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MATLAB中的机械臂算法——动力学
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2021-01-27
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正向运动学指的是在已知机械臂各个关节角度的情况下,推算end-effector(机械臂终端)的位置和方向(合称pose)。反向运动学指的是在已知end-effector的位置和方向,推算各个机械臂的关节角度。我们主要研究反向运动学。让我们看一下基于反向运动学的控制逻辑图:在给出机械臂的end-effector的pose后,反运动学模块计算出各个关节所需要的角度,然后通过电机产生力矩(torque)去执行。在此期间,通过反馈(feedback)去消除一些控制误差。但是,事实上会有很多的干扰因素存在。例如:地球引力(gravity)惯量(inertia)摩擦力(friction)科里奥利力和离心力
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MATLAB中的机械臂算法中的机械臂算法——动力学动力学
机械臂的动力学
正向运动学指的是在已知机械臂各个关节角度的情况下,推算end-effector(机械臂终端)的位置和方向(合称pose)。反向
运动学指的是在已知end-effector的位置和方向,推算各个机械臂的关节角度。我们主要研究反向运动学。
让我们看一下基于反向运动学的控制逻辑图:
在给出机械臂的end-effector的pose后,反运动学模块计算出各个关节所需要的角度,然后通过电机产生力矩(torque)去执行。
在此期间,通过反馈(feedback)去消除一些控制误差。
但是,事实上会有很多的干扰因素存在。例如:
地球引力(gravity)
惯量(inertia)
摩擦力(friction)
科里奥利力和离心力(Coriolis and centrifugal)
由于连杆之间是通过关节(joint)耦合在一起,连杆之间会有反作用力和反向惯量
以及一些人为的要求,例如:
我们想要机械臂运动的速度,按照我们预先的设定运行(velocity and acceleration)
我们想要求机械臂在触碰外物时候做出安全保护(external force)
这些我们暂且称之为disturbance(干扰),当然有些“干扰”是我们故意要求的,比如说需要按照预设轨迹的速度运行。加
入“干扰”后的示意图如下:
如果我们能提前计算出来这些“disturbance”,然后在控制环路中将它“抵消”(有时候也叫前馈控制)。这样,就能使得机械
臂“完美”运行了。让我们再改一下控制逻辑图:
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