下载文档原格式
机器人的运动学和动力学模型机器人的运动学和动力学是研究机器人运动和力学性质的重要内容。
运动学是研究机器人姿态、位移和速度之间关系的学科，动力学则是研究机器人运动过程中力的产生和作用的学科。
机器人的运动学和动力学模型可以帮助我们理解机器人的运动方式和受力情况，进而指导机器人的控制算法设计和路径规划。
一、机器人运动学模型机器人运动学模型是描述机器人运动方式和位置关系的数学表达。
机器人的运动状态可以用关节角度或末端执行器的位姿来表示。
机器人的运动学模型分为正运动学和逆运动学两种。
1. 正运动学模型正运动学模型是通过机器人关节角度或末端执行器的位姿来确定机器人的位置。
对于串联机器人，可以使用连续旋转和平移变换矩阵来描述机械臂的位置关系。
对于并联机器人，由于存在并联关节，正运动学模型比较复杂，通常需要使用迭代方法求解。
正运动学模型的求解可以通过以下几个步骤：(1) 坐标系建立：确定机器人的基坐标系和各个关节的局部坐标系。
(2) 运动方程描述：根据机器人的结构和连杆长度等参数，建立各个关节的运动方程。
(3) 正运动学求解：根据关节的角度输入，通过迭代计算，求解机器人的末端执行器的位姿。
正运动学模型的求解可以用于机器人路径规划和目标定位。
2. 逆运动学模型逆运动学模型是通过机器人末端执行器的位姿来确定机器人的关节角度。
逆运动学问题在机器人的路径规划和目标定位等任务中起着重要作用。
逆运动学求解的难点在于解的存在性和唯一性。
由于机器人的复杂结构，可能存在多个关节角度组合可以满足末端执行器的位姿要求。
解决逆运动学问题的方法有解析法和数值法两种。
解析法通常是通过代数或几何方法，直接求解关节角度，但是解析法只适用于简单的机器人结构和运动方式。
数值法是通过迭代计算的方式，根据当前位置不断改变关节角度，直到满足末端执行器的位姿要求。
数值法可以用于复杂的机器人结构和运动方式，但是求解时间较长。
二、机器人动力学模型机器人动力学模型是描述机器人运动时受到的力和力矩的模型。
机器人动力学
机器人动力学是一门包含机器人控制、力学、运动学等多个专业的交叉学科，其目的在于研究复杂的机械系统和机器人的运动行为和控制方法。
机器人动力学的研究方向涉及机器人的：机械学、运动学、控制学、信息学、人机交互、现代制造技术等。
这种复合学科专门用于分析、模拟和控制机器人、机床以及其他机械系统的运动行为。
机器人动力学的基本内容简述如下：
首先，它涉及机器人的运动学理论和控制理论，包括机器人体系结构，构型及其各部分之间的相互作用，如关节、驱动器和传感器等。
其次，它还包括机器人机械动力学理论，涉及机器人的运动特性，比如建模、仿真和控制，同时也涉及力学的本质、特性和应用，以及计算力学在机器人动力学中的应用。
最后，它也涉及信息学，指的是研究机器人行为的算法、传感器和感知、人机交互以及数据挖掘和处理。
机器人动力学应用于工业机器人、生产机械、软件和控制系统等多个领域，主要帮助提高机器人和机械设备的性能，从而提高工业生产效率、节省能源以及降低生产成本。
在精密加工领域尤其具有重要作用，比如机器视觉、机器雕刻和抛光，甚至是金属精加工等，在这些领域都能够发挥机器人动力学的优势。
另外，机器人动力学也可以应用于服务机器人、家用机器人，以及智能制造等行业。
现在，家用机器人如洗地机器人、清洁机器人等已经广泛应用，可以节省家庭劳动力；而在智能制造和服务机器人方面，它也有着广泛的应用，可以有效解决行业内的生产管理、库存管
理、仓储管理和技术支撑等问题。
未来，机器人动力学将继续发展壮大，有望成为一门具有世界水平的学科。
在未来，机器人动力学将继续发挥重要作用，将推动机器人和机器技术发展，为未来工业化生产提供必要的技术支持。
机器人和动力学机器人和动力学是紧密相关的，因为动力学为机器人的设计和控制提供了基础理论。
本文将探讨机器人和动力学之间的关系，并阐述机器人在不同领域的应用以及面临的挑战。
一、机器人和动力学的关系动力学是研究物体运动和力的关系的科学。
在机器人领域，动力学用于描述机器人在各种条件下的运动规律，包括关节机器人、轮式移动机器人、飞行机器人等。
通过动力学建模和分析，可以得出机器人的运动轨迹、速度和加速度等信息，从而优化机器人的性能和控制精度。
二、机器人在不同领域的应用1.工业领域：在工业领域，机器人被广泛应用于自动化生产线、装配、焊接、喷涂等环节。
