平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模+附仿真模型

简介: 平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模+附仿真模型

目录

1 平面2R机器人概述

如图1所示为本文的研究本体——平面2R机器人。对参数进行如下定义:机器人广义坐标 θ 1 \theta _1 θ

1


为连杆1与 y y y轴负半轴的夹角,逆时针为正; θ 2 \theta _2 θ

2


为连杆2与连杆1延长线的夹角,逆时针为正;连杆1、2的关节力矩分别定义为 τ 1 \tau_1 τ

1


、 τ 2 \tau_2 τ

2


。设连杆质量均匀分布,长度都为 l l l,质量都为 M M M,末端执行器笛卡尔坐标为 P ( x , y ) P(x,y) P(x,y)。


image.png

2 运动学建模

2.1 正运动学模型

指数积方法的核心原理是基于运动旋量的指数积公式:

T A T ( θ ) = e [ V 1 ] θ 1 e [ V 2 ] θ 2 ⋯ e [ V n ] θ n T A T ( 0 ) _{\boldsymbol{T}}^{\boldsymbol{A}}\boldsymbol{T}\left( \boldsymbol{\theta } \right) =e^{\left[ \boldsymbol{V}_1 \right] \theta _1}e^{\left[ \boldsymbol{V}_2 \right] \theta _2}\cdots {e^{\left[ \boldsymbol{V}_n \right] \theta _n}}_{\boldsymbol{T}}^{\boldsymbol{A}}\boldsymbol{T}\left( 0 \right)

T

A


T(θ)=e

[V

1


1


e

[V

2


2


⋯e

[V

n


n


 

T

A


T(0)


可以证明,连杆变换之积(DH法)等价于指数积。对平面2R机器人,确定各个关节轴线的线矢量如图2所示,不必建立连杆坐标系。


image.png

图2

各轴线方向如下:

ω 1 = ω 2 = [ 0 0 1 ] , [ ω 1 ] = [ ω 2 ] = [ 0 − 1 0 1 0 0 0 0 0 ] \omega _1=\omega _2=\left[

001

001

\right] ,\mathrm{ }\left[ \omega _1 \right] =\left[ \omega _2 \right] =\left[

010−100000

0−10100000

\right]

ω

1


2


=


 

0

0

1


 


,[ω

1


]=[ω

2


]=


 

0

1

0


 

−1

0

0


 

0

0

0


 



取各个运动轴上的一点:


r 1 = [ 0 0 0 ] , r 2 = [ 0 − l 0 ] r_1=\left[

000

000

\right] ,\mathrm{ }r_2=\left[

0−l0

0−l0

\right]

r

1


=


 

0

0

0


 


,r

2


=


 

0

−l

0


 



可得各个运动旋量的指数形式

e [ V 1 ] θ 1 = [ cos ⁡ θ 1 − sin ⁡ θ 1 0 0 sin ⁡ θ 1 cos ⁡ θ 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ] , e [ V 2 ] θ 2 = [ cos ⁡ θ 2 − sin ⁡ θ 2 0 − l sin ⁡ θ 2 sin ⁡ θ 2 cos ⁡ θ 2 0 − l ( 1 − cos ⁡ θ 2 ) 0 0 1 0 0 0 0 1 ] e^{\left[ \boldsymbol{V}_1 \right] \theta _1}=\left[

cosθ1sinθ100−sinθ1cosθ10000100001

cos⁡θ1−sin⁡θ100sin⁡θ1cos⁡θ10000100001

\right] , e^{\left[ \boldsymbol{V}_2 \right] \theta _2}=\left[

cosθ2sinθ200−sinθ2cosθ2000010−lsinθ2−l(1−cosθ2)01

cos⁡θ2−sin⁡θ20−lsin⁡θ2sin⁡θ2cos⁡θ20−l(1−cos⁡θ2)00100001

\right]

e

[V

1


1


=


 

cosθ

1


sinθ

1


0

0


 

−sinθ

1


cosθ

1


0

0


 

0

0

1

0


 

0

0

0

1


 


,e

[V

2


2


=


 

cosθ

2


sinθ

2


0

0


 

−sinθ

2


cosθ

2


0

0


 

0

0

1

0


 

−lsinθ

2


−l(1−cosθ

2


)

0

1


 



关节变量 θ = [ θ 1 θ 2 ] \boldsymbol{\theta }=\left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] θ=[

θ

1



 

θ

2



]为0时即为初始位姿:


T B T ( 0 ) = [ 1 0 0 0 0 1 0 − 2 l 0 0 1 0 0 0 0 1 ] _{T}^{B}\boldsymbol{T}\left( 0 \right) =\left[

