1 s2 l 2 s1l1， p z d3 机器人逆运动学研究的内容是：已知机器人末端的位置和姿态，求机器人对应于这个位置和姿态的全部关节角，以驱动关节上的电机，从而使手部的位姿符合要求。与机器人正运动学分析不同，逆问题的解是复杂的，而且具有多解性。
1）求关节 1： 1 A arctg 1 A 2 l 12 l 22 p x 2 p y 2 arctg p x 式中：A p x 2 ； p y 2l 1 p y 2 2）求关节 2： 2 r cos( 1 ) arctg ) l 1 r sin( 1 式中 ： r p x 2 p y 2 ；arctg p x p y 3). 求 关节变 量 d 3 令左右矩阵中的第三行第四个元素（3.4）相等，可得： d 3 p z 4). 求 关节变 量 θ 4 令左右矩阵中的第二行第一个元素（1.1,2.1 ）相等，即： sin 1 n x cos 1n y sin 2 cos 4 cos 2 sin 4 由上式可求得： 4 arctg ( sin 1 n x cos 1 n y )2 cos 1 n x sin 1 n y 四、实验目的： 1. 理解 SCARA 机器人运动学的 D-H 坐标系的建立方法； 2. 掌握 SCARA 机器人的运动学方程的建立； 3. 会运用方程求解运动学的正解和反解； （ 1-8） （ 1-9） （ 1-10 ）
六轴联动机械臂运动学及动力学求解分析 V0.9版 随着版本的不断更新，旧版本文档中的一些笔误得到了修正，同时文档内容更丰富，仿真程序更完善。 作者朱森光 Email zsgsoft@https://www.doczj.com/doc/699443413.html, 完成时间 2016-02-28
1引言 笔者研究六轴联动机械臂源于当前的机器人产业热，平时比较关注当前热门产业的发展方向。笔者从事的工作是软件开发，工作内容跟机器人无关，但不妨碍研究机器人运动学及动力学，因为机器人运动学及动力学用到的纯粹是数学和计算机编程知识，学过线性代数和计算机编程技术的人都能研究它。利用业余时间翻阅了机器人运动学相关资料后撰写此文，希望能够起到抛砖引玉的作用引发更多的人发表有关机器人技术的原创性技术文章。本文内容的正确性经过笔者编程仿真验证可以信赖。 2机器建模 既然要研究机器人，那么首先要建立一个机械模型，本文将以典型的六轴联动机器臂为例进行介绍，图2-1为笔者使用3D技术建立的一个简单模型。首先建立一个大地坐标系，一般教科书上都是以大地为XY平面，垂直于大地向上方向为Z轴，本文为了跟教科书上有所区别同时不失一般性，将以水平向右方向为X轴，垂直于大地向上方向为Y轴，背离机器人面向人眼的方向为Z轴，移到电脑屏幕上那就是屏幕水平向右方向为X轴，屏幕竖直向上方向为Y轴，垂直于屏幕向外为Z轴，之所以建立这样不合常规的坐标系是希望能够突破常规的思维定势训练在任意空间建立任意坐标系的能力。 图2-1 图2-1中的机械臂，底部灰色立方体示意机械臂底座，定义为关节1，它能绕图中Y轴旋转；青色长方体示意关节2，它能绕图中的Z1轴旋转；蓝色长方体示意关节3，它能绕图中的Z2轴旋转；绿色长方体示意关节4，它能绕图中的X3轴旋转；深灰色长方体示意关节5，它能绕图中的Z4轴旋转；末端浅灰色机构示意关节6即最终要控制的机械手，机器人代替人的工作就是通过这只手完成的，它能绕图中的X5轴旋转。这儿采用关节这个词可能有点不够精确，先这么意会着理解吧。 3运动学分析 3.1齐次变换矩阵 齐次变换矩阵是机器人技术里最重要的数学分析工具之一，关于齐次变换矩阵的原理很多教科书中已经描述在此不再详述，这里仅针对图2-1的机械臂写出齐次变换矩阵的生成过程。