一、概述 机器人运动学研究的是机械臂各个连杆之间的位移关系、速度关系和加速度关系。本篇博文将从刚体的位姿描述讲起，逐步过渡到D-H法运动学建模的方法与步骤，结合前几篇博客所树的Rob机器人的手臂建立D-H运动学模型，并编写一个逆运动学运动学求解的程序。 （1）位姿描述 我们知道，刚体在世界坐标系里需要通过位置和姿态两个维度来描述。首先，位置描述很容易理解，就是坐标，例如点P的位姿
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2023-12-07 06:12:55
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机械臂正向运动学理解原理通俗解释正向运动学可以理解为关节运动量的传递。定性理解：关节的运动量都是以在前面一个关节上建立的坐标系为参考旋转多少角度，一个关节运动会带动后面的关节运动，会导致固定在关节上的坐标系的位姿（位置和姿态）发生变化，所以每个关节绕各关节坐标系旋转一定角度最后会在末端产生一个累积的影响。定量理解：想知道各关节运动一个角度会使末端位姿发生什么变化呢？首先需要选定一个基坐标系，一般选
随着对人工智能中偏见的担忧变得越来越突出，企业能够解释其模型所产生的预测以及模型本身如何工作，变得越来越重要。幸运的是，越来越多的python库正在开发来解决这个问题。在下面文章中，我将简要介绍四个最成熟的机器学习模型的解释和解释软件包。以下库都是pip可安装的，带有良好的文档，并且强调可视化解释。这个库本质上是scikit-learn库的一个扩展，为机器学习模型提供了一些非常有用和漂亮的可视化。
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2024-05-14 14:43:48
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使用的版本是 Ubuntu18.04 + ROS melodic + UR3（CB3.12）安装Universal Robots功能包 安装Universal Robots功能包，有apt-get和git clone两种方法：apt-get方式：sudo apt-get install ros-kinetic-universal-robots
git clone方式：git clone https
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2024-07-09 15:28:43
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一般的机器人学教材中，首先介绍的是使用DH方法对机械臂进行正运动学建模，DH方法是对每个连杆给定4个参数，建立齐次矩阵相乘后即可得到机械臂末端的位置和姿态的表达式，另外一种建模方法是指数积公式，这种方法的知名度不高，是因为它的前提是要掌握李群、李代数和螺旋理论，但是我觉得这种方法较DH方法来说，是更直观的。本文介绍使用指数积方法对SCARA机械臂和拟人机械臂（有时也被称为肘机械臂）这两种构型的机械
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2024-03-13 09:09:58
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这里做一个六轴机械臂用于正逆运动学实验。这里其实一共只有3轴，只有3轴位置没.
原创
2022-11-18 11:36:18
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Qt中动态显示六轴机械臂的STL三维模型运动仿真STL模型openGL显示STLASCII格式的STL文件读取STL文件openGL中显示STL模型运动学变换两个坑最终效果 运动仿真刚好手头有个项目要用Qt做一个六轴机械臂的控制系统，ROS虽然好用，但是RVIZ在Qt里面集成有点困难，就自己用STL模型在Qt里面做了个简单的运动仿真。STL模型首先要对机械臂三维模型进行简化，尽量把不需要的孔和复
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2024-08-06 20:14:22
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机器人逆运动学 机器人的逆解问题比较复杂，为了说明问题，下面先以2自由度的机器人为例。 如图所示，已知机器人末端的坐标值（x,y） ，试利用x,y 表示 根据图中的几何关系可知： 联立求解上述两方程，可分别求出 的表达式。 因此可进一步得到：
# Python 机械臂运动学入门
机械臂是一种在工业、医学和服务领域被广泛使用的自动化设备。它模仿人类的手臂，通过联动的关节，实现各种复杂的运动。而运动学则是研究物体运动的学科，涉及到位置、速度和加速度等概念。本文将介绍如何使用 Python 来进行机械臂的运动学分析，并提供代码示例，以帮助读者理解这一领域的基本原理。
## 1. 运动学的基础知识
在进行机械臂运动学分析之前，我们需要了解
机械臂的运动学是研究机械臂各连杆坐标系之间的运动关系，是对机械臂进行运动控制的基础。通过D-H 表示法建立机械臂的运动学数学模型，求得机械臂末端的运动学方程，利用指数积进行实验验证，使用 Matlab Robotics Toolbox 对该机械臂进行运动学仿真建模，并进行实例仿真。通过仿真结果，分析机械臂的运动情况，验证运动学算法的正确性。并采用蒙特卡洛法在 Matlab 环境中求出机械臂的工作空
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2023-12-09 16:02:45
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经过我的分析，这个机械臂可以简化成一个4自由度的机械臂（夹子和夹子上的那两个舵机对运动学逆解无关），如下图： 画出几何示意图： 这里的j0、j1、j2、j3是指4个舵机转动的角度，L1、L2、L3指三节手臂的长度。末端执行器（夹子）中心的坐标为逆解目标 (x,y,z)。这里值得注意的一点就是该手臂与工业6自由度的手有很大区别，工业6自由度的手的逆解目标是末端执行器的姿态加坐标，即一个齐次变换矩