1000010000100−2l01

1000010−2l00100001

\right]

T

B


T(0)=


 

1

0

0

0


 

0

1

0

0


 

0

0

1

0


 

0

−2l

0

1


 



所以由 T B T ( θ ) = e [ V 1 ] θ 1 e [ V 2 ] θ 2  ⁣   T S T ( 0 ) _{T}^{B}\boldsymbol{T}\left( \boldsymbol{\theta } \right) =e^{\left[ \boldsymbol{V}_1 \right] \theta _1}e^{\left[ \boldsymbol{V}_2 \right] \theta _2}\!\:_{T}^{S}\boldsymbol{T}\left( 0 \right)

T

B


T(θ)=e

[V

1


1


e

[V

2


2


 

T

S


T(0)即得


T B T ( θ ) = [ cos ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) − sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) 0 l sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) + l sin ⁡ θ 1 sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) cos ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) 0 − l cos ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) − l cos ⁡ θ 1 0 0 1 0 0 0 0 1 ] _{T}^{B}\boldsymbol{T}\left( \boldsymbol{\theta } \right) =\left[

cos(θ1+θ2)sin(θ1+θ2)00−sin(θ1+θ2)cos(θ1+θ2)000010lsin(θ1+θ2)+lsinθ1−lcos(θ1+θ2)−lcosθ101

cos⁡(θ1+θ2)−sin⁡(θ1+θ2)0lsin⁡(θ1+θ2)+lsin⁡θ1sin⁡(θ1+θ2)cos⁡(θ1+θ2)0−lcos⁡(θ1+θ2)−lcos⁡θ100100001

\right]

T

B


T(θ)=


 

cos(θ

1


2


)

sin(θ

1


2


)

0

0


 

−sin(θ

1


2


)

cos(θ

1


2


)

0

0


 

0

0

1

0


 

lsin(θ

1


2


)+lsinθ

1


−lcos(θ

1


2


)−lcosθ

1


0

1


 



可以验证,基于运动旋量法的机器人正运动学模型,与基于D-H法的正运动学模型相同,可交叉验证正运动学模型的理论正确性。

2.2 逆运动学模型

以图3所示的象限为例,以几何方法进行机器人运动学反解。


image.png

对于位形一,在 Δ O A B \varDelta OAB ΔOAB中运用余弦定理可得 2 l 2 cos ⁡ ( π − θ 2 ) = l 2 + l 2 − L 2 2l^2\cos \left( \pi -\theta _2 \right) =l^2+l^2-L^2 2l

2

cos(π−θ

2


)=l

2

+l

2

−L

2

,其中 L 2 = x 2 + y 2 L^2=x^2+y^2 L

2

=x

2

+y

2

,显然末端执行器坐标需要满足 0 < x 2 + y 2 ⩽ 2 l 0<\sqrt{x^2+y^2}\leqslant 2l 0<

x

2

+y

2


⩽2l


解得:

θ 2 = a r c cos ⁡ ( x 2 + y 2 2 l 2 − 1 ) \theta _2=\mathrm{arc}\cos \left( \frac{x^2+y^2}{2l^2}-1 \right)

θ

2


=arccos(

2l

2

x

2

+y

2


−1)


有两个解,位形一对应正解,位形二对应负解。

同样在 Δ O A B \varDelta OAB ΔOAB中运用余弦定理可得

ψ = a r c cos ⁡ ( x 2 + y 2 2 l ) \psi =\mathrm{arc}\cos \left( \frac{\sqrt{x^2+y^2}}{2l} \right)

ψ=arccos(

2l

x

2

+y

2



)


为方便起见,这里总是取 ψ \psi ψ的正解。再根据

β = ∣ a r c tan ⁡ ( y x ) ∣ \beta =\left| \mathrm{arc}\tan \left( \frac{y}{x} \right) \right|

β=


arctan(

x

y


)



可得位形一下的关节参数 θ 1 = π 2 − ( β + ψ ) \theta _1=\frac{\pi}{2}-\left( \beta +\psi \right) θ

1


=

2

π


−(β+ψ)。当机械臂运动到其他象限时同理,求得平面2R机器人运动学反解为:


{ θ 1 = π 2 − ( β ± ψ ) , θ 2 > 0 时取 + θ 1 = π 2 + ( β ± ψ ) , θ 2 > 0 时取 − θ 1 = 3 π 2 − ( β ± ψ ) , θ 2 > 0 时取 + θ 1 = 3 π 2 + ( β ± ψ ) , θ 2 > 0 时取 −