通过精确的动力学模型，可以实现高效率、高质量的生产。
2.医疗领域：在医疗领域，机器人可以用于手术、康复训练、护理等服务。
例如，手术机器人可以在医生的控制下进行精确的手术操作，而康复训练机器人则可以帮助患者恢复肌肉力量和运动能力。
3.航空航天领域：在航空航天领域，机器人可以用于探索太空、卫星维修、无人机侦察等服务。
例如，在卫星维修中，机器人的精度和灵活性可以大大提高维修效率和质量。
4.服务领域：在服务领域，机器人可以用于客户服务、餐饮服务、酒店服务等环节。
例如，在客户服务中，机器人可以通过语音识别和自然语言处理技术为客户提供高效的服务。
三、面临的挑战虽然机器人在各个领域得到了广泛应用，但仍面临着一些挑战：1.安全性：机器人的应用过程中可能会对人类造成伤害，因此需要采取有效的安全措施来防止事故的发生。
例如，在手术中使用的手术机器人需要经过严格的测试和验证，以确保其安全性和可靠性。
2.精度和稳定性：机器人的精度和稳定性是影响其应用效果的关键因素。
在某些领域，如航空航天领域和医疗领域，对机器人的精度和稳定性的要求非常高，需要不断优化和控制机器人的性能。
3.感知和控制：机器人的感知和控制能力是其实现自主行动的关键。
目前，机器人的感知和控制技术仍存在一些问题，如对环境的感知不足、对动态变化的适应能力不足等。
机器人学中的动力学机器人学是研究制造、设计和运动控制机器人的学科，广泛应用于工业、医疗保健、国防、探险等领域。
机器人学中的动力学是机器人运动学的重要分支，掌握机器人运动学对于设计、控制机器人运动具有重要意义。
动力学的概念机器人学中的动力学是研究机器人运动的力学学科。
它主要关注如何对机器人的运动进行描述和控制。
机器人动力学包括机器人运动学和机器人力学的研究。
机器人运动学研究机器人的位置和位姿，而机器人力学研究机器人的力学特性和力学运动方程。
机器人学中的动力学主要涉及以下几个方面：- 机器人的运动轨迹和速度规划- 机器人的动力学建模和仿真- 机器人的力学特性和控制机器人的运动轨迹和速度规划机器人的运动轨迹和速度规划是机器人动力学的基本问题。
机器人的运动轨迹是机器人在空间中的运动路径，可以用各种运动学和动力学方法进行描述。
机器人的速度规划通常是在已知机器人的运动轨迹的条件下，确定机器人的运动速度以及加速度和减速度的大小和方向。
机器人的运动轨迹和速度规划在机器人控制中占据着重要的地位。
机器人的控制主要目的是使机器人完成特定的任务，如在制造车间中装配零件等。
在完成这些任务时，机器人需要根据任务的要求确定运动轨迹和速度规划，这样才能在短时间内完成高效的操作。
机器人的动力学建模和仿真机器人的动力学建模是机器人学中难点之一。
一个好的机器人动力学模型必须考虑机器人本身的特性和运动机理。
机器人的动力学模型可以用数学公式或者计算机模拟的方法进行描述。
此外，机器人的动力学模型需要考虑机器人的各种运动方式，如旋转、直线运动等。
机器人的仿真是指利用计算机模拟机器人运动状态和行为的过程。
机器人的仿真可以对机器人的运动轨迹、速度规划和控制逻辑进行模拟和测试，从而为机器人的设计和使用提供依据。
机器人仿真是一种低成本、高效率的机器人研究方法。
机器人的力学特性和控制机器人的力学特性和控制主要研究机器人在行动中的力学特性和控制方法。
机器人的力学特性包括机器人的质量、惯性、摩擦和发热等。
机器人动力学名词解释机器人动力学是研究机器人运动和力学特性的学科。
它涉及到描述机器人运动的数学模型、力学原理和控制算法等方面的知识。
下面我将从多个角度对机器人动力学进行解释。
1. 机器人动力学的定义，机器人动力学是研究机器人运动学和力学学科的一部分，它主要关注机器人的运动规律、力学特性以及运动控制等方面的问题。
2. 机器人运动学和动力学的区别，机器人运动学研究机器人的几何特性和位置关系，而机器人动力学则研究机器人的运动过程中所涉及的力学原理和力的作用。
3. 机器人动力学的重要性，机器人动力学是实现机器人精确控制和运动规划的基础。
通过研究机器人动力学，可以了解机器人在不同工作状态下的运动特性，为机器人的控制算法和路径规划提供理论支持。
4. 机器人动力学模型，机器人动力学模型是描述机器人运动和力学特性的数学模型。