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2023-12-13 16:34:55
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#简介 机器人——非生物 3D →→ 方向 ⭐机器人领域的核心——机械手臂 情景结合实际情况去分析： ①东西在这里，如何描述？ ⭐ →→六个自由度 ②手臂的顺逆运动学 顺运动学——驱动 大脑控制肌肉伸长不同长度来控制手臂到达不同位置； 首先知道各个关节肌肉的状态，从而来知道末端手的状态，姿态。 逆运动学— 先知道末端首部的姿态及所能达到的要求，逆推肌肉和各关节的要求。——常见 包括数值解法、几何解
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2024-01-13 13:54:01
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绪 论：机器人库的安装：第二章：位置与姿态描述：运动学是力学的一个分支，他在不考虑外力和质量的前提下研究一个物体。机械臂是由一组成为连杆的刚体组成的，连杆之间由关节连接。分析机械臂运动学的第一步是根据机械臂的构造建立连杆坐标系，连杆坐标系最常用的方法就是D-H法。D-H法详细请参考首先根据下图确定每个关节坐标系的方向，对于转动关节，zi-1轴在转轴上，xi-1轴在z-1i轴
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2024-01-04 10:13:32
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SLAM新手，欢迎讨论。IMU作用vins中，IMU只读取IMU六轴的信息，3轴线加速度（加速度计）和3轴角速度（陀螺仪）。 通过对陀螺仪的一次积分，直觉上可以获取姿态的变化情况，对加速度的一次积分和二次积分结合陀螺仪的信息，可以获取位置的变换情况。背景知识： IMU: 通常6轴陀螺仪，包括3轴线加速度和3轴角速度。9轴陀螺仪增加3轴地磁信息。 MEMS 陀螺仪没有姿态的输出，所有的MEMS陀螺都
下面继续总结运动学剩余内容5.速度运动学作为描述物体运动的基本物理量，在前面总结的正逆运动学是关于机械臂运动过程中的位置与姿态问题。那么自然而然的产生与之相关的一连串的问题：速度、加速度、力、扭矩等等。其中力与扭矩属于动力学问题将在后面的章节中展现，而加速度作为运动学和动力学的桥梁将在两边都有涉及。那么下面来进行机械臂速度运动学相关内容的总结。在此我首先给出速度运动学的目的：根据速度的定义，一个物
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2024-08-12 12:35:40
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0. 序言在moveit中，控制机械臂的末端执行器运动的API有两个，分别是：shift_pose_targetset_pose_target第一个API：shift_pose_target其实这个函数在旋转角度这块并不会得到让大家满意的结果，因为控制末端执行器的角度往往会让机械臂六个关节都作出很大的调整来，因此这个过程往往不是大家想象的那种末端执行器只简单的旋转一下，而是整个机械臂都在动。gro
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2023-10-27 23:36:29
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最近小虎在学习robotics的时候，利用7关节(joints)机械臂进行机器人轨迹求解仿真，这个程序的“毛病”也是亮点之一就是引用了很多新版MATLAB的函数，应该是Robotics tool box里面的东西。Anyway，这里就编程思想本身进行分析，编程工具是MATLAB。里提供两种算法，一种是任务空间计算、一种是关节空间计算。全文目录机械臂实际图像注意结果Algorithm oneAlgo
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2023-10-17 16:58:05
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机械臂的逆动力学问题可以认为是：已知机械臂各个连杆的关节的运动（关节位移、关节速度和关节加速度），求产生这个加速度响应所需要的力/力矩。KDL提供了两个求解逆动力学的求解器，其中一个是牛顿欧拉法，这个方法是最简单和高效的方法。 牛顿欧拉法算法可以分为三个步骤： step1：计算每个连杆质心的速度和加速度； step2：计算产生这些加速度所需要的合力； step3：计算其它连杆通过关节对
有一句谚语“你不必重新发明轮子”，工具库就是最好的例子。它可以帮助您以简单的方式编写复杂且耗时的功能。在我看来，一个好的项目会使用一些可用的最佳库。我认为在使用库时，大多数人首先会看到它在 GitHub 上有多少星。在这里，我整理了 7 个最受关注的 Python 库的列表，它们将在您的机器学习开发之旅中为您提供帮助。 文章目录1.Prophet2.CNTK3.MXNet4.TPOT5.Turi
???以下为正文??? 在指南（九）中我们已得出关节变量与末端执行器位姿的函数关系，即正运动学方程。但在实际应用中，我们往往需要通过给定的末端执行器位姿来解算相应的关节变量，以此来确定各关节旋转角度，进而控制机械臂完成在空间中的运动。六自由度机械臂上位机python代码（带详细注释，含正逆运动学、轨迹规划
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2024-02-28 21:15:48
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