首先定义一些变量符号，关节1绕图中Y轴旋转的角度定义为θ0，当θ0=0时，O1点在OXYZ坐标系内的坐标是(x0,y0,0)；关节2绕图中的Z1轴旋转的角度定义为θ1，图中的θ1当前位置值为+90度；定义O1O2两点距离为x1,关节3绕图中的Z2轴旋转的角度定义为θ2，图中的θ2当前位置值为-90度；O2O3两点距离为x2，关节4绕图中的X3轴旋转的角度定义为θ3, 图中的θ3当前位置值为0度；O3O4两点距离为x3，关节5绕图中的Z4轴旋转的角度定义为θ4, 图中的θ4当前位置值为-60度；O4O5两点距离为x4，关节6绕图中的X5轴旋转的角度定义为θ5, 图中的θ5当前位置值为0度。以上定义中角度正负值定义符合右手法则,所有角度定义值均为本关节坐标系相对前一关节坐标系的相对旋转角度值（一些资料上将O4O5两点重合在一起即O4O5两点的距离x4退化为零，本文定义x4大于零使得讨论时更加不失一般性）。符号定义好了，接下来描述齐次变换矩阵。 定义R0为关节1绕Y轴的旋转矩阵 =cosθ0 s0 = sinθ0 //c0 R0 =[c0 0 s0 0 0 1 0 0 0 c0 0 -s0 0 0 0 1] 定义T0为坐标系O1X1Y1Z1相对坐标系OXYZ的平移矩阵 T0=[1 0 0 x0 0 1 0 y0 00 1 0 0 0 0 1] 定义R1为关节2绕Z1轴的旋转矩阵 R1=[c1 –s1 0 0 s1 c1 0 0
1 PUMA 560 运动分析（表示） 1 正解 PUMA 560是属于关节式机器人，6个关节都是转动关节。前3个关节确定手腕参考点的位置，后3个关节确定手腕的方位。 各连杆坐标系如图1所示。相应的连杆参数列于表1。 图 1 机器人模型 PUMA560每个关节均有角度零位与正负方向限位开关，机器人的回转机体实现机器人机体绕0z 轴的回转（角1 ），它由固定底座和回转工作台组成。安装在轴中心的驱动电机经传动装置，可以实现工作台的回转。大臂、小臂的平衡由机器人中的平衡装置控制，在机器人的回转工作台上安装有大臂台座，将大臂下端关节支承在台座上，大臂
2 的上端关节用于支承小臂。大臂臂体的下端安有直流伺服电机，可控制大臂上下摆动（角 2θ）。小臂支承于大臂臂体的上关节处，其驱动电机可带动小臂做上下俯仰（角3θ），以及小臂的回转（4θ）。机器人的腕部位于小臂臂体前端，通过伺服电动机传动，可实现腕部摆动（5θ）和转动（6θ）。 下图为简化模型： 图 2 机器人简化模型 表1 机械手的末端装置即为连杆6的坐标系，它与连杆坐标系的关系可由16i T -表示： 1 616i i i T A A A -+= (1) 1 616 i i i T A A A -+=
3 可得连杆变换通式为 ： 1 1 1111 111100 00 1i i i i i i i i i i i i i i i i i i i c s a s c c c s d s T s s c s c d c θθθαθαααθαθααα-----------?? ??--??=?? ? ??? (2) 据连杆变换通式式(2)和表1所示连杆参数，可求得各连杆变换矩阵如下： 11221 120 1 12223324433 342 3 3444554 555000 000001001000000100010000001001000000100010 00010000 c s c s s c d T T s c c s a c s a s c d T T s c c s T s c θθθθθθθθθθθθθθθθθθθθ--??????????? ?==?? ?? --?? ??????--?? ????????? ?==?? ?? --????????--=665 66600001000010 01c s T s c θθθθ-????????? ?? ?=?? ?? --???????? 各连杆变换矩阵相乘，得PUMA 560的机械手变换的T 矩阵： 0123456112233445566()()()()()()T T T T T T T θθθθθθ= (3) 即为关节变量1236θθθθ，，，，的函数。 该矩阵描述了末端连杆坐标系{6}相对 基坐标系{0}的位姿。 于是，可求得机械手的T 变换矩阵： 016160 1x x x x y y y y z z z z n o a p n o a p T T T n o a p ??????==?????? (4)
