《机器人学一(Robotics(1))》_台大林沛群 第 4 周【机械臂 逆运动学】 Quiz 4

news2024/12/26 10:52:55
  • 待完善： 第6-8

谁做出来了，麻烦指下路，谢谢！

  • 第6-7： 连蒙带猜🤣
  • 第8： 猜不出来😂

coursera链接

文章目录

      • 第1题
      • 第2题
      • 第3题
      • 第4题
      • 第5题-8
        • 求解 θ3-θ1的 Python 代码
      • 第8题
        • 求解 θ4 - θ6的 Python 代码
        • Matlab代码_参考

第1题

在这里插入图片描述
i = 2
1)、根据右手定则 ： 右手拇指(Z), 四指(X)，掌心朝向(Y)

  • Z 为 垂直 纸面 朝外

2)、右手拇指指向 X ^ 1 \hat{X}_{1} X^1​，将 Z ^ 1 \hat{Z}_{1} Z^1​旋转到 Z ^ 2 \hat{Z}_{2} Z^2​的方向，旋转方向与四指弯曲方向相反，为负， α为 -90。

在这里插入图片描述

第2题

2、
在这里插入图片描述
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第3题

3、
在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
t a n ( θ 1 ) = Y X tan(θ_1)=\frac{Y}{X} tan(θ1​)=XY​

import math
θ1 = 180 * math.atan(40/69.28)/ math.pi  ## 弧度转角度
print(θ1)  ## 30

答案： 30

找了半天公式的我🤣

第4题

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
参考点： D(桌角) Desk
杯子——> 桌角——> 机械手
易于找到P， 用这个公式：
在这里插入图片描述
求R：
这里的转轴为 Y
注意角度的正负判断： 右手拇指指向Y， 四指弯曲方向为正
在这里插入图片描述

题中 右手拇指指向 Y ^ C \hat{Y}_C Y^C​ ， X ^ C \hat{X}_C X^C​ 相对于 X ^ D \hat{X}_D X^D​ 转向 与四指弯曲方向相反， 为负

import numpy as np 

## 无转动
R_WD = [[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]]
a = np.row_stack((R_WD,[[0, 0, 0]]))  ## 扩展 行
P = np.array([[830, 20, 330, 1]])
T_WD = np.column_stack((a,P.T))  ## 扩展 列， 注意 转置
# print(T_WD)


## 绕  Y轴 转
θ = np.pi * (-60)/180   ## 注意 正负 判断
R_DC = [[np.cos(θ), 0, np.sin(θ)],
       [0, 1, 0],
       [-np.sin(θ), 0, np.cos(θ)]]
# print(R_DC)

a = np.row_stack((R_DC,[[0, 0, 0]]))
P = np.array([[-500, 452, 410, 1]])
T_DC = np.column_stack((a,P.T))

T_WC = np.dot(T_WD, T_DC) 

T_WC = [[float(format(x, '.3g')) for x in T_WC[i]] for i in range(len(T_WC))]  ## 保留 3位有效数字
print(T_WC)

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

答案： 0.5//-0.866//0.866//330//472//740

############################

补充： 课件里 是沿着 Z轴转

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
############################

第5题-8

在这里插入图片描述
参考 PPT Pieper’s Solution 部分， 题5-8一起做，因为由于 θ1的范围限制，可以排除一些 θ3 值。 但 θ2， θ1的选项仍有很多。
在这里插入图片描述

求解 θ3-θ1的 Python 代码

最终版本：

import numpy as np 

########################## 求 T_WC
## 无转动
R_WD = [[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]]
a = np.row_stack((R_WD,[[0, 0, 0]]))  ## 扩展 行
P = np.array([[830, 20, 330, 1]])
T_WD = np.column_stack((a,P.T))  ## 扩展 列， 注意 zhuan
# print(T_WD)


## 绕  Y轴 转
θ = np.pi * (-60)/180   ## 注意 正负 判断
R_DC = [[np.cos(θ), 0, np.sin(θ)],
       [0, 1, 0],
       [-np.sin(θ), 0, np.cos(θ)]]
# print(R_DC)

a = np.row_stack((R_DC,[[0, 0, 0]]))
P = np.array([[-500, 452, 410, 1]])
T_DC = np.column_stack((a,P.T))

T_WC = np.dot(T_WD, T_DC) 

# T_WC = [[float(format(x, '.3g')) for x in T_WC[i]] for i in range(len(T_WC))]  
# print(T_WC)   ## 第 4 题答案
#############################################