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪θ1=π2−(β±ψ),θ2>0时取+θ1=π2+(β±ψ),θ2>0时取−θ1=3π2−(β±ψ),θ2>0时取+θ1=3π2+(β±ψ),θ2>0时取−

{θ1=π2−(β±ψ),θ2>0时取+θ1=π2+(β±ψ),θ2>0时取−θ1=3π2−(β±ψ),θ2>0时取+θ1=3π2+(β±ψ),θ2>0时取−


 

θ

1


=

2

π


−(β±ψ),θ

2


>0时取+

θ

1


=

2

π


+(β±ψ),θ

2


>0时取−

θ

1


=

2


−(β±ψ),θ

2


>0时取+

θ

1


=

2


+(β±ψ),θ

2


>0时取−

 

2.3 机器人运动学仿真

基于Matlab Robotics工具箱进行平面2R机器人的运动学仿真验证。验证过程如下:分别选取位于四个象限的关节参数

[ θ 1 θ 2 ] = [ 35 ° 55 ° ] , [ θ 1 θ 2 ] = [ 95 ° 25 ° ] , [ θ 1 θ 2 ] = [ 230 ° 20 ° ] , [ θ 1 θ 2 ] = [ 300 ° 70 ° ] \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

35\degree55\degree

35\degree55\degree

\right] , \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

95\degree25\degree

95\degree25\degree

\right] , \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

230\degree20\degree

230\degree20\degree

\right] , \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

300\degree70\degree

300\degree70\degree

\right]

[

θ

1


θ

2



]=[

35°

55°


],[

θ

1


θ

2



]=[

95°

25°


],[

θ

1


θ

2



]=[

230°

20°


],[

θ

1


θ

2



]=[

300°

70°


]


进行正运动的验证,而后基于四组末端执行器的坐标进行运动学反解,得到该坐标下的另一个位形对应的关节参数,将该参数代入Matlab机器人模型,验证此时末端执行器的坐标是否与位形一下的重合。将四组参数分别代入上式,得到

[ x y ] = [ 1.57 − 0.82 ] , [ x y ] = [ 1.86 0.59 ] , [ x y ] = [ − 1.71 0.99 ] , [ x y ] = [ − 0.69 − 1.48 ] \left[

xy

xy

\right] =\left[

1.57−0.82

1.57−0.82

\right] , \left[

xy

xy

\right] =\left[

1.860.59

1.860.59

\right] , \left[

xy

xy

\right] =\left[

−1.710.99

−1.710.99

\right] , \left[

xy

xy

\right] =\left[

−0.69−1.48

−0.69−1.48

\right]

[

x

y


]=[

1.57

−0.82


],[

x

y


]=[

1.86

0.59


],[

x

y


]=[

−1.71

0.99


],[

x

y


]=[

−0.69

−1.48


]


将这四组笛卡尔坐标值代入式,得到另一位形的关节参数值


[ θ 1 θ 2 ] = [ 90 ° − 55 ° ] , [ θ 1 θ 2 ] = [ 120 ° − 25 ° ] , [ θ 1 θ 2 ] = [ 249 ° − 20 ° ] , [ θ 1 θ 2 ] = [ 10 ° − 70 ° ] \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

90\degree−55\degree

90\degree−55\degree

\right] , \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

120\degree−25\degree

120\degree−25\degree

\right] , \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

249\degree−20\degree

249\degree−20\degree

\right] , \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

10\degree−70\degree

10\degree−70\degree

\right]

[

θ

1


θ

2



]=[

90°

−55°


],[

θ

1


θ

2



]=[

120°

−25°


],[

θ

1


θ

2



]=[

249°

−20°


],[

θ

1


θ

2



]=[

10°

−70°


]


image.png

3 动力学建模

3.1 计算动能

取定连杆上一质量微元 d m \mathrm{d}m dm,其位置坐标为 ( x , y ) (x,y) (x,y),采用极坐标表示即为

连杆I { x = r sin ⁡ θ 1 y = − r cos ⁡ θ 1    连杆II { x = l sin ⁡ θ 1 + r sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) y = − l cos ⁡ θ 1 − r cos ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) \text{连杆I}

{x=rsinθ1y=−rcosθ1

{x=rsin⁡θ1y=−rcos⁡θ1

\,\, \text{连杆II}

{x=lsinθ1+rsin(θ1+θ2)y=−lcosθ1−rcos(θ1+θ2)

{x=lsin⁡θ1+rsin⁡(θ1+θ2)y=−lcos⁡θ1−rcos⁡(θ1+θ2)

