MATLAB - 计算关节扭矩以平衡端点力和力矩

news2024/11/17 9:32:24

系列文章目录


前言

产生力矩以平衡作用在平面机器人末端执行器体上的端点力。要使用各种方法计算关节力矩,请使用刚体树机器人模型的几何雅各比(geometricJacobian)和反动力学(inverseDynamics)对象函数。


一、初始化机器人

双关节刚体树机器人是一个二维平面机器人。关节配置以列向量形式输出。

twoJointRobot = twoJointRigidBodyTree("column");

二、问题设置

端点力 eeForce 是一个列向量,包含作用在末端执行器本体("工具")上的线性力和力矩的组合。请注意,该矢量以基本坐标系表示,如下图所示。

fx = 2; 
fy = 2;
fz = 0;
nx = 0;
ny = 0;
nz = 3;
eeForce = [nx;ny;nz;fx;fy;fz];
eeName = "tool";

 为平衡扭矩指定机器人的关节配置。

q = [pi/3;pi/4];
Tee = getTransform(twoJointRobot,q,eeName);

三、几何雅各布法

利用虚功原理 [1],使用几何雅各宾函数并将雅各宾的转置与端点力矢量相乘,即可求得平衡力矩。 

J = geometricJacobian(twoJointRobot,q,eeName);
jointTorques = J' * eeForce;
fprintf("Joint torques using geometric Jacobian (Nm): [%.3g, %.3g]",jointTorques);
Joint torques using geometric Jacobian (Nm): [1.41, 1.78]

四、空间变换力的反动力学计算

使用另一种方法,计算平衡力矩,方法是计算将端点力空间转换到基准坐标系的反动力学。

将扭矩从末端执行器坐标系空间变换到基准坐标系,意味着在一个恰好与基准坐标系空间重合的坐标系中施加一个新的扭矩,但该坐标系仍固定在末端执行器本体上;这个新的扭矩与在 ee 原点施加的原始扭矩具有相同的效果。下图中,f_{ext}n_{ext} 分别为端点线性力和力矩,\mathbf{f}_\mathbf{ee}^{\mathbf{base}}\mathbf{n}_\mathbf{ee}^{\mathbf{base}} 分别为空间变换后的力和力矩。在下面的片段中,\mathbf{f}_\mathbf{ee}^{\mathbf{base}} 是空间变换后的扭矩。

 

r = tform2trvec(Tee);
fbase_ee = [cross(r,[fx fy fz])' + [nx;ny;nz]; fx;fy;fz];
fext = -externalForce(twoJointRobot, eeName, fbase_ee);
jointTorques2 = inverseDynamics(twoJointRobot, q, [], [], fext);
fprintf("Joint torques using inverse dynamics (Nm): [%.3g, %.3g]",jointTorques2)
Joint torques using inverse dynamics (Nm): [1.41, 1.78]

五、末端执行器力的反动力学

使用第三种方法,将末端执行器力表示在其自身坐标系(fee_ee)中,而不是将末端执行器力进行空间变换到基础坐标系。将力矩和线性力向量转换到末端执行器坐标系中。然后,将该力和当前配置指定给 externalForce 函数。根据该力矢量计算逆动力学。

eeLinearForce = Tee \ [fx;fy;fz;0];
eeMoment = Tee \ [nx;ny;nz;0];
fee_ee = [eeMoment(1:3); eeLinearForce(1:3)];
fext = -externalForce(twoJointRobot,eeName,fee_ee,q);
jointTorques3 = inverseDynamics(twoJointRobot, q, [], [], fext);
fprintf("Joint torques using inverse dynamics (Nm): [%.3g, %.3g]",jointTorques3);
Joint torques using inverse dynamics (Nm): [1.41, 1.78]

参考资料

[1]Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., & Oriolo, G. (2009). Differential kinematics and statics. Robotics: Modelling, Planning and Control, 105-160.

[2]Harry Asada, and John Leonard. 2.12 Introduction to Robotics. Fall 2005. Chapter 6 Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare, https://ocw.mit.edu. License: Creative Commons BY-NC-SA.

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1385354.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

在IntelliJ IDEA上使用通义灵码(TONGYI Lingma)

参考链接: 通义灵码产品介绍_智能编码助手_AI编程_云效(Apsara Devops)-阿里云帮助中心 【IDEA如何使用通义灵码?】_idea 通义灵码-CSDN博客 1. 简介 1.1 定义 通义灵码,是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提…

单细胞转录组学对代谢功能障碍相关脂肪变性肝病的类器官模型进行分析

前言 最近接触比较多肝纤维化项目,包括空转、单细胞和普通的BULK转录组,本文是肝脏疾病类器官构建,所以结果是比较确定的,只是对比不同处理和培养哪种效果更好,适合了解纤维化进展和哪些分子和细胞参与,以…

基于协方差矩阵自适应演化策略(CMA-ES)的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征,以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征,同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力,并且可以减少训练和推理…

CANFD数据记录仪在新能源汽车复杂路测下的应用

CANFD数据记录仪在新能源汽车复杂路测下的应用 汽车制造商在生产预批量阶段的耐久性测试中,为了检测潜在故障,必须让车辆在严酷的路况和环境下接受测试。为确保能回溯故障发生的现场情况,我们需要对测试数据精准记录与储存。这些数据是新车型优化迭代的关键,也是确保产品质量的…