常用的机器人动力学模型包括欧拉-拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程等。
这些模型可以描述机器人的运动学和动力学特性，并用于机器人的控制设计和仿真研究。
5. 机器人动力学的应用领域，机器人动力学广泛应用于工业机器人、服务机器人、医疗机器人等领域。
在工业机器人中，机器人动力学可以用于路径规划、轨迹控制和碰撞检测等任务。
在服务机器人和医疗机器人中，机器人动力学可以用于实现精确的操作和运动控制。
6. 机器人动力学的挑战和研究方向，机器人动力学研究面临着复杂的多体动力学问题、非线性控制问题和实时性要求等挑战。
当前的研究方向包括机器人动力学建模与仿真、动力学控制算法设计、力觉反馈控制等。
总结起来，机器人动力学是研究机器人运动和力学特性的学科，涉及机器人的运动规律、力学特性和运动控制等方面的内容。
它在机器人控制、路径规划和仿真等领域具有重要的应用价值。
机器人的动力学是研究机器人运动和力学特性的学科。
它涉及了描述机器人运动、力和力矩之间关系的原理和方法。
机器人动力学的主要内容包括以下几个方面：
运动学：机器人运动学研究机器人的位置、速度和加速度之间的关系。
它涉及描述机器人末端执行器（如机械臂）的位姿和运动轨迹，以及描述机器人关节的运动参数。
动力学：机器人动力学研究机器人在外部作用力或力矩下的运动行为。
它涉及描述机器人的质量、惯性、力和力矩之间的关系，以及机器人的运动响应和稳定性。
控制：机器人动力学与机器人控制密切相关。
动力学模型可以用于设计机器人控制算法，以实现所需的运动、力量和精度。
力觉传感：机器人动力学可以应用于力觉传感技术。
力觉传感器可以用于测量机器人末端执行器的外部力和力矩，以实现机器人与环境的交互、力量控制和安全操作。
动力学模拟和仿真：动力学模型可以用于机器人动力学的模拟和仿真。
通过在计算机中建立机器人动力学模型，可以预测机器人在特定任务和环境中的运动行为和性能。
机器人动力学的研究对于机器人设计、控制和运动规划等方面都具有重要意义。
它可以帮助优化机器人的运动性能、提高机器人的精度和效率，并为机器人在各种应用领域中的安全操作和协作提供基础。
机器人动力学雅克比-概述说明以及解释1.引言1.1 概述机器人动力学是研究机器人运动过程中的力学和动力学特性的学科，主要涉及机器人的姿态、速度、加速度、力和力矩等相关物理量。
机器人动力学一直以来都是机器人领域的关键问题之一，对于机器人的运动控制和路径规划具有重要的指导意义。
雅克比矩阵是机器人动力学中一项关键的工具，用于描述机器人多自由度系统中各关节之间的运动传递关系。
通过雅克比矩阵，我们可以计算出机器人末端执行器在给定关节角速度下的线速度和角速度，从而实现对机器人运动的精确控制。
机器人动力学的研究在实际应用中有着广泛的意义。
首先，深入理解机器人的动力学特性可以帮助我们设计出更加高效、灵活的机器人控制算法，从而提升机器人的运动精度和速度。
其次，机器人动力学的研究还可以为机器人路径规划、障碍物避障等问题提供重要的理论支持和指导。
此外，随着机器人应用领域的拓展，如医疗、教育、家庭服务等，机器人动力学的研究也将在未来发挥更加重要的作用。
总结起来，机器人动力学是研究机器人运动特性的学科，雅克比矩阵则是机器人动力学中的重要工具。
通过研究和应用机器人动力学，我们可以实现对机器人运动的精确控制，提升机器人的运动效率和准确性，并且为机器人的应用和发展打下坚实的基础。
未来，机器人动力学的研究将随着机器人技术的不断发展而不断探索新的方向，并为更广泛的机器人应用提供理论支持和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应当包括对整篇文章的组织和章节安排进行介绍。
可以按照以下方式编写文章结构的内容：2. 文章结构本文共分为以下几个部分：引言、正文和结论。
2.1 引言部分将对机器人动力学的概念进行概述，介绍机器人动力学的背景和意义。
在此部分还将阐述本文的目的和结构。
2.2 正文部分将重点讨论雅克比矩阵的概念和应用。
首先，将介绍雅克比矩阵的定义和性质，以及其在机器人动力学中的重要作用。
接着，将探讨雅克比矩阵在路径规划、运动控制和力学分析等方面的应用。
机器人动力学的原理和应用前言机器人动力学是机器人技术领域中的重要概念，它涉及机器人的运动学和力学特性。