连杆I{

x=rsinθ

1


y=−rcosθ

1



连杆II{

x=lsinθ

1


+rsin(θ

1


2


)

y=−lcosθ

1


−rcos(θ

1


2


)



对时间求导,得到

连杆I { x ˙ = r θ ˙ 1 cos ⁡ θ 1 y ˙ = r θ ˙ 1 sin ⁡ θ 1    连杆II { x ˙ = l θ ˙ 1 cos ⁡ θ 1 + r ( θ ˙ 1 + θ ˙ 2 ) cos ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) y ˙ = l θ ˙ 1 sin ⁡ θ 1 + r ( θ ˙ 1 + θ ˙ 2 ) sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) \text{连杆I}

{x˙=rθ˙1cosθ1y˙=rθ˙1sinθ1

{x˙=rθ˙1cos⁡θ1y˙=rθ˙1sin⁡θ1

\,\, \text{连杆II}

⎧⎩⎨⎪⎪x˙=lθ˙1cosθ1+r(θ˙1+θ˙2)cos(θ1+θ2)y˙=lθ˙1sinθ1+r(θ˙1+θ˙2)sin(θ1+θ2)

{x˙=lθ˙1cos⁡θ1+r(θ˙1+θ˙2)cos⁡(θ1+θ2)y˙=lθ˙1sin⁡θ1+r(θ˙1+θ˙2)sin⁡(θ1+θ2)

连杆I{

x

˙

=r

θ

˙

 

1


cosθ

1


y

˙


=r

θ

˙

 

1


sinθ

1



连杆II


 

x

˙

=l

θ

˙

 

1


cosθ

1


+r(

θ

˙

 

1


+

θ

˙

 

2


)cos(θ

1


2


)

y

˙


=l

θ

˙

 

1


sinθ

1


+r(

θ

˙

 

1


+

θ

˙

 

2


)sin(θ

1


2


)



所以质量微元速度为


{ 连杆I: v 1 2 = x ˙ 2 + y ˙ 2 = r 2 θ ˙ 1 2 连杆II: v 2 2 = x ˙ 2 + y ˙ 2 = l 2 θ ˙ 1 2 + r 2 ( θ ˙ 1 + θ ˙ 2 ) 2 + 2 l r θ ˙ 1 ( θ ˙ 1 + θ ˙ 2 ) cos ⁡ θ 2

⎧⎩⎨⎪⎪连杆I:v21=x˙2+y˙2=r2θ˙21连杆II:v22=x˙2+y˙2=l2θ˙21+r2(θ˙1+θ˙2)2+2lrθ˙1(θ˙1+θ˙2)cosθ2

{连杆I:v12=x˙2+y˙2=r2θ˙12连杆II:v22=x˙2+y˙2=l2θ˙12+r2(θ˙1+θ˙2)2+2lrθ˙1(θ˙1+θ˙2)cos⁡θ2


 

连杆I:v

1

2


=

x

˙

 

2

+

y

˙


 

2

=r

2

 

θ

˙

 

1

2


连杆II:v

2

2


=

x

˙

 

2

+

y

˙


 

2

=l

2

 

θ

˙

 

1

2


+r

2

(

θ

˙

 

1


+

θ

˙

 

2


)

2

+2lr

θ

˙

 

1


(

θ

˙

 

1


+

θ

˙

 

2


)cosθ

2




因此机器人动能为

E k = 1 2 ∫ m d m ⋅ v 2 = 1 2 ρ [ ∫ 0 l r 2 θ ˙ 1 2 d r + ∫ 0 l l 2 θ ˙ 1 2 + r 2 ( θ ˙ 1 + θ ˙ 2 ) 2 + 2 l r θ ˙ 1 ( θ ˙ 1 + θ ˙ 2 ) cos ⁡ θ 2 d r ] = 1 2 m l 2 [ ( 5 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ˙ 1 2 + ( 2 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ˙ 1 θ ˙ 2 + 1 3 θ ˙ 2 2 ] E_k=\frac{1}{2}\int_m{\mathrm{d}m\cdot v^2}\\=\frac{1}{2}\rho \left[ \int_0^l{r^2\dot{\theta}_{1}^{2}\mathrm{d}r}+\int_0^l{l^2\dot{\theta}_{1}^{2}+r^2\left( \dot{\theta}_1+\dot{\theta}_2 \right) ^2+2lr\dot{\theta}_1\left( \dot{\theta}_1+\dot{\theta}_2 \right) \cos \theta _2\mathrm{d}r} \right] \\=\frac{1}{2}ml^2\left[ \left( \frac{5}{3}+\cos \theta _2 \right) \dot{\theta}_{1}^{2}+\left( \frac{2}{3}+\cos \theta _2 \right) \dot{\theta}_1\dot{\theta}_2+\frac{1}{3}\dot{\theta}_{2}^{2} \right]