第2章 机器人位置运动学 2.1 引言 本章将研究机器人正逆运动学。当已知所有的关节变量时，可用正运动学来确定机器人末端手的位姿。如果要使机器人末端手放在特定的点上并且具有特定的姿态，可用逆运动学来计算出每一关节变量的值。首先利用矩阵建立物体、位置、姿态以及运动的表示方法，然后研究直角坐标型、圆柱坐标型以及球坐标型等不同构型机器人的正逆运动学，最后利用Denavit-Hartenberg(D-H)表示法来推导机器人所有可能构型的正逆运动学方程。 实际上，机器手型的机器人没有末端执行器，多数情况下，机器人上附有一个抓持器。根据实际应用，用户可为机器人附加不同的末端执行器。显然，末端执行器的大小和长度决定了机器人的末端位置，即如果末端执行器的长短不同，那么机器人的末端位置也不同。在这一章中，假设机器人的末端是一个平板面，如有必要可在其上附加末端执行器，以后便称该平板面为机器人的“手”或“端面”。如有必要，还可以将末端执行器的长度加到机器人的末端来确定末端执行器的位姿。 2.2 机器人机构 机器手型的机器人具有多个自由度（DOF ），并有三维开环链式机构。 在具有单自由度的系统中，当变量设定为特定值时，机器人机构就完全确定了，所有其他变量也就随之而定。如图2.1所示的四杆机构，当曲柄转角设定为120°时，则连杆与摇杆的角度也就确定了。然而在一个多自由度机构中，必须独立设定所有的输入变量才能知道其余的参数。机器人就是这样的多自由度机构，必须知道每一关节变量才能知道机器人的手处在什么位置。 图2.1 具有单自由度闭环的四杆机构 如果机器人要在空间运动，那么机器人就需要具有三维的结构。虽然也可能有二维多自 由度的机器人，但它们并不常见。 机器人是开环机构，它与闭环机构不同（例如四杆机构），即使设定所有的关节变量，也不能确保机器人的手准确地处于给定的位置。这是因为如果关节或连杆有丝毫的偏差，该关节之后的所有关节的位置都会改变且没有反馈。例如，在图2.2所示的四杆机构中，如果连杆AB 偏移，它将影响2O B 杆。而在开环系统中（例如机器人），由于没有反馈，之后的所有构件都会发生偏移。于是，在开环系统中，必须不断测量所有关节和连杆的参数，或者监控系统的末端，以便知道机器的运动位置。通过比较如下的两个连杆机构的向量方程，可以表示出这种差别，该向量方程表示了不同连杆之间的关系。 1122O A AB OO O B +=+ （2.1） 11O A AB BC OC ++= （2.2）
机器人运动学知识介绍 收藏 21:53|发布者: dynamics|查看数: 1125|评论数: 2| 来自: 东方早报 摘要: 现在你可能正拿着一本书，边看边翻页，并时不时回头，越过肩膀察看后面是否有红眼的恶意机器人。随着书页的翻动，你也许会在无意识里考虑这个问题。作为人类，在物理世界移动是如此自然，只需要一丁点的意识即可。而 ... 丹尼尔·威尔逊 现在你可能正拿着一本书，边看边翻页，并时不时回头，越过肩膀察看后面是否有红眼的恶意机器人。随着书页的翻动，你也许会在无意识里考虑这个问题。作为人类，在物理世界移动是如此自然，只需要一丁点的意识即可。而另一方面，机器人———就像最后一个选择踢球的孩子———为了避免伤到自己和别人，每一个动作都必须经过仔细考虑。机器 人专家管这个过程叫做“操作研究”。 前进和逆转 如果你醒来发现自己处在一具新的躯体中，拥有金属手臂，每只手只有三根手指，你会怎么样呢？如果不知道手臂的长度，拿东西会很困难；如果只有三根手指，那么你必须找到一个全新的抓取和握东西的方法；由于弯曲的金属手臂，你可能再也没有约会的机会。这些就是身处各地的孤独的机器人们所面临的重大问题。 运动学研究旨在解决机器人的手臂转向何方(动力学则为了解决移动的速度和劲道)。机器人运动学可分两类：前进和逆转。前进运动学的问题是机器人运用它对自身的了解(关节角度和手臂长度)来判断自己在三维空间中到底身处何方。