工业机器人运动学课件

$number{01}工业机器人运动学课件目录机器人运动学概述机器人坐标系与位姿机器人正向运动学机器人逆向运动学机器人轨迹规划机器人运动学实验与案例分析01机器人运动学概述常见的六轴工业机器人，其结构主要由基座、腰部、大臂、小臂、手腕和末端执行器组成。工业机器人根据应用场景和功能，工业机器人可分为搬运机器人、装配机器人、喷涂机器人等。分类机器人基本结构与分类机器人运动学主要研究机器人的运动规律及其与机械系统之间的关系。基于几何学和代数的运动学分析方法，如D-H参数法、雅可比矩阵法等。机器人运动学的研究内容与方法研究方法研究内容发展历程从第一台工业机器人的诞生到现在，机器人运动学经历了多个发展阶段，包括技术突破、优化改进和跨界融合等。应用领域工业、医疗、航空航天、服务等领域，如生产线自动化、手术辅助、太空探索等。机器人运动学的发展与应用02机器人坐标系与位姿123机器人坐标系的建立坐标系之间的转换掌握不同坐标系之间的转换公式和方法，以便在需要时进行坐标系变换。建立方法根据机器人结构、设计和控制需求，选择合适的基准面和坐标轴，并确定相互之间的位置关系。常见坐标系关节坐标系、直角坐标系、极坐标系、球坐标系等。姿态描述位姿概念位置描述机器人位姿描述机器人的姿态由其相对于某一坐标系的旋转矩阵（或旋转矢量）确定。机器人的位姿是指机器人在三维空间中的位置和姿态，通常用位姿矩阵来表示。机器人在空间中的位置由其相对于某一坐标系的位置向量（或位置矢量）确定。掌握位姿矩阵的乘法、加法、减法等基本运算方法，以便实现机器人不同位姿之间的变换。位姿变换齐次坐标变换逆向运动学理解齐次坐标变换的概念和方法，包括平移、旋转、缩放等变换，以便在机器人运动学分析中使用。掌握机器人逆向运动学的原理和方法，以便根据目标位姿求解关节变量。030201机器人位姿的变换与运算03机器人正向运动学032D两关节运动学方程该方程描述了机器人各关节的转动角度与机器人末端执行器位置和姿态的关系。012D两关节正向运动学模型该模型描述了机器人末端执行器的位置和姿态与机器人各关节位置的关系。022D两关节逆向运动学模型该模型根据给定的机器人末端执行器位置和姿态，求解机器人各关节的转动角度。2自由度机器人的正向运动学123该模型描述了机器人末端执行器的位置和姿态与机器人各关节位置的关系。3D三关节正向运动学模型该模型根据给定的机器人末端执行器位置和姿态，求解机器人各关节的转动角度。3D三关节逆向运动学模型该方程描述了机器人各关节的转动角度与机器人末端执行器位置和姿态的关系。3D三关节运动学方程3自由度机器人的正向运动学多自由度逆向运动学模型该模型根据给定的机器人末端执行器位置和姿态，求解具有多个自由度的机器人的各关节的转动角度。多自由度运动学方程该方程描述了具有多个自由度的机器人的各关节的转动角度与机器人末端执行器位置和姿态的关系。多自由度正向运动学模型该模型描述了具有多个自由度的机器人的末端执行器的位置和姿态与机器人各关节位置的关系。多自由度机器人的正向运动学04机器人逆向运动学定义逆向运动学是已知机器人的末端执行器的位置和姿态，求解机器人各关节变量的过程。2自由度机器人2自由度机器人通常由两个旋转关节组成，其逆向运动学可以通过解析几何的方法求解。求解方法通过已知的末端执行器位置和姿态，建立数学方程，求解关节角。2自由度机器人的逆向运动学定义逆向运动学是已知机器人的末端执行器的位置和姿态，求解机器人各关节变量的过程。3自由度机器人3自由度机器人通常由三个旋转关节组成，其逆向运动学可以通过解析几何的方法求解。求解方法通过已知的末端执行器位置和姿态，建立数学方程，求解关节角。