本文将详细介绍机器人动力学的原理和其在实际应用中的重要性。
1. 机器人动力学的概念机器人动力学是指研究机器人在特定环境中的运动、力学特性和力的作用方式的学科。
在机器人动力学中，主要包括运动学和动力学两个方面。
运动学研究机器人的位置、速度和加速度，而动力学研究机器人受到的力和力矩的大小、方向和作用点。
2. 机器人动力学的原理机器人动力学的原理是基于牛顿力学和刚体力学的基本原理。
其核心思想是利用动力学方程来描述机器人系统中各个部件之间的相互作用和力的传递。
机器人系统中的每个部件都有自己的质量、惯性矩阵和运动状态，通过动力学方程，可以计算出机器人部件之间的力和力矩。
3. 机器人动力学的应用机器人动力学在实际应用中具有广泛的应用价值，以下列举了一些常见的应用场景：•工业生产：机器人动力学可以帮助实现智能化的生产线，提高生产效率和质量。
通过准确计算机器人关节的力矩，可以确保机器人在执行任务时的稳定性和精确性。
•医疗领域：机器人在手术、康复和辅助护理等医疗领域的应用越来越广泛。
机器人动力学可帮助设计和控制机器人手臂和关节，使其具备精准定位和灵活性，为医生和患者提供更好的治疗和护理体验。
•军事和安全：机器人在军事和安全领域有着重要的应用，例如救援、侦查和炸弹拆解。
机器人动力学可以确保机器人在复杂和恶劣环境下的稳定操作，保障军人和安全人员的安全。
•服务机器人：随着智能家居和人工智能技术的发展，服务机器人的应用越来越广泛。
机器人动力学可以帮助设计和控制机器人的移动和操作能力，使其能够适应不同的环境和任务需求，提供更好的服务体验。
•教育和研究：机器人动力学在教育和研究领域也有重要的应用。
通过学习机器人动力学，可以帮助人们更好地理解机器人的运动和力学特性，并为机器人技术的发展提供理论基础。
4. 总结机器人动力学是机器人技术中的重要概念，它通过研究机器人的运动学和动力学特性，帮助提高机器人在不同应用场景中的运动和力学表现。
机器人动力学研究的典型方法和应用（燕山大学 机械工程学院）摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。
并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。
前 言：机器人动力学的目的是多方面的。
机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。
机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。
目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。
动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。
所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。
报告正文：（1）机器人动力学研究的方法1）牛顿—欧拉法应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。
把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。
如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。
牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。
若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F =为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ，则按欧拉方程有：εωI I M +=式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚体固结的刚体指标系的惯性张量。
牛顿—欧拉方程法是利用牛顿定律和欧拉方程建立动力学模型的方法。
此法物理意义清晰，适合进行并联机构的正动力学问题和逆动力学问题。
但此法需要考虑每个关节的约束反力，建模过程比较繁琐。
