文章目录

  • 5.2 机器人的机械结构数学建模
  • 5.2.1 机器人运动学基础
  • 5.2.2 机器人坐标变换
  • 5.2.3 利用拉格朗日法导出机械结构模型
  • 5.3 机器人的电气结构数学建模


5.2 机器人的机械结构数学建模

利用机器人的运动学和动力学知识,使用拉格朗日法推导机器人的机械结构数学模型。

5.2.1 机器人运动学基础

(1) D-H表示法
D-H法是 Denative 和 Hartenberg 提出的针对机器人运动学进行建模的标准方法。适用于任何机器人构型,而与机器人的结构和复杂程度无关。
D-H法为机器人的每个关节处的杆件坐标系建立一个 4×4 齐次变换矩阵,以此表示此关节处的单杆与前一个单杆坐标系的关系。总体思想是首先给每个关节指定坐标系,然后确定从一个关节到相邻下一个关节的变换矩阵。通过逐次变换,把所有变化结合起来,就确定了机器人的末端关节与基座(固定坐标系)之间的总变化,从而建立运动学方程并求解。
(2) 正运动学
假设有一个构型已知的机器人,它的所有关节角度和单杆长度都是已知的,那么很容易算出机器人的受爪在空间的位置,这一过程称为正运动学分析。换而言之,如果机器人的所有关节角度变量已知,用正运动学方程就能计算任一瞬间机器人手爪的位置。即正运动学是通过已知关节空间的关节角变量,去计算笛卡尔空间手爪位置的分析方法。
(3) 逆运动学
如果机器人的手爪在空间中的位置是已知的,就必须反过来求取机器人的每一个关节的角度。只有在机器人各个关节的角度达到要求的值时,才能保证机器人的手爪定位在所期望的位置。即已知笛卡尔空间中手爪的位置,求取关节空间中各个关节变量的值,这是逆运动学。
简而言之,正运动学是由关节角度求位置,而逆运动学是由位置求关节角度。

5.2.2 机器人坐标变换

在机器人的控制中,经常需要用到不同的坐标系,各种数据需要在不同的坐标系之间进行变换,主要变换为平移变换和旋转变换。

(1) 二维平面上的平移变换

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告


如图5-6,点X在坐标系A(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_02,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_03)中表示为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_04=数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_05,在坐标系B(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_06,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_07)中表示为向量数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_08=数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_09。坐标系 A 到 B 的平移向量为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_10=数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_11,则 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_04数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_08的关系如下表示:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_14

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_15

(2)二维平面上的旋转变换

如图5-7,坐标系B(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_06,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_07)是由坐标A(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_02,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_03)旋转角度θ得到的,因此对于点X,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_04=数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_05数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_08=数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_09之间就是一个旋转变换关系。其中旋转方向以逆时针为正。旋转矩阵:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_24

变换结果为:数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_25

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_26

(3)二维平面上的平移、旋转复合变换

对于点X,在坐标系A、B中分别表示为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_04数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_08,坐标系 A 到 B 的平移向量为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_10=数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_11,旋转向量为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_31,则复合变换公式为:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_32

(4)三维空间中的平移、旋转变换

三维空间中的复合变换公式同二维空间为:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_33

在三维空间中,围绕 x 轴、y轴、z轴旋转 θ 角之后的旋转矩阵分别如下所示:

绕 x 轴旋转:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_34

绕 y 轴旋转:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_35

绕 z 轴旋转:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_36

(5)坐标变换矩阵的整合

建立 4×4矩阵,将点 X在坐标系旋转加平移转换关系整合表示为:数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_37

5.2.3 利用拉格朗日法导出机械结构模型

拉格朗日法的基础是分析系统能量与系统变量及其微分之间的关系,是将有关运动的描述转化为能量的描述,从而求得运动方程式。

不是一般性,取 n 维力学空间中 Q 点的 坐标为(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_38,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_39,…,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_40),而数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_41(i = 1,2,…,n)所受合力为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_42。定义拉格朗日函数 L = T - U,T 是动能,U 是势能。荣国公式推导可以得到拉格朗日运动方程为:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_43

上式中 D 是损失能量。

考虑到粘性摩擦,造成的能量损失 D 为:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_44

这里的 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_45是粘性系数。

综上所述,利用拉格朗日法导出运动方程式的步骤如下:

① 设定系统的 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_41和对应的力数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_42

② 计算系统的动能 T;势能 U 和能量损失 D。

③ 将第②步的结果带入拉格朗日运动方程(5-31)。

利用拉格朗日法导出单杆的数学模型,坐标系如图5-8所示。为了简化运算,忽略电机和齿轮的质量以及惯性的影响。

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_48


以单杆的轴心端(连接电机)为原点,存在两个坐标系。其中,固定坐标系(0)的坐标轴为(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_49),他是世界坐标系(X,Y,Z)在 XY 平面上的一个平移。固定于单杆的坐标系(1)的坐标轴为(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_50),数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_51数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_52轴重合。单杆坐标系(1)随着单杆的转动而相对于固定坐标系(0)绕 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_52轴旋转。

