机器人技术中的逆运动学:您需要知道的

什么是逆运动学?

您需要了解多少才能从机器人那里获得最大收益?

机器人技术的逆运动学是一个巨大且通常是复杂的话题。根据您的项目,您可能需要详细了解或凭基本知识了解。

这是您需要了解的有关机器人技术反向运动学的基本信息。

什么是逆运动学?

逆运动学是一个数学过程,用于计算将机器人的终端效应子放置在特定位置和方向(也称为其“姿势”)所需的关节位置。可靠的逆运动解决方案对于编程机器人执行任务是必要的。

重要的是要清楚逆动力学与机器人的前向运动学之间的差异。

正向运动学确定如果关节设置为特定位置,则最终效应子将在哪里。向前运动学方程只有一种解决方案。当关节设置为特定位置时,末端效应子将始终在同一位置。

使用逆运动学,通常有多种不同的解决方案和多种方法来计算逆运动溶液。

为什么我们需要机器人技术的逆运动学

如果我们没有逆运动学,机器人编程将非常困难……即使不是不可能。

当您希望机器人的最终效应器转移到工作空间中的特定位置时,您会将所需的姿势输入到程序中是有道理的。

但是,您不能仅仅告诉机器人去您想要的X,Y和Z协调并期望机器人理解您的说明……并非没有逆运动学。

大多数工业机器人都是由几个独立控制的铰接关节建造的。每个关节都连接到其他关节中的一个或多个接头,有时是复杂的配置。末端效应子附着在整个“运动链”的末端。当您移动任何一个关节时,这将以各种方式影响终端效应器的姿势。

这意味着末端效应器位置与任何一个特定关节之间没有简单的直接关系。

例如,如果您希望机器人的最终效应器沿Z轴线性移动1毫米,则可能需要以不同的量移动所有关节。

最后,逆运动学算法计算到达到所需终端效应姿势所需的每个机器人接头的确切位置。

如何找到机器人手臂的逆运动学

当您对机器人技术的逆运动学进行一些研究时,您通常会发现方程,公式和算法描述的页面和页面。这是因为计算逆运动学是机器人研究中建立的一个领域。研究领域以外的人没有多少人谈论逆运动学(除了3D动画师)。

但是,当我们将机器人用于工业应用时,有2个基本选项可以找到一个逆动力学解决方案:

  1. 您可以自己完成所有数学和编程工作,以为您的特定机器人创建一个逆运动求解器。
  2. 您可以将现有的逆运动求解器用于“开箱即用”的特定机器人。

您选择的哪一个将取决于您的独特情况。

如果您自己构建了机器人(即通过将电动机和机械链接连接在一起)从头开始构建的机器人 - 您可能必须选择选项1。

如果您使用的是来自机器人制造商的工业机器人,那么选项2几乎总是会更快,更容易。

硬方法:创建一个逆运动学求解器

如果您选择创建自己的逆运动求解器,请为一些认真的编程做好准备!

有2种基本方法来计算逆运动学:

1.分析逆运动溶液

分析逆运动求解器将能够采取所需的末端效应姿势,并(几乎)立即吐出所需的关节位置。

这是因为“在引擎盖下”,机器人的运动链已减少为封闭形式的表达 - 对于任何最终效应姿势,都有所需的关节位置的数学定义。

尽管您可以(手工)自己生成封闭形式表达的工作,但这通常不是必需的。这些日子ikfast图书馆使此任务比过去更容易。

2.数值/迭代运动求解器

并非所有机器人都有分析逆运动溶液。当机器人的运动结构是复杂的或不寻常的时,唯一的选择是使用数值逆运动求解器。

此外,在数值解决方案中,没有明确的封闭式表达式。取而代之的是,当您输入所需的末端效应子位置时,迭代算法通过将其视为优化解决方案来为所需的关节位置提供解决方案。

在每次迭代中,算法将一些关节位置输入到机器人的正向运动学方程中,以找出最终效应器最终的位置。在下一个迭代中,它使用此信息进一步调整了关节位置。这将逐渐将末端效应器移至所需的姿势。

由于这种迭代方法,数值逆运动溶液比分析溶液慢。

简单的方法:使用经过验证的逆运动学求解器

当您上大学时或从头开始建造自己的机器人时,创建自己的逆运动学求解器是一种很好的智力练习。

但是,如果您只想在生产环境中使用机器人,则不太可能需要创建自己的逆运动学求解器。

仅使用已经包含在机器人编程环境中的现有求解器要容易得多,更快。

所有机器人118bet金博宝app带有自己的逆运动求解器。这使您可以立即开始编程,而无需考虑它。

我们的大多数求解器都是带有机器人文件包装的预先生成的分析解决方案。但是,库中一些更复杂的机器人确实使用数值求解器。即使使用数值求解器,降低的计算速度也不是Robodk的问题,因为您将在将程序发送到机器人本身之前将机器人离线编程。

毕竟,只有在您真正需要的情况下,只能创建自己的逆运动求解器。

如果没有,您的时间将花在为您的任务中创建机器人程序并更快地制作生产的时间。

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关于亚历克斯·欧文·希尔

亚历克斯·欧文·希尔(Alex Owen-Hill)是一位自由作家和公众演讲者,他在博客上介绍了许多主题,包括科学,createclarifyarticulate.com上的演讲技巧,讲故事,当然还有机器人技术。他与CERN合作,从马德里大学获得了马德里大学的远程幼儿园博士学位。作为恢复学术的学者,他通过博客关于工业机器人技术来保持坚定的脚步。

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