E

k


=

2

1


m


dm⋅v

2

=

2

1


ρ[∫

0

l


r

2

 

θ

˙

 

1

2


dr+∫

0

l


l

2

 

θ

˙

 

1

2


+r

2

(

θ

˙

 

1


+

θ

˙

 

2


)

2

+2lr

θ

˙

 

1


(

θ

˙

 

1


+

θ

˙

 

2


)cosθ

2


dr]

=

2

1


ml

2

[(

3

5


+cosθ

2


)

θ

˙

 

1

2


+(

3

2


+cosθ

2


)

θ

˙

 

1


 

θ

˙

 

2


+

3

1


 

θ

˙

 

2

2


]

3.2 势能计算与动力学方程

以基坐标系 x x x轴为零势能面,则系统总势能为

E p = − m g l [ 3 2 cos ⁡ θ 1 + 1 2 cos ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) ] E_p=-mgl\left[ \frac{3}{2}\cos \theta _1+\frac{1}{2}\cos \left( \theta _1+\theta _2 \right) \right]

E

p


=−mgl[

2

3


cosθ

1


+

2

1


cos(θ

1


2


)]


对于任何机械系统.拉格朗日函数定义为系统总动能和势能之差,即

L = E k − E p = 1 2 m l 2 [ ( 5 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ˙ 1 2 + ( 2 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ˙ 1 θ ˙ 2 + 1 3 θ ˙ 2 2 ] + m g l [ 3 2 cos ⁡ θ 1 + 1 2 cos ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) ] L=E_k-E_p\\=\frac{1}{2}ml^2\left[ \left( \frac{5}{3}+\cos \theta _2 \right) \dot{\theta}_{1}^{2}+\left( \frac{2}{3}+\cos \theta _2 \right) \dot{\theta}_1\dot{\theta}_2+\frac{1}{3}\dot{\theta}_{2}^{2} \right] +mgl\left[ \frac{3}{2}\cos \theta _1+\frac{1}{2}\cos \left( \theta _1+\theta _2 \right) \right]

L=E

k


−E

p


=

2

1


ml

2

[(

3

5


+cosθ

2


)

θ

˙

 

1

2


+(

3

2


+cosθ

2


)

θ

˙

 

1


 

θ

˙

 

2


+

3

1


 

θ

˙

 

2

2


]+mgl[

2

3


cosθ

1


+

2

1


cos(θ

1


2


)]


基于拉格朗日函数可得


{ ∂ L ∂ θ 1 = − m g l [ 3 2 sin ⁡ θ 1 + 1 2 sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) ] ∂ L ∂ θ ˙ 1 = 1 2 m l 2 [ ( 10 3 + 2 cos ⁡ θ 2 ) θ ˙ 1 + ( 2 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ˙ 2 ] d d t ( ∂ L ∂ θ ˙ 1 ) = 1 2 m l 2 [ ( 10 3 + 2 cos ⁡ θ 2 ) θ ¨ 1 − 2 θ ˙ 1 θ ˙ 2 sin ⁡ θ 2 + ( 2 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ¨ 2 − θ ˙ 2 2 sin ⁡ θ 2 ]

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪∂L∂θ1=−mgl[32sinθ1+12sin(θ1+θ2)]∂L∂θ˙1=12ml2[(103+2cosθ2)θ˙1+(23+cosθ2)θ˙2]ddt(∂L∂θ˙1)=12ml2[(103+2cosθ2)θ¨1−2θ˙1θ˙2sinθ2+(23+cosθ2)θ¨2−θ˙22sinθ2]

{∂L∂θ1=−mgl[32sin⁡θ1+12sin⁡(θ1+θ2)]∂L∂θ˙1=12ml2[(103+2cos⁡θ2)θ˙1+(23+cos⁡θ2)θ˙2]ddt(∂L∂θ˙1)=12ml2[(103+2cos⁡θ2)θ¨1−2θ˙1θ˙2sin⁡θ2+(23+cos⁡θ2)θ¨2−θ˙22sin⁡θ2]


 

∂θ

1


∂L


=−mgl[

2

3


sinθ

1


+

2

1


sin(θ

1


2


)]

θ

˙

 

1


∂L


=

2

1


ml

2

[(

3

10


+2cosθ

2


)

θ

˙

 

1


+(

3

2


+cosθ

2


)

