上一节 heng2617：机器人学-4-2-达到临界阻尼 前提 heng2617：机器人-课时2-附件 线性控制 Linear Control 在弹簧质量系统(二阶线性系统，机器手臂的每一个关节都可以看作一个弹簧和一个阻尼器)中 即 可以看作 表示推力， 表示弹簧使物体返回原位置的力， 表示阻力。那么如果给出一个震荡系统，如何能使之变成临界阻尼系统呢? --施加额外的力。 即
台大机器人学——林沛群 机械手臂 逆向运动学——Manipulator Inverse Kinematics 1.引言: 手臂顺向运动学 Forward Kinematics (FK) 给予 (可计算出 )，求得 或 。 2. 手臂逆向运动学 Inverse Kinematics(IK) 给予 或 ，求得。已知末端位置，反算手臂各个关节的角度。 3. 逆向运动学的求解 假设手臂有6D
上一节 雅可比矩阵 heng2617：机器人学-3-5-雅可比矩阵3 前提: 控制 heng2617：机器人-课时2-3-控制-PD控制器 控制一个机器人就是把目标的位置(Operational Space)转换为关节角的位置(Joint Space)。 1. 用逆向运行学控制 Control with Inverse Kinematics 目标位置 通过逆向运行学解出目标关节角
在学习机器人动力学相关内容时看到MATLAB论坛上一个有意思的仿真项目Impedance Control for a 2-Link Robot Arm - User-interactive，一个用MATLAB实现的平面二连杆机械臂阻抗控制仿真。用户可以点击并拖拽鼠标来实时改变机械臂的目标位置，在控制力矩作用下机械臂会跟随目标点运动。按空格键可以切换控制模式，此时拖拽鼠标用来给末端施加一个扰动
六维力传感器是机器人常用传感器之一。特别是工业机器人应用中，在工业机器人末端加装六维力传感器，实现阻抗/导纳控制、力位混合控制、拖动示教等力控制方法是非常常见的。机器人工作过程中一般需要操作工具，工具会安装在传感器的下端。不同姿态情况下，由于重力作用（仅考虑静态或低速运动情况），末端工具会对传感器采集的数值有影响，不能完全反映末端作用力情况，还包括工具的重力的作用效果。因此为了准确反应末端作用力，
动力学辨识常采用无负载情况下的整体辨识方法。而正常工作时机器人往往是带负载工作。为例是机器人动力学特性更加准确还需要对负载进行辨识。一种是带负载在情况下进行动力学辨识，把负载参数反应到机器人的末端连杆参数中。另一种是利用同一轨迹下的有负载与无负载力矩差辨识出负载参数。 辨识方法与动力学参数辨识方法类似。负载辨识的轨迹不要求所以关节运动，仅腕部三个关节运动即可，大关节运动也可，但要注意负载与机器人本
目前用于喷漆、搬运、点焊等操作的工业机器人只具有简单的轨迹控制。轨迹控制适用于机器人的末端执行器在空间沿某一规定的路径运动，在运动过程中末端执行器不与任何外界物体接触。对于执行擦玻璃、转动曲柄、拧螺丝、研磨、打毛刺、装配零件等作业的机器人，其末端执行器与环境之间存在力的作用，且环境中的各种因素不确定，此时仅使用轨迹控制就不能满足要求。执行这些任务时必须让机器人末端执行器沿着预定的轨迹运动，同
机器人技术正在向高速、高精度和智能化方向发展，因此，对机器人的控制精度提出了更高的要求。相比于传统仅基于误差反馈的控制方案，基于模型的控制由于加入了机器人的动力学模型，因而可提高机器人的动态性能及对轨迹的跟踪精度。构造基于模型的控制方案离不开精确的动力学模型，然而实际机器人存在诸多影响动力学的因素，必须对其进行补偿。采用对整体机器人进行动力学参数辨识的方法，既不增加动力学模型的复杂性，又可体
关节空间 VS 操作空间 关节空间与操作空间轨迹规划流程图如下（上标ii i 和ff f 分别代表起始位置initial和目标位置final）： 在关节空间内进行轨迹规划有如下优点： 在线运算量更小，即无需进行机器人的逆解或正解解算 不受机器人奇异构型影响 可以根据机器人或驱动器手册直接确定最大速度或力矩 其缺点是对应操作空间的轨迹无法预测，增加了机械臂与环境碰撞的可能。例
对于自由运动机器人来说，控制的目的是要控制机器人末端的位置和姿态（统一简称为位置），即所谓的位置控制问题。期望机器人末端达到的位置称为期望位置或期望轨迹，期望轨迹可以在机器人任务空间中给出，也可以通过逆运动学转化为机器人关节空间中的期望轨迹。期望轨迹通常有两种形式：一种是一个固定位置（setpoint），另一种是一条随时间连续变化的轨迹（trajectory）。 对于运动受限的机器人来说
