前言：最近在玩一个非常弱智的机械臂，好多功能都没有，连个配套的仿真环境都没， 虚拟边界和碰撞检测的功能都非常难用。 没办法，我只能自己实现一个简陋的虚拟边界功能，这必须要在已知关节角的情况下，提前计算出每个关节的三维坐标。 这里的问题凝结为输入输出就是： 已知： 机械臂的关节长度，关节构型输入： 机械臂的关节角度； 输出： 机械臂的关节坐标。 全网好像没有搜到一个简单可用、基于DH参数的Pytho
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2023-10-13 16:13:53
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如何用Python实现机械臂数值解
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作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现机械臂数值解。在开始之前，我们需要明确整个过程的流程，并为每个步骤提供详细的代码和注释。以下是我们将采取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 定义问题的初始条件 |
| 步骤三 | 定义机械臂数值解的函数 |
原创
2024-01-19 03:54:56
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计算机器人运动学逆解首先要考虑可解性(solvability)，即考虑无解、多解等情况。在机器人工作空间外的目标点显然是无解的。对于多解的情况从下面的例子可以看出平面二杆机械臂（两个关节可以360°旋转）在工作空间内存在两个解： 如果逆运动学有多个解，那么控制程序在运行时就必须选择其中一个解，然后发给驱动器驱动机器人关节旋转或平移。如何选择合适的解有许多不同的准则，其
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2024-02-01 23:54:07
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在本文中，我们将深入探讨“机械臂逆解 Python”的相关过程，采用一种轻松的复盘方式记录如何实现这个技术流程。逆向解算的过程可以广泛应用于机械臂控制，使其能够精准地执行复杂的路径规划和动作序列。
## 备份策略
在进行机械臂逆解的开发和实施时，首先需要设计合理的备份策略。通过思维导图，我们可以清晰地阐明备份的理念，以及存储架构的构建。
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mindmap
root(备
# 学习Python机械臂逆解的指南
在现代机器人技术中，机械臂的控制是一个重要的研究领域。逆向运动学（Inverse Kinematics, IK）是机械臂控制中的一个核心问题，它涉及到如何计算出关节角度，以实现机械臂末端执行器达到特定目标位置。本文将为您详解如何在Python中实现机械臂的逆解过程，并为初学者提供清晰的步骤和代码示例。
## 流程概述
在实现机械臂逆解的过程中，我们可以将
# 如何实现 Python 机械臂逆解
在机器人领域，机械臂的逆解是一个非常重要的任务。逆解的基本目的在于根据末端执行器的位置和姿态，求解机械臂各个关节的角度。今天，我们将逐步讲解如何在 Python 中实现机械臂的逆解。
## 流程概述
在实现逆解之前，我们需要了解整个流程。以下是实现逆解的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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在这里向大家分享基于标准D-H参数法的求解逆向运动的过程，一些教材上有详细的推算过程，在这里直接推送一个计算公式。下篇博客分享一些选择角度的想法(一起讨论)。 首先解机械臂的逆向运动学有多种方法 一种是后三个关节(4,5,6)满足piper准则(后三个轴线交于一点)有封闭形式解。 这里有两种方法，①是解析法 ②是投影法。满足这个准则的机械臂有很多如puma560(经典),还有我的高仿机械臂(这里主
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2024-06-22 11:56:00
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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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基于OPENCV的ROS Gazebo的机械臂避障抓取1. 引言目的与背景：项目的目的是实现在固定障碍物场景下的机械臂的视觉抓取2. 色块识别在我的ROS-Gazebo仿真项目中，机械臂需要识别并定位不同颜色的色块。这是通过一段精心设计的Python代码完成的，该代码使用了OpenCV库和ROS的通信机制。2.1 代码结构 image_converter 类负责处理图像识别的整个过程。它订阅了RO
# Python 机械臂求逆解的科普文章
随着机器人技术的发展，机械臂被广泛应用于工业制造、医疗和家庭服务等领域。机械臂的运动控制是其核心技术之一，而求解机械臂的逆向运动学（Inverse Kinematics）则是实现这一控制的关键。本文将介绍机械臂逆解的基本概念，并使用 Python 代码进行简单示例，同时展示状态图和旅行图以帮助理解整个过程。
## 机械臂的运动学
在讨论逆解之前，首先