θ

˙

 

2


]

dt

d


(

θ

˙

 

1


∂L


)=

2

1


ml

2

[(

3

10


+2cosθ

2


)

θ

¨

 

1


−2

θ

˙

 

1


 

θ

˙

 

2


sinθ

2


+(

3

2


+cosθ

2


)

θ

¨

 

2


θ

˙

 

2

2


sinθ

2


]



{ ∂ L ∂ θ 2 = − 1 2 m g l sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) − 1 2 m l 2 ( θ ˙ 1 2 + θ ˙ 1 θ ˙ 2 ) sin ⁡ θ 2 ∂ L ∂ θ ˙ 2 = 1 2 m l 2 [ ( 2 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ˙ 1 + 2 3 θ ˙ 2 ] d d t ( ∂ L ∂ θ ˙ 2 ) = 1 2 m l 2 [ ( 2 3 + cos ⁡ θ 2 ) θ ¨ 1 − θ ˙ 1 θ ˙ 2 sin ⁡ θ 2 + 2 3 θ ¨ 2 ]

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪∂L∂θ2=−12mglsin(θ1+θ2)−12ml2(θ˙21+θ˙1θ˙2)sinθ2∂L∂θ˙2=12ml2[(23+cosθ2)θ˙1+23θ˙2]ddt(∂L∂θ˙2)=12ml2[(23+cosθ2)θ¨1−θ˙1θ˙2sinθ2+23θ¨2]

{∂L∂θ2=−12mglsin⁡(θ1+θ2)−12ml2(θ˙12+θ˙1θ˙2)sin⁡θ2∂L∂θ˙2=12ml2[(23+cos⁡θ2)θ˙1+23θ˙2]ddt(∂L∂θ˙2)=12ml2[(23+cos⁡θ2)θ¨1−θ˙1θ˙2sin⁡θ2+23θ¨2]


 

∂θ

2


∂L


=−

2

1


mglsin(θ

1


2


)−

2

1


ml

2

(

θ

˙

 

1

2


+

θ

˙

 

1


 

θ

˙

 

2


)sinθ

2


θ

˙

 

2


∂L


=

2

1


ml

2

[(

3

2


+cosθ

2


)

θ

˙

 

1


+

3

2


 

θ

˙

 

2


]

dt

d


(

θ

˙

 

2


∂L


)=

2

1


ml

2

[(

3

2


+cosθ

2


)

θ

¨

 

1


θ

˙

 

1


 

θ

˙

 

2


sinθ

2


+

3

2


 

θ

¨

 

2


]



根据拉格朗日方程

{ τ 1 = d d t ( ∂ L ∂ θ ˙ 1 ) − ∂ L ∂ θ 1 τ 2 = d d t ( ∂ L ∂ θ ˙ 2 ) − ∂ L ∂ θ 2

⎧⎩⎨⎪⎪τ1=ddt(∂L∂θ˙1)−∂L∂θ1τ2=ddt(∂L∂θ˙2)−∂L∂θ2

{τ1=ddt(∂L∂θ˙1)−∂L∂θ1τ2=ddt(∂L∂θ˙2)−∂L∂θ2


 

τ

1


=

dt

d


(

θ

˙

 

1


∂L


)−

∂θ

1


∂L


τ

2


=

dt

d


(

θ

˙

 

2


∂L


)−

∂θ

2


∂L




求得机器人动力学模型为


τ = D 1 ( θ ) θ ¨ ⏟ 惯性力项 + D 2 ( θ ) θ ˙ 2 ⏟ 向心力项 + D 3 ( θ ) θ ˙ i j ⏟ 科氏力项 + D 4 ( θ ) ⏟ 重力项 ⇔ [ τ 1 τ 2 ] = D 1 ( θ ) [ θ ¨ 1 θ ¨ 2 ] + D 2 ( θ ) [ θ ˙ 1 2 θ ˙ 2 2 ] + D 3 ( θ ) [ θ ˙ 1 θ ˙ 2 θ ˙ 1 θ ˙ 2 ] + D 4 ( θ ) \boldsymbol{\tau }=\underset{\text{惯性力项}}{\underbrace{\boldsymbol{D}_1\left( \boldsymbol{\theta } \right) \boldsymbol{\ddot{\theta}}}}+\underset{\text{向心力项}}{\underbrace{\boldsymbol{D}_2\left( \boldsymbol{\theta } \right) \boldsymbol{\dot{\theta}}^2}}+\underset{\text{科氏力项}}{\underbrace{\boldsymbol{D}_3\left( \boldsymbol{\theta } \right) \boldsymbol{\dot{\theta}}_{ij}}}+\underset{\text{重力项}}{\underbrace{\boldsymbol{D}_4\left( \boldsymbol{\theta } \right) }}\\\Leftrightarrow \left[