这算是简单的部分，逆转运动学正好相反，它解决机器人如何移动才能达到合适的姿势(改变关节位置)这一问题。机器人在握你手之前，需要知道你手的大概方位，以及从这里移向那里的最优顺序。有时候，可能没有最好的解决方案(试试用你的右手碰你的右肘)。 对逆转运动学来说，大多数方案运用传感器(通常是视觉和力)来估计机器人身体的当前位置。只要有了这个，机器人就能够计划下一步行动(握手、问好或绞断你的脖子)。机器人的反应很敏捷，日本ATR实验室的类人机器人能够更新视觉，估计世界形势，并且在一秒钟里能够做60个动作。这些类人机器人已经能够跳舞，耍弄彩球，玩篮球和曲棍球。 扫描环境和选择动作的过程叫做反馈环路。新的信息被经常性地用于更新当前的决定。如果缺乏经常性更新，机器人的操作技能会变得糟糕。传感器的损伤(或非常不可信赖的传感器)会干扰这一重要的环路。比如以视觉为基础的跟踪遇到混乱的场景会大受干扰，或者浪费资源去跟踪一些无意义的目标(比如落叶等)。震动可以扰乱力传感器，即使它们位于机器人手臂的内部。虽然机器人能够反应得更快更精确，但它们总是依赖于不断更新的信息和持续改进的计划。
第二章机器人基础知识 2.3工业机器人运动学(二) 【内容提要】 本课主要学习工业机器人技术的运动学基础知识，涉及连杆参数及连杆坐标系的建立、连杆坐标系之间的变换矩阵、机器人运动学一般方程，并介绍了正逆向运动学以及实例。 知识要点： ?连杆坐标系 ?连杆坐标系之间的变换矩阵 ?机器人运动学一般方程 重点： ?掌握连杆坐标系之间的变换矩阵 ?掌握机器人运动学一般方程的建立 ?掌握机器人正逆向运动学的实例 难点： ?机器人运动学一般方程的建立 关键字： ?连杆参数、变换矩阵、运动学一般方程、
【本课内容相关资料】 2.3.4 工业机器人的连杆参数和齐次变换矩阵 1. 连杆参数及连杆坐标系的建立 工业机器人相邻连杆之间的关系，与连杆自身的特征和连杆之间的连接方式有关。因此，我们首先应该清楚如何对连杆的特征和连接方式进行描述。 1）连杆特征的描述 如图2.35所示，连杆i 两端有关节i 和i +1。该连杆的特征可以用两个参数来描述：一个是两个关节轴线沿公垂线的距离l i ，称为连杆长度；另一个是在垂直于公垂线的平面内两个轴线的夹角αi ，称为连杆扭角。这两个参数为表述连杆特征的尺寸参数。连杆长度l i 恒为非负数，但连杆扭角αi 可正、可负。αi 的正负是这样规定的：公垂线的正向规定为从 关节i 指向关节i +1，按右手法则从轴线i 绕公垂线转至轴线i +1，逆时针为正，瞬时针为负。两轴线平行时，αi ＝0；两轴线相交时，l i ＝0，此时扭角αi 为两轴线的夹角，正负与X i 轴选向有关。 2）连杆连接方式的描述 如图2.36所示，连杆i 与连杆i -1通过关节i 相连，因此，关节i 的轴线有两条公垂线与它垂直。两条公垂线的相对位置可用两个参数d i 和θi 来确定，其中d i 是沿关节i 轴线测量的两个公垂线与i 轴线交点的距离，当关节轴线相交时，d i 为i 轴线上两交点的距离；θi 是在关节i 轴线的垂直平面内两个公垂线的夹角，当公垂线不存在时，对旋转关节θi 仍然存在。d i 和θi 是表达相邻连杆连接关系的参数。d i 和θi 都可正、可负(详见表2.8)。 这样，相邻两个连杆之间的关系可以由四个参数所描述：其中两个参数（l i 和αi ）描述连杆i 的尺寸；另外两个参数（d i 和θi ）描述连杆i 和连杆i -1之间的连接关系。对于旋转关节，θi 是关节变量，其它三个参数固定不变；对于移动关节，d i 是关节变量，其它三个参数固定不变。(对照图2.36解释，一个关节即为一个自由度) 3）连杆坐标系的建立 D-H 法要求按下面规则建立连杆i 的坐标系{i }（简称i 系）： 1）坐标系{i }与连杆i 固连。Z i 轴与关节i +1的轴线重合，指向任意； 2） X i 轴与连杆i 的两个关节轴线的公垂线重合，方向从关节i 指向关节i +1。当l i 连杆i 关节+1 αi l i 图2.35 连杆尺寸参数l i 及αi