2）拉格朗日法机器人动力学分析过程中采用拉格朗日方程法一般为二阶拉格朗日方程，是一种比较适合计算机计算方法。
拉格朗日函数L 被定义为系统的动能k E 和位能p E 之差，即：L=k E -p E系统动力学方程式，及拉格朗日方程日下：式中，表示动能和位能的坐标，为相应的速度，而为作用在第i 个坐标上的力或是力矩。
是力或是力矩，由为直线坐标或角坐标所决定。
这些力、力矩和坐标称作广义力、广义力矩和广义坐标，n 为连杆数目。
拉格朗日法是基于能量平衡原理的建模方法。
该方法通过求系统的动能和势能，建立拉格朗日函数，最终可以得到标准的拉格朗日方程。
在求解过程中，避免了运动学加速度和角加速度的求解，推导过程相对简单。
利用矩阵表示动力学模型，便于对机器人进行动力学控制。
但是建模过程过于复杂，运算量较大一般在进行动力学分析时，常将机器人简化或忽略惯性影响，已达到简化模型提高运算效率的目的。
3）凯恩法凯恩法是用达郎倍尔原理及虚位移原理建立动力学方程，它是建立机器人机构动力学模型的一种普遍方法，其基本思想是以广义速率代替广义坐标作为系统的独立变量。
凯恩动力学方程为：0F F r r =+*）（）（ ，r=1,2，…，n 意为广义动力与广义惯性力之和等于零。
凯恩方程法在动力学建模中的突出优点是只需要计算矢量点积、叉积运算，避免了求导运算。
因此计算效率高，便于计算机控制。
4）虚功原理法虚功原理法是利用虚功原理建立动力学模型的方法，该方法避免了对关节力的计算，具有较高的运算效率。
除了以上方法外，还有高斯法、微分几何原理法、旋量对偶数法等。
（2）机器人动力学的应用研究机器人动力学模型主要应用于机器人的设计和离线编程。
在设计中需根据连杆质量、运动学和动力学参数，传动机构特征和负载大小进行动态仿真，从而决定机器人的结构参数和传动方案，验算实际方案的合理性和可行性，以及结构优化程度。
在离线编程时，为了估计机器人高速运动引起的动载荷和路径偏差，要进行路径控制仿真和动态模型的仿真。
动力学研究物体的运动和受力之间的关系。
机器人动力学有两个问题需要解决：动力学正问题，即根据关节驱动力矩或者力计算操作臂的运动（关节位移、速度和加速度）；动力学逆问题，即已知轨迹运动对应的关节位移、速度和加速度，求出所需要的关节力矩或者力。
例：基于动力学的PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构设计1、机构介绍PTl300型码垛机器人虚拟样机如图1所示。
PTl300型码垛机器人的基本结构由底座、主臂、前臂、前臂驱动臂、前臂驱动连杆、水平保持连杆、水平保持三角臂、末端手腕支架及平衡弹簧缸组成。
各关节依次称之为腰关节、肩关节、肘关节以及腕关节。
平衡弹簧缸一端固定在距底座一定高度处，另一端固定在主臂顶端，主臂倾动时，平衡弹簧缸(即平衡弹簧)由于被拉伸而在肩关节产生转矩，以此达到平衡主臂关节驱动力矩的目的。
2计问题描述PT1300型码垛机器人主臂弹簧平衡机构如图2所示。
PTl300型码垛机器人主臂弹簧平衡机构的平衡弹簧缸一端固定在距底座高d处，另一端固定在主臂顶端，当主臂偏离竖直初始位置时平衡弹簧缸产生的作用力作用在肩关节上。
如当主臂由初始位置转过角度如时弹簧缸与主臂之间就产生夹角0。
，此时，处于拉伸状态下的弹簧在连接点处就产生拉力F，平衡弹簧缸在点O对机器人主臂产生平衡力矩肘，从而达到平衡目的。
图2中，P 为前臂自重与末端负载在主臂顶端的作用力，G为主臂自重，Z：为主臂长度。
弹簧产生的拉力F为：F= KΔX式中：K为弹簧刚度系数；ΔX为弹簧变形量。
拉力F的力臂，为：（2）式中：Z：为主臂长度；0：为主臂由初始竖直位置OY转过的角度；d为弹簧底端固定处距机器人底座的高度。
弹簧产生的平衡力矩肘为：M= （3）2．1优化对象与约束条件由式(2)和式(3)知平衡力矩M的大小与弹簧的刚度系数K、弹簧变形量缸以及弹簧底端距机器人底座的高度d有关，而弹簧刚度系数K是影响弹簧拉力的重要参数，故选取弹簧刚度系数K作为优化对象，即Xo=K，给定弹簧初始长度=1230mm，d=280mm。
K取值应在一定范围内，即，建议取。
2．2 目标函数弹簧平衡机构主要作用是平衡主臂关节驱动力矩，改善机器人动力学性能，因此本文选取未平衡前的主臂关节驱动力矩最大值经平衡力矩M平衡后的值()最小及主臂关节驱动力矩波动量最大值最小作为动力学性能优化目标，构造多目标优化问题。