τ1τ2

τ1τ2

\right] =\boldsymbol{D}_1\left( \boldsymbol{\theta } \right) \left[

θ¨1θ¨2

θ¨1θ¨2

\right] +\boldsymbol{D}_2\left( \boldsymbol{\theta } \right) \left[

θ˙21θ˙22

θ˙12θ˙22

\right] +\boldsymbol{D}_3\left( \boldsymbol{\theta } \right) \left[

θ˙1θ˙2θ˙1θ˙2

θ˙1θ˙2θ˙1θ˙2

\right] +\boldsymbol{D}_4\left( \boldsymbol{\theta } \right)

τ=

惯性力项

D

1


(θ)

θ

¨



+

向心力项

D

2


(θ)

θ

˙

 

2



+

科氏力项

D

3


(θ)

θ

˙

 

ij




+

重力项

D

4


(θ)



⇔[

τ

1


τ

2



]=D

1


(θ)[

θ

¨

 

1


θ

¨

 

2



]+D

2


(θ)[

θ

˙

 

1

2


θ

˙

 

2

2



]+D

3


(θ)[

θ

˙

 

1


 

θ

˙

 

2


θ

˙

 

1


 

θ

˙

 

2



]+D

4


(θ)


其中

{ D 1 ( θ ) = m l 2 [ 5 3 + cos ⁡ θ 2 1 3 + 1 2 cos ⁡ θ 2 1 3 + 1 2 cos ⁡ θ 2 1 3 ] D 2 ( θ ) = m l 2 [ 0 − 1 2 sin ⁡ θ 2 1 2 sin ⁡ θ 2 0 ] D 3 ( θ ) = m l 2 [ − sin ⁡ θ 2 0 0 0 ] D 4 ( θ ) = m g l [ 3 2 sin ⁡ θ 1 + 1 2 sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) 1 2 sin ⁡ ( θ 1 + θ 2 ) ]

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪D1(θ)=ml2[53+cosθ213+12cosθ213+12cosθ213]D2(θ)=ml2[012sinθ2−12sinθ20]D3(θ)=ml2[−sinθ2000]D4(θ)=mgl[32sinθ1+12sin(θ1+θ2)12sin(θ1+θ2)]

{D1(θ)=ml2[53+cos⁡θ213+12cos⁡θ213+12cos⁡θ213]D2(θ)=ml2[0−12sin⁡θ212sin⁡θ20]D3(θ)=ml2[−sin⁡θ2000]D4(θ)=mgl[32sin⁡θ1+12sin⁡(θ1+θ2)12sin⁡(θ1+θ2)]


 

D

1


(θ)=ml

2

[

3

5


+cosθ

2


3

1


+

2

1


cosθ

2



 

3

1


+

2

1


cosθ

2


3

1



]

D

2


(θ)=ml

2

[

0

2

1


sinθ

2



 

2

1


sinθ

2


0


]

D

3


(θ)=ml

2

[

−sinθ

2


0


 

0

0


]

D

4


(θ)=mgl[

2

3


sinθ

1


+

2

1


sin(θ

1


2


)

2

1


sin(θ

1


2


)


]

 

3.3 动力学仿真

初始状态为 [ θ 1 θ 2 ] = [ 180 ° 0 ° ] \left[

θ1θ2

θ1θ2

\right] =\left[

180\degree0\degree

180\degree0\degree

\right] [

θ

1


θ

2



]=[

180°


]、 [ θ ˙ 1 θ ˙ 2 ] = [ 0 0 ] \left[

θ˙1θ˙2

θ˙1θ˙2

\right] =\left[

00

00

\right] [

θ

˙

 

1


θ

˙

 

