机器人运动学(培训教材)

精品 第第 2 2 章章 机器人位置运动学机器人位置运动学 2.12.1 引言引言 本章将研究机器人正逆运动学。当已知所有的关节变量时，可用正运动学来确定机器人 末端手的位姿。如果要使机器人末端手放在特定的点上并且具有特定的姿态，可用逆运动学 来计算出每一关节变量的值。首先利用矩阵建立物体、位置、姿态以及运动的表示方法，然 后研究直角坐标型、圆柱坐标型以及球坐标型等不同构型机器人的正逆运动学，最后利用 Denavit-Hartenberg(D-H)表示法来推导机器人所有可能构型的正逆运动学方程。 实际上，机器手型的机器人没有末端执行器，多数情况下，机器人上附有一个抓持器。 根据实际应用，用户可为机器人附加不同的末端执行器。显然，末端执行器的大小和长度决 定了机器人的末端位置，即如果末端执行器的长短不同，那么机器人的末端位置也不同。在 这一章中，假设机器人的末端是一个平板面，如有必要可在其上附加末端执行器，以后便称 该平板面为机器人的“手”或“端面” 。如有必要，还可以将末端执行器的长度加到机器人的 末端来确定末端执行器的位姿。 2.22.2 机器人机构机器人机构 机器手型的机器人具有多个自由度（DOF） ，并有三维开环链式机构。 在具有单自由度的系统中，当变量设定为特定值时，机器人机构就完全确定了，所有其 他变量也就随之而定。如图2.1 所示的四杆机构，当曲柄转角设定为120°时，则连杆与摇杆 的角度也就确定了。然而在一个多自由度机构中，必须独立设定所有的输入变量才能知道其 余的参数。机器人就是这样的多自由度机构，必须知道每一关节变量才能知道机器人的手处 在什么位置。 感谢下载载 精品 图 2.1 具有单自由度闭环的四杆机构 如果机器人要在空间运动，那么机器人就需要具有三维的结构。虽然也可能有二维多自 由度的机器人，但它们并不常见。 机器人是开环机构，它与闭环机构不同（例如四杆机构） ，即使设定所有的关节变量，也 不能确保机器人的手准确地处于给定的位置。这是因为如果关节或连杆有丝毫的偏差，该关 节之后的所有关节的位置都会改变且没有反馈。例如，在图 2.2 所示的四杆机构中，如果连 杆 AB 偏移，它将影响O 2 B杆。而在开环系统中（例如机器人） ，由于没有反馈，之后的所有 构件都会发生偏移。于是，在开环系统中，必须不断测量所有关节和连杆的参数，或者监控 系统的末端，以便知道机器的运动位置。通过比较如下的两个连杆机构的向量方程，可以表 示出这种差别，该向量方程表示了不同连杆之间的关系。 O 1 A AB OO 12 O 2B （2.1） O 1 A ABBC OC（2.2） 1 可见，如果连杆 AB 偏移，连杆O 2 B也会相应地移动，式（2.1）的两边随连杆的变化而 改变。而另一方面，如果机器人的连杆 AB 偏移，所有的后续连杆也会移动，除非O 1C 有其 他方法测量，否则这种变化是未知的。 为了弥补开环机器人的这一缺陷，机器人手的位置可由类似摄像机的装置来进行不断测 量，于是机器人需借助外部手段（比如辅助手臂或激光束）来构成闭环系统。或者按照常规 做法，也可通过增加机器人连杆和关节强度来减少偏移，采用这种方法将导致机器人重量重、 感谢下载载 精品 体积大、动作慢，而且它的额定负载与实际负载相比非常小。 图 2.2 (a)闭环机构；(b)开环机构 2.32.3 机器人运动学的矩阵表示机器人运动学的矩阵表示 矩阵可用来表示点、向量、坐标系、平移、旋转以及变换，还可以表示坐标系中的物体 和其他运动元件。 2.3.12.3.1 空间点的表示空间点的表示 空间点 P（如图 2.3 所示）可以用它的相对于参考坐标系的三个坐标来表示： P  a xi by j c zk (2.3) 其中，a x ,b y ,c z 是参考坐标系中表示该点的坐标。显然，也可以用其他坐标来表示空间点的 位置。 图 2.3 空间点的表示 2.3.22.3.2 空间向量的表示空间向量的表示 向量可以由三个起始和终止的坐标来表示。如果一个向量起始于点 A，终止于点 B，那么 它可以表示为 PAB(B x  A x )i(B y  A y )j (B z  A z )k。特殊情况下，如果一个向量起始于原 感谢下载载 精品 点（如图 2.4 所示） ，则有： P  a xiby j c zk （2.4） 其中a x ,b y ,c z 是该向量在参考坐标系中的三个分量。 实际上， 前一节的点 P 就是用连接到该点 的向量来表示的，具体地说，也就是用该向量的三个坐标来表示。 图 2.4 空间向量的表示 向量的三个分量也可以写成矩阵的形式，如式（2.5）所示。在本书中将用这种形式来表 示运动分量： a x   P  b y   cz   （2.5） 这种表示法也可以稍做变化：加入一个比例因子 w,如果 x, y, z各除以 w,则得到 a x ,b y ,c z 。 于是，这时向量可以写为： x  y  xy P   ， 其中a x  ,b y  , 等等 （2.6） zww   w 变量 w 可以为任意数，而且随着它的变化，向量的大小也会发生变化，这与在计算机图形学 中缩放一张图片十分类似。随着w 值的改变，向量的大小也相应地变化。如果w 大于 1，向 感谢下载载 精品 量的所有分量都变大；如果 w 小于 1，向量的所有分量都变小。这种方法也用于计算机图形 学中改变图形与画片的大小。 如果 w 是 1，各分量的大小保持不变。但是，如果 w=0，a x ,b y ,c z 则为无穷大。在这种 情况下，x，y 和 z（以及a x ,b y ,c z ）表示一个长度为无穷大的向量，它的方向即为该向量所表 示的方向。 这就意味着方向向量可以由比例因子 w=0 的向量来表示， 这里向量的长度并不重 要，而其方向由该向量的三个分量来表示。 例例 2.12.1 有一个向量 P=3i+5j+2k,按如下要求将其表示成矩阵形式： （1）比例因子为 2 （2）将它表示为方向的单位向量 解解： 该向量可以表示为比例因子为 2 的矩阵形式，当比例因子为 0 时，则可以表示为方向向 量，结果如下：  6 3 105 P   和P    4 2   2 0 然而，为了将方向向量变为单位向量，须将该向量归一化使之长度等于1。这样，向量的 每一个分量都要除以三个分量平方和的开方： 22P X 2 P 6.16, 其中 P x  Y  P Z 35 ，等等和  0.487, P y  6.166.16 Punit 0.487 0.811    0.324   0  2.3.32.3.3 坐标系在固定参考坐标系原点的表示坐标系在固定参考坐标系原点的表示 一个中心位于参考坐标系原点的坐标系由三个向量表示，通常着三个向量相互垂直，称 为单位向量n,o,a，分别表示法线（normal） 、指向（orientation）和接近（approach）向 感谢下载载 精品 量（如图 2.5 所示）