### 求 T_06

# 求 T_W0
# α, a, d, θ = 0, 0, 373, 0
## 无转动 
T_W0 = [[1, 0, 0, 0],
      [0, 1, 0, 0],
      [0, 0, 1, 373],
      [0, 0, 0, 1]]
# print(T_W0)

# 求 T_6C  Xc 和 Z6 方向相同，  Yc和 Y6 反向， Zc 和 X6 同向
T_6C = [[0, 0, 1, 0],
      [0, -1, 0, 0],
      [1, 0, 0, 206],
      [0, 0, 0, 1]]

T = np.dot(np.linalg.inv(T_W0), T_WC)
T_06 = np.dot(T, np.linalg.inv(T_6C))
# print(T_06)

P_04 = P_06 = np.array([[227, 472, 188.59876682, 1]])
x, y, z  = 227, 472, 188.59876682
################## 


α2, a2, d3 = 0, 340, 0   ## θ3
α3, a3, d4 = np.pi*(-90)/180, -40, 338   ## θ4
'''
## 仅与 θ3 有关
f1 = a3 * np.cos(θ3) + d4 * np.sin(α3)*np.sin(θ3) + a2 
#f2 = a3 * np.cos(α2)*np.sin(θ3) - d4 * np.sin(α3)*np.cos(α2)*np.cos(θ3) -\
#        d4 * np.sin(α2)*np.cos(α3) - d3 * np.sin(α2)
f2 = a3 * np.sin(θ3) - d4 * np.sin(α3) * np.cos(θ3)      
        
#f3 = a3 * np.sin(α2)* np.sin(θ3)- d4 * np.sin(α3)* np.sin(α2) * np.cos(θ3) + \
#       d4 * np.cos(α2) * np.cos(α3) + d3 * np.cos(α2)
f3 = d4 * np.cos(α3)
# print(f3)
'''
# 对 i= 1 i= 2
α0, a0, d1 = 0, 0, 0   ## θ1
α1, a1, d2 = np.pi*(-90)/180, -30, 0  ## θ2

'''
## 和 θ2，θ3有关
g1 = np.cos(θ2)* f1 - np.sin(θ2) * f2 + a1
# g2 = np.sin(θ2)* np.cos(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.cos(α1)* f2 -\
#      np.sin(α1) * f3 - d2 * np.sin(α1)
## 化简
g2 = np.sin(θ2)* np.cos(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.cos(α1)* f2 -\
     np.sin(α1) * f3
# g3 = np.sin(θ2)* np.sin(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.sin(α1)* f2 +\
#      np.cos(α1) * f3 + d2 * np.cos(α1)
## 化简
g3 = np.sin(θ2)* np.sin(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.sin(α1)* f2 +\
     np.cos(α1) * f3 

'''

'''
## a1 不等于 0 
k1 = f1 
k2 = -f2 
#k3 = f1**2 + f2**2 + f3**2 + a1**2 + d2**2 + 2*d2*f3
k3 = f1**2 + f2**2 + f3**2 + a1**2
#k4 = f3 * np.cos(α1) + d2 * np.cos(α1)
k4 = 0
'''

## 
r = x**2 + y**2 + z**2   ## 可解

'''
f1 = a3 * np.cos(θ3) + d4 * np.sin(α3)*np.sin(θ3) + a2
f2 = a3 * np.sin(θ3) - d4 * np.sin(α3) * np.cos(θ3) 
f3 = d4 * np.cos(α3)
k1 = f1 
k2 = -f2
k3 = f1**2 + f2**2 + f3**2 + a1**2
k4 = 0
'''

from sympy import *
θ3 = symbols('θ3')

f = (r-a1**2- (a3 * cos(θ3) + d4 * sin(α3)*sin(θ3) + a2 )**2 \
     - (a3 * sin(θ3) - d4 * sin(α3) * cos(θ3))**2 \
     - (d4 * cos(α3))**2 )**2/(4 * a1**2) \
  + z**2/(sin(α1))**2 \
  - (a3 * cos(θ3) + d4 * sin(α3)*sin(θ3) + a2)**2 \
  - (a3 * sin(θ3) - d4 * sin(α3) * cos(θ3))**2

# f = ((r - k3)**2)/(4*a1**2) + ((z-k4)**2)/(np.sin(α1))**2 - k1**2 - k2**2
root3 = solve([f],[θ3])
print('θ3(弧度值): ', root3)