由于多目标优化问题，可能存在多个目标函数之间的矛盾情况，即一般不存在公共最优解，为此，考虑利用加权法将多目标优化问题转化成单目标优化问题进行求解，取目标函数加权系数均为0．5，构造评价函数，为：（4）式中：7-：为未经平衡弹簧平衡前的主臂关节驱动力矩。
至此，PT1300型码垛机器人平衡机构优化设计可归结为如下单目标优化问题：3、力学分析由式(4)、式(5)可知，优化目标与主臂关节驱动力矩：息息相关，因此本文运用基于凯恩(Kane)方程的动力学算法建立码垛机器人刚体逆动力学模型，该方法是在拉格朗日引入的广义坐标基础上，导出系统的数学模型后经过后推，得出其显式表达的动力学方程，进一步得出机器人各关节驱动力矩。
式(6)为基于凯恩(Kane)方程的动力学算法递推公式：（6）式中：分别为杆角速度及偏角速度；为杆i一1坐标系原点到杆i坐标系的旋转变换矩阵；为杆i广义角速度；为杆i坐标系的单位向量；为j；号广义速率；为非j 号广义速率；分别为杆i线速度及质心线速度；为杆i—I坐标系原点到杆i坐标系原点的距离向量；为杆i质心相对于，的偏线速度；为杆i坐标系原点到杆i质心的距离向量；为杆i相对于质心Ci的惯性张量；为杆i质量；为向质心Ci简化后的合力；为质心Ci简化后的合力矩；、分别为杆i的加速度及质心加速度；为杆i相对于的偏线速度；为相对于所需的力矩。
3．1确定主、从动关节关系PTl300型码垛机器人机构如图3所示。
图3中，为主动关节，为从动关节，由于关节受水平保持连杆约束，为了使末端执行器一直保持水平，亦将看作主动关节，由于忽略末端水平保持连杆，原四自由度局部闭链机器人转化为五自由度。
在不影响机器人动力学建模精度的前提下，结合机构运动特性，将负载连同末端执行器直接固定在前臂末端(靠近负载一端)，忽略末端执行器旋转动作。
图4所示为PTl300型码垛机器人等效开链机构，将机器人闭链结构拆分成左、右两路开链。
由机器人结构条件得，，和=且左、右支链通过机器人运动学正解所得末端执行器位姿应保持一致，故易得从动与主动关节关系为=。
3．2码垛机器人动力学方程令为关节i的驱动力矩，得到系统的刚体逆动力学方程为：式中：分别为关节驱动力矩中的惯性项、速度项和重力项。
3．3轨迹规划码垛机器人主要是应用在pick—and-place场合，即码垛机器人从传送带上抓取物料，沿运动路径将其放置在托盘指定位置的动作循环。
图5所示为机器人运动路径，根据机器人在完成码垛作业时其与物料传送带以及托盘的位置关系，综合考虑运动过程障碍物情况，选用“门”字形运动轨迹加弧线过渡，给定路径上各关键点坐标值(mm)为：物料抓取点，运动路径转折点及，物料码放点。
机器人运动规律选择修正梯形，末端负载设定为300kg，采用MATLAB软件编程方法得到机器人主臂关节按指定路径及运动规律下的位移、速度及加速度曲线，如图6所示。
3．4优化结果利用穷举法将弹簧刚度系数K的取值范围按间隔1等分，采用MATLAB软件编程方法得到目标函数f与弹簧刚度系数K的变化曲线，如图7所示。
目标函数f在K取等分序列第16项时达到最小，即弹簧刚度系数K=26时，目标函数，值最小。
弹簧变形量曲线如图8所示，弹簧平衡前、后主臂关节驱动力矩曲线如图9所示。
由图8所示可知，弹簧在机器人抓取物料后的提升段(0～1．1s左右)及物料码放时的下降段(2．5—3．3s左右)变形较大。
由图9所示可知，经过弹簧平衡后，主臂关节驱动力矩曲线峰值明显降低，由5232N·m降至4566N·m，降幅达到12．73％，弹簧平衡效果明显。
同时，平衡前、后主臂关节驱动力矩波动量亦伴随主臂关节驱动力矩峰值下降而减小。
4、结语本文采用动力学方法建立了弹簧平衡机构优化模型，并将其应用于PTl300型码垛机器人样机，PTl300型码垛机器人样机如图10所示，得如下结论。
1)提出一种基于动力学的弹簧平衡机构优化设计方法，以主臂关节驱动力矩最大值最小及主臂关节驱动力矩波动量最大值最小作为动力学性能优化目标，构造多目标优化问题。
在此基础上，完成平衡弹簧机构的设计。
2)采用Kane法建立的机器人逆动力学方程，在给定机器人运动路径及运动规律的前提下，结合PTl300型码垛机器人搬运需求，得到机器人主臂关节驱动力矩的变化规律。