Figure. Several possible path shapes for a single joint 五次多项式曲线(quintic polynomial) θ(t)=a0+a1t+a2t2+a3t3+a4t4+a5t5 \theta(t)=a_0+a_1t+a_2t^2+a_3t^3+a_4t^4+a_5t^5 考虑边界条件： θ0θfθ0˙θf˙θ0¨θf¨=a
1. 简介 在上一期的文章中，我们对线性倒立摆在2D平面内的运动过程进行了分析，并给出了基于轨道能量的线性倒立摆控制过程。 【双足机器人（1）】线性倒立摆及其运动控制（附代码） 在本期文章中，我们将建立线性倒立摆模型的运动学模型，为后面进行倒立摆的仿真控制铺垫基础。最终，我们可以使用所构建的运动学模型控制倒立摆模型的末端机构来绘制心形图案，源代码已开源，详见文末。 在Python中使用绘图工具
惯性矩、惯性积、转动惯量、惯性张量 惯性矩是一个几何量，通常被用作描述截面抵抗弯曲的性质。惯性矩的国际单位为(m4)。即面积二次矩，也称面积惯性矩，而这个概念与质量惯性矩（即转动惯量）是不同概念。 面积元素dA与其至z轴或y轴距离平方的乘积y2dA或z2dA，分别称为该面积元素对于z轴或y轴的惯性矩或截面二次轴矩。惯性矩的数值恒大于零。对Z轴的惯性矩：Iz=∫Ay2dA，对Y轴的惯性矩：
1. 简介 在仿人双足机器人的控制里面，可以将机器人模型简化为一个线性倒立摆模型（下图来自梶田秀司教授的《仿人机器人》[1]，中文电子版详见代码仓库），用于机器人的平衡控制和步态规划。线性倒立摆模型及其后续扩展的其他模型在双足机器人的研究中被广泛采用，取得了不错的控制效果。今天，我们就来聊一聊其中最经典，也是最基础的模型：线性倒立摆模型。 双足机器人 2. 线性倒立摆模型 在矢状平面内，线性
在VREP中的物体上添加一个力矩看看它会怎么运动。新建一个场景，向其中添加一个立方体，将立方体抬高离开地面，并在Dynamics选项卡中将重力设置为0. 然后在立方体上施加一个力矩T={1,1,1}，立方体将在力矩作用下旋转起来： function sysCall_init() -- do some initialization here: handle=sim.ge
旋转变换的指数形式 用单位向量ω^ω^代表旋转轴，以及θθ代表绕该轴的旋转角度。则可以用三维向量ω^θ∈R3以指数形式来描述旋转。如果将ω^和θ分开描述，即为Axis-Angle形式。用ω^θ来描述旋转矩阵R可以有下面几种理解方法： 某坐标系初始与参考坐标系{s}重合，绕轴ω^旋转θ角度后当到达当前姿态，其相对于{s}的旋转矩阵为R。这种描述方法为 Axis–angle represen
《机器人学基础》 机器人坐标建立与正运动分析实验 实验目的： 掌握机器人的基本坐标系； 掌握机器人的DH参数； 掌握机器人的正运动学分析； 实验设备 桌面机器人 1台； 开发主机 1台； 实时仿真机1台； 末端工具系统一套； 实验原理： 1. 空间位置与姿态的描述； 2．坐标系之间变换的齐次矩阵； 3. 机械臂连杆坐标系与DH参数建模； 4. 正运动学的概念与公式。 正向运
1. 实现效果 2. 前言 关于在coppeliaSim中使用Python控制UR5机器人有一个开源项目供参考：https://github.com/Junzhuodu/ur5_vrep_python 在Vrep改名为coppeliaSim之后，vrep.py更名为sim.py，vrepConst.py更名为simConst.py，remoteApi.so（Ubuntu 用户使用该文件）
课程目的 本系列旨在教会大家从零制作一个视觉抓取机械臂实物出来，教程选用的都是淘宝上常见且便宜的机械臂与相机，实现了对淘宝上最常见的3种自由度的机械臂（下图所示）的运动学控制，实现了全部都要，让有选择困难的你不再纠结！ 当然，你可以3种机械臂都买来玩耍一下，不过囊中羞涩的你也可根据自己的需求只选择其中一个机械臂。如果你使用的是其他类型的淘宝机械臂，只要是舵机驱动的，更换一个舵机控制器（课中有
KDL(Kinematics and Dynamics Library)中定义了一个树来代表机器人的运动学和动力学参数，ROS中的kdl_parser提供了工具能将机器人描述文件URDF转换为KDL tree. Kinematic Trees: 链或树形结构。已经有多种方式来定义机构的运动学结构，KDL使用图论中的术语来定义： A closed-loop mechanism is a gr
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