# lis = [(-3.05085978803173,), (-2.76035600105476,), (-0.616827296276209,), (-0.326323509299240,)]
θ3_du = [180 * root3[i][0] / np.pi for i in range(len(root3))]  ## θ3 弧度换角度
print('θ3(以度为单位): ', θ3_du )  # [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]

## 求解 θ2
# 结果汇总
# θ3(以度为单位):  [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]
# θ3 = -3.05085978803173(无满足要求的θ1), -2.76035600105476(符合), -0.616827296276209(符合), -0.326323509299240(无满足要求的θ1)

# θ2 =[-2.82490122970046, -2.09516142685496],\
    # [0.207932140057394, 0.864458274997230]
    #  [-0.864458274997158, -0.207932140057458]

# θ3的有效解   -2.76035600105476 ,  -0.616827296276209 
θ3 =  -0.616827296276209 

f1 = a3 * np.cos(θ3) + d4 * np.sin(α3)*np.sin(θ3) + a2 
f2 = a3 * np.cos(α2)*np.sin(θ3) - d4 * np.sin(α3)*np.cos(α2)*np.cos(θ3) - d4 * np.sin(α2)*np.cos(α3) - d3 * np.sin(α2)
f3 = a3 * np.sin(α2)* np.sin(θ3)- d4 * np.sin(α3)* np.sin(α2) * np.cos(θ3) + d4 * np.cos(α2) * np.cos(α3) + d3 * np.cos(α2)

k1 = f1 
k2 = -f2 
k3 = f1**2 + f2**2 + f3**2 + a1**2 + d2**2 + 2*d2*f3

θ2 = symbols('θ2')

f = (k1 * cos(θ2) + k2 * sin(θ2)) * 2 * a1 + k3 - r
root2 = solve([f],[θ2])
θ2 = [root2[i][0] for i in range(len(root2))]
print(θ2)

# lis = [(-3.05085978803173,), (-2.76035600105476,), (-0.616827296276209,), (-0.326323509299240,)]
θ2_du = [180 * root2[i][0] / np.pi for i in range(len(root2))]  ## θ3 弧度换角度
print('θ2(以度为单位): ', θ2_du )  # [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]


## 求解  θ1 [-90, 90]
## 结果汇总
# θ2 = -2.82490122970046(不满足要求)
# θ1 = θ1(以度为单位):  [-115.684399755325, 115.684399755325] 
###
# θ2 = -2.09516142685496(不满足要求)
# θ1 = θ1(以度为单位):  [-115.684399755325, 115.684399755325]

################## θ31  满足
# θ2(以度为单位):  [11.9136340504118, 49.5298107225008]

# θ2 = 0.207932140057394
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446740, 64.3156002446740]

# θ2 = 0.864458274997230
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446740, 64.3156002446740]

################## θ32  
# [-0.864458274997158, -0.207932140057458]
# θ2(以度为单位):  [-49.5298107224966, -11.9136340504155]

# θ2 = -0.864458274997158 
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446747, 64.3156002446747]
# θ2 = -0.207932140057458
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446747, 64.3156002446747]

# θ33

θ2 = -0.207932140057458
g1 = np.cos(θ2)* f1 - np.sin(θ2) * f2 + a1
g2 = np.sin(θ2)* np.cos(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.cos(α1)* f2 -\
     np.sin(α1) * f3 - d2 * np.sin(α1)
g3 = np.sin(θ2)* np.sin(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.sin(α1)* f2 +\
     np.cos(α1) * f3 + d2 * np.cos(α1)

θ1 = symbols('θ1')

f = g1 * cos(θ1) - g2 * sin(θ1) - x
root1 = solve([f],[θ1])
θ1 = [root1[i][0] for i in range(len(root1))]
print(θ1)

# lis = [(-3.05085978803173,), (-2.76035600105476,), (-0.616827296276209,), (-0.326323509299240,)]
θ1_du = [180 * root1[i][0] / np.pi for i in range(len(root1))]  ## θ3 弧度换角度
print('θ1(以度为单位): ', θ1_du )  # [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]

### 根据实际，应使  θ1 = 64°

帮助理解

import numpy as np 

########################## 求 T_WC
## 无转动
R_WD = [[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]]
a = np.row_stack((R_WD,[[0, 0, 0]]))  ## 扩展 行
P = np.array([[830, 20, 330, 1]])
T_WD = np.column_stack((a,P.T))  ## 扩展 列， 注意 zhuan
# print(T_WD)


