matlab机器人工具箱学习笔记 您所在的位置:网站首页 运动方程怎么写 matlab机器人工具箱学习笔记

matlab机器人工具箱学习笔记

2024-05-26 23:00| 来源: 网络整理| 查看: 265

机器人动力学概述

对于机器人动力学分析,有两种经典方法:一种是牛顿—欧拉法,另一种是拉格朗日法。与机器人运动学相似,机器人动力学也有两个相反的问题: (1)动力学正问题是已知机械臂各关节的作用力或力矩,求各关节的位移、速度和加速度,即机器人的运动轨迹 ( τ → q , q ′ , q ′ ′ ) (\tau\to q,q',q'') (τ→q,q′,q′′),这可以用于对机械臂的仿真 (2)动力学逆问题是已知机械臂的运动轨迹,即各关节的位移、速度和加速度,求各关节所需要的驱动力或力矩 ( q ′ ′ , q ′ , q → τ ) (q'',q',q \to\tau) (q′′,q′,q→τ),这可以用于对机械臂的控制。

状态空间方程

其中一种用状态空方程表示动力学方程。不考虑一切摩擦因素: M ( q ) q ′ ′ + C ( q , q ′ ) q ′ + G ( q ) + F ( q ′ ) + J ( q ) T f = τ M(q)q''+C(q,q')q'+G(q)+F(q')+J(q)^Tf=\tau M(q)q′′+C(q,q′)q′+G(q)+F(q′)+J(q)Tf=τ M ( q ) q ′ ′ M(q)q'' M(q)q′′,为机器人的惯性矩阵。 C ( q , q ′ ) q ′ C(q,q')q' C(q,q′)q′,为科里奥利矩阵。 G ( q ) G(q) G(q),为重力矩阵。 F ( q ′ ) F(q') F(q′),为摩擦力矩。 J ( q ) T f J(q)^Tf J(q)Tf,表示关节力, f f f表示扭力, J ( q ) J(q) J(q)为雅克比矩阵。

各项参数的获取(正向动力学的计算)

1)运动学和动力学参数 使用SerialLink.dyn()来显示运动学参数和动力学参数。 输入命令:

>> mdl_puma560 >> p560.links(6).dyn theta=q, d= 0, a= 0, alpha= 0, offset= 0 (R,stdDH) m = 0.09 r = 0 0 0.032 I = | 0.00015 0 0 | | 0 0.00015 0 | | 0 0 4e-05 | Jm = 3.3e-05 Bm = 3.67e-05 Tc = 0.00396(+) -0.0105(-) G = 76.69 qlim = -4.642576 to 4.642576

2)惯性矩阵 当关节角为 q q q时,使用SerialLink.inertia()获取机器人的惯性矩阵: 输入:

>> q=[0 0 0 0 0 0]; >> p560.inertia(q) ans = 3.9611 -0.1627 -0.1389 0.0016 -0.0004 0.0000 -0.1627 4.4566 0.3727 0.0000 0.0019 0.0000 -0.1389 0.3727 0.9387 0.0000 0.0019 0.0000 0.0016 0.0000 0.0000 0.1924 0.0000 0.0000 -0.0004 0.0019 0.0019 0.0000 0.1713 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1941

3)科里奥利矩阵 当机器人的关节角为 q q q,关节角的速度为 q ′ q' q′,可以通过函数SerialLink.coriolis()获取科里奥利矩阵: 例如:

>> q=[0 0 0 0 0 0]; >>qd=[pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6]; >>> p560.coriolis(q,qd) ans = -0.4206 -0.5773 -0.2121 -0.0007 -0.0014 0.0000 0.2118 -0.2029 -0.4050 -0.0000 -0.0020 0 0.2081 0.2021 -0.0000 0.0000 -0.0001 0 0.0000 0.0000 0.0000 0 0 0 0.0007 0.0007 0.0001 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4)重力矩阵 当机器人的关节角为 q q q,可通过函数SerialLink.gravload()获取机器人的重力矩阵:

>> q=[0 0 0 0 0 0]; >>p560.gravload(q) ans = 0 37.4837 0.2489 0 0 0 G(q)=(0 37.4837 0.2489 0 0 0)'

5)摩擦力矩 使用SerialLink.dyn() 其中: Bm为粘性摩擦系数 Tc为库仑摩擦系数 G为齿轮传动比

逆向动力学的计算

使用SerialLink.rne()计算动力学的逆问题,主要参数为 q q q(关节角), q d qd qd(速度), q d d qdd qdd(加速度), g r a v grav grav(重力项,有默认值) 输入:

>> mdl_puma560; >> q=[0 0 0 pi/6 pi/6 pi/6]; >> qd=[0 0 0 pi/18 pi/18 pi/18]; >> qdd=[0 0 0 0 0 0]; >> t1=p560.rne(q,qd,qdd) t1 = -0.0000 37.4713 0.2366 0.9235 0.7265 0.3413%%%驱动力矩

当忽略状态方程的重力项时,输入语句:

>>t2=p560.rne(q,qd,qdd,[0 0 0]') t2 = -0.0000 -0.0001 -0.0001 0.9235 0.7406 0.3413%%%驱动力矩

此外,函数SerialLink.rne()也可以计算机器人沿着一条轨迹时,每一时刻下的驱动力矩。 输入:

>> T1=transl(0.3,0.1,0)*trotx(pi); %设置初始位姿 >>q1=p560.ikine6s(T1); %计算对应关节角 >>T2=transl(0.2,0.4,0)*trotx(pi/2); %设置最终位姿 >>q2=p560.ikine6s(T2); %计算对应关节角 >>t=[0:0.1:6]'; %设置时间及步长 >>[q,qd,qdd]=jtraj(q1,q2,t); %生成相应的轨迹 >>tu=p560.rne(q,qd,qdd); %计算轨迹上每个点的驱动力矩

可以得到一个61×6的矩阵每一行对应某一个时间的驱动力矩。 我们可以 plot(t,tu(:1));…等 得到驱动力矩关于时间的图像

参考资料: 杨辰光, 李智军, 许扬,机器人仿真与编程技术[M].北京:清华大学出版社,2018



【本文地址】

公司简介

联系我们

今日新闻

    推荐新闻

    专题文章
      CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有