【优选算法】滑动窗口 {何时使用滑动窗口?如何使用滑动窗口?如何确定更新结果的时机?滑动窗口是如何提高效率的?相关编程题解析}

一、经验总结 何时使用滑动窗口? 在使用暴力解法解题时,发现可以将其优化为同向双指针,既可以使用滑动窗口。 如何使用滑动窗口? 1. 定义窗口控制变量n,进窗口,判断,出窗口都需要操作窗口控制…

天软特色因子看板 (2024.01 第7期)

该因子看板跟踪天软特色因子A04001(当日趋势强度),该因子为反映股价走势趋势强弱,用以反映股价走势趋势强弱,abs(值)越接近1,趋势 性越强,符号代表涨跌方向。 今日为该因子跟踪第7期,跟踪其在SW801050 (申万…

Open CV 图像处理基础:(六)在Java中使用 Open CV进行图片翻转和图片旋转

在Java中使用 Open CV进行图片翻转和图片旋转 目录 在Java中使用 Open CV进行图片翻转和图片旋转前言图片翻转函数代码示例其它翻转方向垂直翻转两轴翻转 图片旋转函数代码示例 Open CV 专栏导航 前言 在Java中使用OpenCV进行图片翻转和旋转是一种基本的图像处理技术&#xff0…

机器学习根据金标准标记数据-九五小庞

根据金标准标记数据是一种在机器学习和数据科学中常见的操作,主要用于评估分类模型的性能。其基本步骤如下: 收集数据:首先需要收集相关领域的原始数据,这些数据通常来自不同的来源和渠道。数据清洗和预处理:在这一步…

常见的限流算法

本文已收录至我的个人网站:程序员波特,主要记录Java相关技术系列教程,共享电子书、Java学习路线、视频教程、简历模板和面试题等学习资源,让想要学习的你,不再迷茫。 天下武学出同源 正所谓天下武学殊途同归&#xff…

怎么批量重命名图片?分享3个高效方法!

怎么批量重命名图片?在日常生活中,将图片批量重命名是一项非常实用的操作。有时候我们拍摄或收集了很多图片,需要对其进行整理和归类。通过批量重命名,我们可以快速为图片添加序号、日期或其他标识,使其更有条理。此外…

new mars3d.layer.GeoJsonLayer({实现图标点billboard贴模型聚合效果

说明: 1.【mars3d】的依赖库cesium本身是不支持贴地/贴模型操作的 2.sdk内部异步计算了数据的贴地/高度值之后,更新到图层上实现贴地/贴模型效果的 3.相关的示例链接: 1.功能示例(Vue版) | Mars3D三维可视化平台 | 火星科技 4.相关的计算…

Java基础 - 黑马

我是南城余!阿里云开发者平台专家博士证书获得者! 欢迎关注我的博客!一同成长! 一名从事运维开发的worker,记录分享学习。 专注于AI,运维开发,windows Linux 系统领域的分享! 知…

构建搜索引擎,而不是向量数据库

英文原文地址:Build a search engine, not a vector DB 构建搜索引擎,而不是矢量数据库 2023 年 12 月 19 日 在过去12个月里,向量数据库初创公司数量激增。我并不是来讨论其中任何一个的具体设计权衡。相反,我想回顾一下向量数…

斯坦福CS231n学习笔记:DL与CV教程 (1) | 引言与知识基础

前言 📚 笔记专栏:斯坦福CS231N:面向视觉识别的卷积神经网络(23)🔗 课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5💻 CS231n: 深度学习计算机视觉(2017&#xf…

设计3题目:各种排序算法及性能分析

1、设计3目的 掌握各种内排序算法设计及其执行绝对时间,并对其时间性能进行比较。 2、设计3正文 2.1 实验内容 内容:编写一个程序,随机产生n个1-99的正整数序列,分别采用直接插入排序、折半插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速…

什么是MongoDB

概念: MongoDB 是一个文档数据库(以 JSON 为数据模型),由 C 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中…

白光LED驱动芯片的典型应用电路

小型白光LED驱动器LM2751 LM2751是美国国家半导体(NS)公司推出的一款小型白光LED驱动器,采用10PINLLP无铅封装,内置固定频率的电荷泵,在输入电压为2.8V~5.5V的情况下,可稳压输出4.5V或5.0V电压…

【树莓派】网线远程连接电脑和树莓派,实现SSH连接

目录 1、硬件连接; 2、电脑端: 3、查找树莓派的IP地址 4、开启树莓派的SSH接口 5、putty 6、命令行 参考文章 通过网线连接笔记本与树莓派 开启SSH和VNC功能 无显示器安装树莓派 实现:打开putty输入树莓派地址使用ssh方式登陆&…

【XR806开发板试用】单总线协议驱动DHT11温湿度传感器

1.昨天刚收到极速社区寄来的全志XR806开发板,之前用过很多全志的SOC芯片,但是像这种无线芯片还是第一次用。这次打算使用XR806芯片驱动一下DHT11温湿度传感器。 2.代码如下: #include "common/framework/platform_init.h" #inclu…

【计算机网络】TCP原理 | 可靠性机制分析(四)

个人主页:兜里有颗棉花糖 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 兜里有颗棉花糖 原创 收录于专栏【网络编程】 本专栏旨在分享学习计算机网络的一点学习心得,欢迎大家在评论区交流讨论💌 这里写目录标题 &#x1…