## 绕  Y轴 转
θ = np.pi * (-60)/180   ## 注意 正负 判断
R_DC = [[np.cos(θ), 0, np.sin(θ)],
       [0, 1, 0],
       [-np.sin(θ), 0, np.cos(θ)]]
# print(R_DC)

a = np.row_stack((R_DC,[[0, 0, 0]]))
P = np.array([[-500, 452, 410, 1]])
T_DC = np.column_stack((a,P.T))

T_WC = np.dot(T_WD, T_DC) 

# T_WC = [[float(format(x, '.3g')) for x in T_WC[i]] for i in range(len(T_WC))]  
# print(T_WC)   ## 第 4 题答案
#############################################

### 求 T_06

# 求 T_W0
# α, a, d, θ = 0, 0, 373, 0
## 无转动 
T_W0 = [[1, 0, 0, 0],
      [0, 1, 0, 0],
      [0, 0, 1, 373],
      [0, 0, 0, 1]]
# print(T_W0)

# 求 T_6C  Xc 和 Z6 方向相同，  Yc和 Y6 反向， Zc 和 X6 同向
T_6C = [[0, 0, 1, 0],
      [0, -1, 0, 0],
      [1, 0, 0, 206],
      [0, 0, 0, 1]]

T = np.dot(np.linalg.inv(T_W0), T_WC)
T_06 = np.dot(T, np.linalg.inv(T_6C))
# print(T_06)

P_04 = P_06 = np.array([[227, 472, 188.59876682, 1]])
x, y, z  = 227, 472, 188.59876682,
################## 
### 针对 i = 3, i = 4
α2, a2, d3 = 0, 340, 0   ## θ3
α3, a3, d4 = np.pi*(-90)/180, -40, 338   ## θ4

"""
## 仅与 θ3 有关
f1  = a3 * np.cos(θ3) + d4 * np.sin(α3)*np.sin(θ3) + a2 
# f2_θ3 = a3 * np.cos(α2)*np.sin(θ3) - d4 * np.sin(α3)*np.cos(α2)*np.cos(θ3) -\
#         d4 * np.sin(α2)*np.cos(α3) - d3 * np.sin(α2)
## 化简：
f2  = a3 * np.sin(θ3) - d4 * np.sin(α3) * np.cos(θ3)
# f3  = a3 * np.sin(α2)* np.sin(θ3)- d4 * np.sin(α3)* np.sin(α2) * np.cos(θ3) + \
#         d4 * np.cos(α2) * np.cos(α3) + d3 * np.cos(α2)
## 化简
f3 = d4 * np.cos(α3)  ## 2.069653090559027e-14   ## 可求
# print(f3)

"""
# 对 i= 1 i= 2
α0, a0, d1 = 0, 0, 0   ## θ1
α1, a1, d2 = np.pi*(-90)/180, -30, 0  ## θ2

"""
## 和 θ2，θ3有关
g1 = np.cos(θ2)* f1 - np.sin(θ2) * f2 + a1
# g2 = np.sin(θ2)* np.cos(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.cos(α1)* f2 -\
#      np.sin(α1) * f3 - d2 * np.sin(α1)
## 化简
g2 = np.sin(θ2)* np.cos(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.cos(α1)* f2 -\
     np.sin(α1) * f3
# g3 = np.sin(θ2)* np.sin(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.sin(α1)* f2 +\
#      np.cos(α1) * f3 + d2 * np.cos(α1)
## 化简
g3 = np.sin(θ2)* np.sin(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.sin(α1)* f2 +\
     np.cos(α1) * f3 


## a1 不等于 0 
k1 = f1 
k2 = -f2 
# k3 = f1**2 + f2**2 + f3**2 + a1**2 + d2**2 + 2*d2*f3
## 化简
k3 = f1**2 + f2**2 + f3**2 + a1**2
# k4 = f3 * np.cos(α1) + d2 * np.cos(α1)
## 化简
k4 = 0
"""

## 
r = x**2 + y**2 + z**2   ## 可解

# from scipy.optimize import fsolve
# def func(θ3):
#     return 


# root = solve([func], [θ3] )
# print(root)

from sympy import *
θ3 = symbols('θ3')

f = (r-a1**2- (a3 * cos(θ3) + d4 * sin(α3)*sin(θ3) + a2 )**2 - (a3 * sin(θ3) - d4 * sin(α3) * cos(θ3))**2 - (d4 * cos(α3))**2 )**2/(4 * a1**2) + z**2/(sin(α1))**2 - (a3 * cos(θ3) + d4 * sin(α3)*sin(θ3) + a2)**2 - (a3 * sin(θ3) - d4 * sin(α3) * cos(θ3))**2

root3 = solve([f],[θ3])
print('θ3(弧度值): ', root3)