解析解(Analytical solution) 就是根据严格的公式推导，给出任意的自变量就可以求出其因变量，也就是问题的解，然后可以利用这些公式计算相应的问题。所谓的解析解是一种包含分式、三角函数、指数、对数甚至无限级数等基本函数的解的形式。用来求得解析解的方法称为解析法(Analytical techniques)，解析法即是常见的微积分技巧，例如分离变量法等。解析解是一个封闭形式(Close
目录解非线性方程方法综述问题分类求解一元方程解法一：SymPy.solve/nsolve函数求解解法二：迭代法求解多元方程组方法一：运用SymPy方法二：运用SciPy.optimize.fsolve()解线性方程组插值法方法综述问题分类一元函数插值B样条插值二元函数插值绘制2D图绘制3D图函数逼近（拟合）微分方程数值解法常微分方程方法一：SymPy.dsolve()方法二：scipy.integ
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2023-06-27 11:40:52
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这一节我们开始第一个程序，就是机械臂各关节的运动。让我们首先打开Mycobot，然后登入一个终端，我们输入“python”进入python环境。我们采用一边实验一边介绍MyCobot机械臂的API的使用方法： （1）控制机械臂左右摆动所使用的 API 为：MyCobot(port)程序的开头首先要导入这些API:from pymycobot.mycobot import MyCo
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2024-04-17 19:54:04
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工业现场的机器人实际上是有多个轴的机械手臂。要想让机器人完成指定的生产任务，通常需要在机器人的末端固定一个工具，比如焊接机器人的焊枪、涂胶机器人的胶枪、搬运机器人的夹具等。由于各工具的大小、形状各不相同，这样就产生一个问题：如何选择一个点来代表整个工具呢?这就是本文要讨论的话题：机器人的工具中心点。“工具中心点”的英文名称为“Tool CentralPoint”，简写为“TCP”。初始状态的工具中
1.项目概述，该项目在pyBullet中导入了一个双臂机器人，但只训练一个手臂去抓取桌面上得方块到大随机指定的目标方块处（红色方块作为示意）。环境搭建中使用了PyBullet中的部分函数，pyBullet文档：https://docs.google.com/document/d/10sXEhzFRSnvFcl3XxNGhnD4N2SedqwdAvK3dsihxVUA/edit#loadURDF('
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2024-03-14 07:43:01
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精度与可行性。电路板抓取实验来验证机械臂作业的可行性。严格来说这个实验设计的没有什么科学依据，仅供参考。一、上位机设计Tkinter）。1.GUI界面关节校准界面、主控界面及轨迹点寄存器界面。关节校准界面主控界面轨迹点寄存器界面 我们所使用的六自由度机械臂以开环形式运行，无法获取各关节期望角度与当前实际角
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2023-11-06 14:34:12
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三维可视化系统的建立依赖于三维图形平台， 如 OpenGL、VTK、OGRE、OSG等， 传统的方法多采用OpenGL进行底层编程，即对其特有的函数进行定量操作， 需要开发人员熟悉相关函数， 从而造成了开发难度大、 周期长等问题。VTK、 ORGE、OSG等平台使用封装更好的函数简化了开发过程。下面将使用Python与VTK进行机器人上位机监控界面的快速原型开发。完整的上位机程序需要有三维显示
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2023-10-13 13:23:09
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MyCobot机械臂是一款入门级的六自由度机械臂，目前是国产机械臂中价格和性能十分优良的机械臂，本讲主要以MyCobot 280pi机臂的开箱搭建和开发前的准备工作为起点为小伙伴们详细的介绍这款机械臂的搭建，开发，代码调试，及进阶。MyCobot消费级的机械臂有四种型号的机械臂，M5版本、Pi版本、Arduino版本、JN版本，这里我主要以树莓派的Cobot作为我们教学的设备。一：开箱1、标准配置
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2024-04-20 11:59:43
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# 6轴机械臂逆解算法的介绍与实现
## 引言
机械臂在现代工业和自动化领域中发挥了重要作用。6轴机械臂以其灵活性和高适应性，广泛应用于焊接、搬运、组装等任务。机械臂的运动控制中，逆运动学是一个重要的课题。逆运动学是通过给定的目的地位置与姿态，计算出机械臂每个关节应该旋转的角度。在这篇文章中，我们将介绍6轴机械臂逆解算法的基本原理，并提供一个Python代码示例。
## 逆运动学基本概念
设计要求： 1.建立一个三自由度的机器人 2.建立坐标系，给出 D-H 参数表； 3.推导正运动学，并写出机器人的齐次变换矩阵； 4.推导逆运动学，并让机器人完成按要求绘制给定图形。 5.MATLAB 程序源代码；一、 设计三轴机器人 设计出如上图的三轴机器人，第一个和第三个轴是旋转的，第二个是伸长的。第一个轴到第二个轴的距离是100cm，第二个轴的伸长量是0~100cm，第三个轴到手持器的距离是
