博客
关于我
干货 | 从RP入门机器人学
阅读量:768 次
发布时间:2019-03-23

本文共 896 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

机器人学基础与应用

关节与运动控制

机械臂的核心组成是关节,其种类主要包括旋转关节(Revolute Joint, R)和平移关节(Prismatic Joint, P)。旋转关节允许机器人在垂直方向旋转,而平移关节则允许其在水平方向线性运动。虽然高自由度关节(如球形关节)可以通过多个基础关节实现,但研究通常以基础关节为基础。

以常见的笛卡尔坐标机器人为例,其采用三个垂直的平移关节,形成三轴机器人。这种结构使其在joint space拥有的三个自由度直接映射到operational space中的end effector位置和朝向控制。

机器人结构与空间关系

机器人学中的joint space和operational space是关键概念。

  • joint space描述各关节的位置或角度,如旋转关节的旋转幅度或平移关节的移动距离。
  • operational space描述end effector的位置和朝向。
    例如,SCARA机器人(结构为RRPR)通过一个平移关节实现垂直方向的运动,其余三个旋转关节决定水平面位置和方向。

冗余自由度与灵活性

人体手臂与机器人具有不同的冗余性。基础关节数为7个,但operational space仅拥有6个自由度。这种冗余性使机器人在操作中具有更高的灵活性,例如实现避障、防止碰撞或完成复杂动作。然而,控制具备冗余自由度的机械臂需要复杂的逆运动学(Inverse Kinematics)计算,确保end effector按照预期位置和方向运动。

奇异点与安全性

奇异点(Singularity)是机械臂操作中的潜在风险。

  • 肘部奇点(Elbow Lock):当手臂伸直并与桌面平行时,end effector在垂直方向无法移动。
  • 腕部奇点(Wrist Lock):工业机械臂在特定关节位置组合下出现,导致end effector无法垂直移动。
    避免奇异点对机器人安全性能有严重影响, cpu

总结

机械臂的设计与控制需要综合理解关节自由度、冗余性和奇异点等概念。学习机器人学不仅需要实际操作经验,更要求从线性代数角度深入理解其数学建模与运动学关系。

转载地址:http://yvmzk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
opencv waitKey() 函数理解及应用
查看>>
OpenCV 中的图像转换
查看>>
OpenCV 人脸识别 C++实例代码
查看>>
OpenCV 在 Linux 上的 python 与 anaconda 无法正常工作.收到未实现 cv2.imshow() 的错误
查看>>
Opencv 完美配置攻略 2014 (Win8.1 + Opencv 2.4.8 + VS 2013)上
查看>>
opencv 模板匹配, 已解决模板过大程序不工作的bug
查看>>
OpenCV 错误:(-215)size.width>0 &&函数imshow中的size.height>0
查看>>
opencv&Python——多种边缘检测
查看>>
opencv&python——高通滤波器和低通滤波器
查看>>
OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现
查看>>
OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
查看>>
OpenCV/Python/dlib眨眼检测
查看>>
opencv1-加载、修改、保存图像
查看>>
opencv10-形态学操作
查看>>
opencv11-提取水平直线和垂直直线
查看>>
opencv12-图像金字塔
查看>>
opencv13-基本阈值操作
查看>>
opencv14-自定义线性滤波
查看>>
opencv15-边缘处理
查看>>
opencv16-Sobel算子
查看>>