# lis = [(-3.05085978803173,), (-2.76035600105476,), (-0.616827296276209,), (-0.326323509299240,)]
θ3_du = [180 * root3[i][0] / np.pi for i in range(len(root3))]  ## θ3 弧度换角度
print('θ3(以度为单位): ', θ3_du )  # [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]

## 求解 θ2
# 结果汇总
# θ3(以度为单位):  [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]
# θ3 = -3.05085978803173(无满足要求的θ1), -2.76035600105476(符合), -0.616827296276209(符合), -0.326323509299240(无满足要求的θ1)

# θ2 =[-2.82490122970046, -2.09516142685496],\
    # [0.207932140057394, 0.864458274997230]
    #  [-0.864458274997158, -0.207932140057458]

θ3 =  -0.326323509299240
f1  = a3 * np.cos(θ3) + d4 * np.sin(α3) * np.sin(θ3) + a2 
f2  = a3 * np.sin(θ3) - d4 * np.sin(α3) * np.cos(θ3)
f3 = d4 * np.cos(α3) 
k1 = f1 
k2 = -f2 
k3 = f1**2 + f2**2 + f3**2 + a1**2

θ2 = symbols('θ2')

f = (k1 * cos(θ2) + k2 * sin(θ2))*2 * a1 + k3 - r
root2 = solve([f],[θ2])
θ2 = [root2[i][0] for i in range(len(root2))]
print(θ2)

# lis = [(-3.05085978803173,), (-2.76035600105476,), (-0.616827296276209,), (-0.326323509299240,)]
θ2_du = [180 * root2[i][0] / np.pi for i in range(len(root2))]  ## θ3 弧度换角度
print('θ2(以度为单位): ', θ2_du )  # [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]


## 求解  θ1 [-90, 90]
## 结果汇总
# θ2 = -2.82490122970046(不满足要求)
# θ1 = θ1(以度为单位):  [-115.684399755325, 115.684399755325] 
###
# θ2 = -2.09516142685496(不满足要求)
# θ1 = θ1(以度为单位):  [-115.684399755325, 115.684399755325]

## θ31  满足
# θ2(以度为单位):  [11.9136340504118, 49.5298107225008]
# θ2 = 0.207932140057394
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446740, 64.3156002446740]

# θ2 = 0.864458274997230
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446740, 64.3156002446740]

# θ32  
# θ2 = -0.864458274997158 
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446747, 64.3156002446747]
# θ2 = -0.207932140057458
# θ1(以度为单位):  [-64.3156002446747, 64.3156002446747]

# θ33

θ2 = 2.82490122970057
g1 = np.cos(θ2)* f1 - np.sin(θ2) * f2 + a1
g2 = np.sin(θ2)* np.cos(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.cos(α1)* f2 -\
     np.sin(α1) * f3
g3 = np.sin(θ2)* np.sin(α1) * f1 + np.cos(θ2) * np.sin(α1)* f2 +\
     np.cos(α1) * f3 

θ1 = symbols('θ1')

f = g1 * cos(θ1) - g2 * sin(θ1) - x
root1 = solve([f],[θ1])
θ1 = [root1[i][0] for i in range(len(root1))]
print(θ1)

# lis = [(-3.05085978803173,), (-2.76035600105476,), (-0.616827296276209,), (-0.326323509299240,)]
θ1_du = [180 * root1[i][0] / np.pi for i in range(len(root1))]  ## θ3 弧度换角度
print('θ1(以度为单位): ', θ1_du )  # [-174.801389740395, -158.156748814047, -35.3416007650924, -18.6969598387445]

答案：-158//-35

第6题和第7题不理解正负怎么定的

在这里插入图片描述
答案： 12//-50
在这里插入图片描述
答案： 64

第8题

在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

求解 θ4 - θ6的 Python 代码

import numpy as np

#  求解  θ4, θ5, θ6   [-90, 90]

## 沿着 Z  旋转 x, 先旋转θ1， 再旋转 θ2, 再旋转 θ3, 
# θ1   θ1(以度为单位):  [-64.3156002446747, 64.3156002446747]
θ = -1.12251898466604  ##   可选 [-1.12251898466604, 1.12251898466604]
α = 0
R_01 = [[np.cos(θ), -np.sin(θ), 0],
       [np.sin(θ)*np.cos(α), np.cos(θ)*np.cos(α), -np.sin(α)],
       [np.sin(θ)*np.sin(α), np.cos(θ)*np.sin(α), np.cos(α)]]