3自由度机器人的逆向运动学030201定义逆向运动学是已知机器人的末端执行器的位置和姿态，求解机器人各关节变量的过程。多自由度机器人多自由度机器人通常由多个旋转关节组成，其逆向运动学可以通过解析几何的方法求解。求解方法通过已知的末端执行器位置和姿态，建立数学方程，求解关节角。多自由度机器人的逆向运动学05机器人轨迹规划轨迹规划是指根据给定的路径条件，通过计算得到机器人末端执行器的位姿随时间变化的轨迹。轨迹规划定义轨迹规划的目的是使机器人按照预定的轨迹进行运动，同时保证运动过程中的速度和加速度连续、平滑，以满足机器人的运动性能要求。轨迹规划的目的轨迹规划的基本要素包括起始点、终止点、路径约束条件和运动性能要求。轨迹规划的基本要素机器人轨迹规划的基本概念插补定义01插补是指在两个已知点之间插入若干个新的点，使得机器人能够按照预定的轨迹进行运动。直线插补02直线插补是指在两个已知点之间插入若干个点，使得机器人能够沿直线进行运动。常用的直线插补方法包括等间距插补和等速度插补。圆弧插补03圆弧插补是指在两个已知点之间插入若干个点，使得机器人能够沿圆弧进行运动。常用的圆弧插补方法包括基于角度的圆弧插补和基于弧长的圆弧插补。基于插补的轨迹规划方法优化理论概述优化理论是指通过一定的优化算法，寻找满足一定约束条件的最佳解。在机器人轨迹规划中，优化理论可以用来优化机器人的运动轨迹，以满足机器人的运动性能要求。基于梯度下降法的优化算法梯度下降法是一种常用的优化算法，它通过不断调整变量的值，使得目标函数的值逐渐减小，最终得到最优解。在机器人轨迹规划中，梯度下降法可以用来优化机器人的运动轨迹，以满足机器人的运动性能要求。基于遗传算法的优化算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等过程，寻找最优解。在机器人轨迹规划中，遗传算法可以用来优化机器人的运动轨迹，以满足机器人的运动性能要求。基于优化理论的轨迹规划方法06机器人运动学实验与案例分析实验目的：通过MATLAB软件对工业机器人进行运动学仿真，分析机器人的运动学性能，为机器人的优化设计和控制提供理论支持。基于MATLAB的机器人运动学仿真实验实验步骤1.建立机器人运动学模型：根据机器人的实际结构和参数，建立相应的运动学模型。2.编写MATLAB程序：根据建立的模型，编写相应的MATLAB程序，实现机器人的运动学仿真。基于MATLAB的机器人运动学仿真实验基于MATLAB的机器人运动学仿真实验3.运行仿真实验通过MATLAB软件运行程序，观察机器人的运动轨迹和速度等运动学性能。实验结果分析通过对仿真实验结果的分析，可以得出机器人的运动学性能指标，如最大速度、最大加速度、轨迹精度等，为机器人的优化设计和控制提供理论支持。实验目的：通过SolidWorks软件对工业机器人进行三维建模，为机器人的设计和加工提供精确的几何模型。实验步骤1.绘制机器人结构图：根据机器人的实际结构和参数，在SolidWorks软件中绘制机器人的结构图。2.添加约束条件：根据实际需要，添加适当的约束条件，如平行、垂直、同心等，以保证机器人的正确性。3.渲染三维模型：通过渲染功能，对机器人的三维模型进行美化和完善。实验结果分析：通过对三维建模实验结果的分析，可以得出机器人的精确几何模型，为机器人的设计和加工提供可靠的依据。基于SolidWorks的机器人三维建模实验案例背景：某工业机器人应用于装配线上，为了保证其工作的稳定性和准确性，需要对机器人进行动力学分析。案例目标：通过对机器人的动力学分析，得出机器人在不同工况下的动力学性能指标，为机器人的优化设计和控制提供理