2



]=[

0

0


],输入力矩为 [ τ 1 τ 2 ] = [ 2 0.5 ] \left[

τ1τ2

τ1τ2

\right] =\left[

20.5

20.5

\right] [

τ

1


τ

2



]=[

2

0.5


] 该初始条件下,平面2R机器人的角度、角速度、角加速度、能量、雅克比矩阵行列式数值波形图以及机器人末端执行器运动轨迹图如图所示


6c8c46ec15244968a7727533bb3640f1.png

🔥 更多精彩专栏

目录
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建文旅领域知识问答机器人
本次教程介绍了如何使用 PAI ×LLaMA Factory 框架,基于全参方法微调 Qwen2-VL 模型,使其能够进行文旅领域知识问答,同时通过人工测试验证了微调的效果。
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建文旅领域知识问答机器人
|
10天前
|
传感器 人工智能 自然语言处理
RDT:清华开源全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型、代码与训练集,基于模仿能力机器人能够自主完成复杂任务
RDT(Robotics Diffusion Transformer)是由清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量,能够在无需人类操控的情况下自主完成复杂任务,如调酒和遛狗。
68 22
RDT:清华开源全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型、代码与训练集,基于模仿能力机器人能够自主完成复杂任务
|
8天前
|
人工智能 算法 机器人
EMMA-X:新加坡科技设计大学推出具身多模态动作模型,使夹爪机器人具备空间推理和任务规划能力
EMMA-X是由新加坡科技设计大学推出的具身多模态动作模型,具备70亿参数,通过在链式思维推理数据上微调OpenVLA创建。该模型结合层次化的具身数据集,增强空间推理和任务规划能力。
46 3
EMMA-X:新加坡科技设计大学推出具身多模态动作模型,使夹爪机器人具备空间推理和任务规划能力
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
NeurIPS 2024:机器人操纵世界模型来了,成功率超过谷歌RT-1 26.6%
PIVOT-R是一种新型世界模型,专注于预测与任务相关的路点,以提高语言引导的机器人操作的性能和效率。该模型由路点感知世界模型(WAWM)和轻量级动作预测模块组成,辅以异步分层执行器(AHE),在SeaWave基准测试中表现优异,平均相对改进达19.45%,执行效率提高28倍。
51 26
|
15天前
|
编解码 机器人 测试技术
技术实践 | 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型快速搭建专业领域知识问答机器人
Qwen2-VL是一款具备高级图像和视频理解能力的多模态模型,支持多种语言,适用于多模态应用开发。通过PAI和LLaMA Factory框架,用户可以轻松微调Qwen2-VL模型,快速构建文旅领域的知识问答机器人。本教程详细介绍了从模型部署、微调到对话测试的全过程,帮助开发者高效实现定制化多模态应用。
|
23天前
|
XML 算法 自动驾驶
使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型
前言 本篇文章介绍的是ROS高效进阶内容,使用URDF 语言(xml格式)做一个差速轮式机器人模型,并使用URDF的增强版xacro,对机器人模型文件进行二次优化。 差速轮式机器人:两轮差速底盘由两个动力轮位于底盘左右两侧,两轮独立控制速度,通过给定不同速度实现底盘转向控制。一般会配有一到两个辅助支撑的万向轮。 此次建模,不引入算法,只是把机器人模型的样子做出来,所以只使用 rivz 进行可视化显示。 机器人的定义和构成 机器人定义:机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高级灵活性的自动化机器
62 15
|
1月前
|
XML 算法 自动驾驶
ROS进阶:使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型
【11月更文挑战第7天】本篇文章介绍的是ROS高效进阶内容,使用URDF 语言(xml格式)做一个差速轮式机器人模型,并使用URDF的增强版xacro,对机器人模型文件进行二次优化。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB 2022a进行强化学习算法仿真的效果,并详细阐述了Q-Learning原理及其在机器人避障和路径规划中的应用。通过Q-Learning算法,机器人能在未知环境中学习到达目标的最短路径并避开障碍物。仿真结果展示了算法的有效性,核心程序实现了Q表的更新和状态的可视化。未来研究可扩展至更复杂环境和高效算法。![](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/nymobwrkkdwks_d3b95a2f4fd2492381e1742e5658c0bc.gif)等图像展示了具体仿真过程。
134 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 安全
基于模糊神经网络的移动机器人路径规划matlab仿真
该程序利用模糊神经网络实现移动机器人的路径规划,能在含5至7个静态未知障碍物的环境中随机导航。机器人配备传感器检测前方及其两侧45度方向上的障碍物距离,并根据这些数据调整其速度和方向。MATLAB2022a版本下,通过模糊逻辑处理传感器信息,生成合理的路径,确保机器人安全到达目标位置。以下是该程序在MATLAB2022a下的测试结果展示。
|
4月前
|
数据可视化 机器人 Python
实例8:机器人的空间描述和变换仿真
本文是关于机器人空间描述和变换的仿真实验教程,通过Python编程和可视化学习,介绍了刚体的平动和转动、位姿描述、坐标变换等基础知识,并提供了具体的实验步骤和代码实现。实验目的是让读者通过编程实践,了解和掌握空间变换的数学原理和操作方法。
55 2
实例8:机器人的空间描述和变换仿真

热门文章

最新文章