# θ2 = np.pi * (-52.2)/180    ## 12//-50  -12  50
# 可选  4个
# [-0.864458274997158, -0.207932140057458]
# θ2(以度为单位):  [-49.5298107224966, -11.9136340504155]

# [0.864458274997158, 0.207932140057458]
# θ2(以度为单位):   [49.5298107224966, 11.9136340504155]

θ = -0.864458274997158  ## 
α = np.pi * (-90)/180
R_12 = [[np.cos(θ), -np.sin(θ), 0],
       [np.sin(θ)*np.cos(α), np.cos(θ)*np.cos(α), -np.sin(α)],
       [np.sin(θ)*np.sin(α), np.cos(θ)*np.sin(α), np.cos(α)]]

# θ3 = np.pi * (2.5)/180  ## -158//-35
## 可选 2个 

θ = -0.616827296276209 ## -2.76035600105476(符合), -0.616827296276209(符合)
α = 0
R_23 = [[np.cos(θ), -np.sin(θ), 0],
       [np.sin(θ)*np.cos(α), np.cos(θ)*np.cos(α), -np.sin(α)],
       [np.sin(θ)*np.sin(α), np.cos(θ)*np.sin(α), np.cos(α)]]

R = np.dot(R_01, R_12)
R_03 = np.dot(R, R_23)
# print(R_03)

## 由之前 计算的 T_06 
R_06 = [[ -0.8660254,  0. ,0.5],
        [  0., -1., 0.],
        [  0.5, 0., 0.8660254]]

R_36 = np.dot(np.linalg.inv(R_03), R_06)
# print(R_36)
r31 = R_36[2][0]
r32 = R_36[2][1]
r33 = R_36[2][2]
r23 = R_36[1][2]
r13 = R_36[0][2]
import math
β = math.atan2(math.sqrt(r31**2 + r32**2), r33)  ## 此外， 当 β 选负时，还有 一种 姿态选项， 而后续的θ4和 θ6 仅与 β的选值有关
β = -β  ## 另一组姿态
print(β)  ## 1.1033617668479667  63
## 由PPT P25 DH定义  与 ZYZ 欧拉角度  转换关系
print('θ5：',180*β/np.pi)

# β = 1.1033617668479667
α = math.atan2(r23/np.sin(β), r13/np.sin(β))
print(α)  ## 
print('θ4：',180*α/np.pi + 180)



γ = math.atan2(r32/np.sin(β), -r31/np.sin(β))
print(γ)  ## 
print('θ6：', 180*γ/np.pi + 180)

# β1 = - 180*β/np.pi  

# α1 = 180*α/np.pi + 180  



# γ1 = 180*γ/np.pi + 180
θ3θ2θ1θ5θ4θ6
-2.76035600105476(-158)0.864458274997230(50)1.12251898466603(64)-61°31°-77°❌
-2.76035600105476(-158)0.864458274997230(50)-1.12251898466603(-64)-61°-31°77°❌
-0.616827296276209(-35)-0.864458274997230 (-50)-1.12251898466603(-64)-82°-27°65°
-0.616827296276209(-35)-0.864458274997230(-50)1.12251898466603(64)-82°27-65

❌(-27,-82,65)//(27,-82,-65)

## 通过 R_06  再次验证 
def getR(α, θ):
    α = np.pi * α / 180
    θ = np.pi * θ / 180
    R = [[np.cos(θ), -np.sin(θ), 0],
       [np.sin(θ)*np.cos(α), np.cos(θ)*np.cos(θ), -np.sin(α)],
       [np.sin(θ)*np.sin(α), np.cos(θ)*np.sin(α), np.cos(α)]]
    return R

R_01 = getR(0, -64)
R_12 = getR(-90, 50)
R = np.dot(R_01, R_12)
R_23 = getR(0, -158)
R = np.dot(R, R_23)
R_34 = getR(-90, 33)
R = np.dot(R, R_34)
R_45 = getR(90, 63)
R = np.dot(R, R_45)
R_56 = getR(-90, -29)
R_06 = np.dot(R, R_56)
print(R_06)

# R_06 = [[ -0.8660254,  0. ,0.5],
#         [  0., -1., 0.],
#         [  0.5, 0., 0.8660254]]

Matlab代码_参考

github链接

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