对于空间中的任一点 X∈数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_54,在坐标系(0)、(1)中的坐标向量分贝为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_55数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_56,扩展为

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_57

从坐标系(0)变换到坐标系(1),因为是绕 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_52 轴旋转 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_59,所以由公式(5-26)可得坐标变换矩阵 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_60 为:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_61

图 5-8中,单杆的重心点 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_62在单杆坐标系(1)上的坐标为(数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_63,0,0),由式(5-30)可得数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_62点在固定坐标系(0)上有:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_65

将式(5-34)代入式(5-35)可得:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_66

式(5-36)为单杆的重心在固定坐标系(0)上你的坐标值,将以上 4×1 的向量去掉扩充的最后一个元素“1”,恢复到 3×1矩阵:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_67

对式(5-37)求时间上额微分,得到速度量数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_68:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_69

因为单杆坐标系(1)是绕固定坐标系(0)以 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_52为轴旋转数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_71角度,因此在数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_72轴和数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_73轴上没有角度变化。所以单杆坐标系(1)相对于固定坐标系(0)的角速度数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_74为:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_75

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_76是单杆坐标系(1)绕固定坐标系数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_52轴(与数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_51轴重合)旋转的角速度。

此外,单杆的动能 T 是单杆运动时的速度与角速度的能量之和:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_79

式中,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_80是单杆的质量,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_68是单杆重心的移动速度,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_74是单杆旋转的角速度,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_83是单杆重心在 z 轴方向的转动惯量。

综上得到:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_84

整理后得:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_85

因为哪敢是在 XY 平面内转动,因此将重力和势能忽略不计。力矩数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_86使单杆旋转的动力,所以数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_87,并且数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_88。考虑到粘性摩擦,可得:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_89

下面分别计算拉格朗日运动方程(5-31)中的其他各项:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_90

所以,

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_91

又有

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_92

将以上各项带入拉格朗日运动方程,

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_93

整理后可得:

数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_94

即为单杆运动的数学模型。

5.3 机器人的电气结构数学建模

驱动机器人关节运动的为电机,因此建立直流电机和减速器的数学模型。
(1) 直流电机的数学模型
直流电机,是将地哪能转换成机械能的一种装置。直流电机的电磁转矩数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_95(由电枢电流和磁场相互作用而产生的电磁力形成的转矩)与流经电机转子即电枢的电流数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_96成正比,其比例常数数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_97为转矩常数,即
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_98
直流电机的无负载转速与反电动势成正比。直流电机轴在旋转时两个端子之间会产生电压,成为反电动势。反电动势 e 与角速度数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_99成正比,比例系数是 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_100
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_101
直流电机在无负载运行时,输入电压等于反电动势,与转动速度成正比。可以认为数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_97数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_100在电学上是同一个量,即数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_104
在电枢等速旋转时,直流电机产生的驱动转矩 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_95 必须要与传递到负载侧的电磁转矩 T 和空载损耗之和想平衡。空载损耗是指电机旋转时需考虑的惯性(转动惯量 J )和粘滞摩擦(旋转运动对应粘滞摩擦系数 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_106)这些因素。
因此,直流电机产生的点此转矩 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_95 与将要传递给负载方的转矩 T 的平衡关系为:
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_108
式中,θ 表示旋转角度;数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_109表示旋转角速度 [rad/s];数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_110表示旋转角加速度(rad/数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_111);J 为转动惯量; 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_106为旋转运动对应的粘滞摩擦系数。
忽略电机内电刷压降,由基尔霍夫电压定律(在任何一个闭合回路中,各元件上的电压降的代数和等于电动势的代数和,即从一点出发绕回路一周回到该点时,各段电压的代数和恒等于零)可得:
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_113
其中,v 为输入电压,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_114为转子电阻,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_96为转子电流,数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_116是转子电感。
将式(5-51)进行拉普拉斯变换得到:
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_117
整理后得到直流电机的模型为:
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_118
(2) 减速器的数学模型
假设减速器链接的齿轮 1 和齿轮 2 的齿数分别为 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_119数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_120,则变速比 N 为:
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_121
当直流电机的旋转角度为 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_71,单杆的旋转角度为 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_电机建模_123时,
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_124
考虑齿轮传动中滑动摩擦等因素,在直流电机侧的输出扭矩,即公式(5-50)中共的 T 传递到负载侧时还损失一部分能量。摩擦损失与电机侧输出扭矩 T 成比例,摩擦损失比例系数为 c,则传到单杆的转轴一侧的单杆扭矩 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_125
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模与机器学习报告_126
式中 E = 1 - c 被称为传导系数。为了突出对比,将电机侧输出扭矩 T 表示为 数学建模与机器学习报告 机械数学建模_数学建模_127,则单杆侧扭矩数学建模与机器学习报告 机械数学建模_机器人_125为:
数学建模与机器学习报告 机械数学建模_matlab_129