《机器人动力学》课件

《机器人动力学》机器人动力学是机器人学的一个重要分支，研究机器人的运动和力学特性课程简介概述内容

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22.《机器人动力学》课程旨在深本课程涵盖了机器人动力学的入研究机器人的运动学、动力基本原理，并介绍了机器人运学和控制理论动规划、控制和仿真等方面的知识目标意义

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44.帮助学生掌握机器人动力学的为学生在机器人领域的研究和基本概念，并具备机器人设计应用提供必要的理论知识和实和控制的理论基础践技能课程大纲力学基础机器人运动学牛顿定律、动量定理、动量矩定理、功和能、机刚体运动学、参数化方法、齐次坐标变换、正向械能守恒等运动学、逆向运动学、雅可比矩阵等机器人动力学机器人控制拉格朗日方程、机器人机械臂建模、机器人自由机器人控制算法、非线性控制方法、鲁棒控制方度分析、机器人动力学建模、机器人动力学仿真法、自适应控制方法、学习控制方法、运动规划等方法等力学基础牛顿定律动量和动量守恒牛顿定律是经典力学的基础，描述了物体在力的作用下的运动规律动量是物体质量和速度的乘积，动量守恒定律指出，系统不受外力作用时，总动量保持不变牛顿第二定律指出，物体的加速度与其所受的合外力成正比，与物动量守恒定律在机器人运动学和动力学分析中起着重要作用，例如体的质量成反比碰撞和冲击过程的模拟刚体运动学描述机器人运动位置、速度和加速度刚体运动学是研究刚体在空间中的它不考虑机器人运动的原因，仅关运动规律的学科，它描述了机器人注机器人各部件的运动轨迹和状态的位置、速度和加速度等运动参数几何和数学描述刚体运动学利用几何和数学方法来描述机器人的运动，为机器人控制和规划提供理论基础参数化方法欧拉角1描述刚体姿态的常用方法旋转矩阵2描述刚体旋转的矩阵形式四元数3更简洁的旋转表示方法参数化方法将机器人关节的空间位置和姿态用一组参数来表示，方便进行运动学分析和控制同次坐标变换同次坐标变换是一种将三维空间中的点和向量表示成四维向量的方法，它可以方便地进行平移、旋转和缩放等操作齐次变换矩阵1表示平移、旋转、缩放等操作坐标系变换2描述两个坐标系之间的关系点和向量的表示3使用四维向量表示三维空间中的点和向量同次坐标变换是机器人动力学中的一个重要工具，它可以帮助我们简化机器人运动学和动力学的分析正向运动学定义1正向运动学是指已知机器人关节变量，求解末端执行器在空间中的位置和姿态步骤2根据机器人连杆参数和关节变量，利用几何变换或矩阵运算，计算出末端执行器的位置和姿态应用3正向运动学是机器人控制、规划和仿真等任务的基础，用于确定机器人末端执行器的位置和方向雅可比矩阵速度变换运动学分析控制算法描述机器人关节速度与末端执行器速度之间用于分析机器人运动学，解决正向和逆向运用于机器人控制算法设计，实现精确的运动的关系动学问题控制逆向运动学定义逆向运动学是指根据机器人的末端执行器的位置和姿态，求解出机器人各关节的位姿信息应用广泛应用于机器人轨迹规划、目标定位、人机交互等领域，是机器人控制的关键技术之一求解方法包括解析法和数值法两种主要方法，解析法适用于结构简单的机器人，数值法则更具普适性挑战逆向运动学问题通常是非线性的，求解过程可能存在多个解或无解，需要谨慎处理拉格朗日方程建立动力学方程拉格朗日方程是基于能量守恒原理建立的，它可以用来描述机器人的动力学模型广义坐标拉格朗日方程使用广义坐标来描述机器人的运动状态，可以是位置、速度或角度系统能量拉格朗日方程使用系统能量（动能和势能）来建立动力学方程，可以用来分析机器人的运动特性解析法求解123方程组求解解析解求解应用场景利用已知的机器人动力学模型和约束条通过数学方法，如积分、矩阵运算等，适用于特定类型的机器人动力学模型，件，建立描述机器人运动的微分方程组直接求解方程组，得到机器人运动的解例如线性系统或具有简单结构的机器人析解数值方法求解牛顿拉夫森法-1迭代求解方程组梯度下降法2沿着梯度方向迭代最小二乘法3求解最佳拟合参数数值方法是求解机器人动力学方程的一种重要方法当解析方法无法给出精确解时，数值方法可以提供近似解机器人机械臂建模关节类型连杆参数动力学模型旋转关节和移动关节是常见的连杆长度、连杆质量、质心位建立机械臂的动力学模型，是关节类型不同的关节类型决置等参数，影响着机械臂的惯进行动力学分析和控制的基础定了机器人机械臂的运动范围性特性和运动动力学模型需要考虑关节力和力矩和灵活度之间的关系机器人自由度分析自由度定义运动范围灵活性与精度自由度是指机器人能够独立运动的关节数目自由度决定了机器人能够到达的空间范围，更高的自由度通常意味着更高的灵活性，但每个关节的运动对应一个自由度以及其能够执行的任务类型同时也会增加控制难度和计算复杂性机器人动力学建模建立数学模型考虑参数建立机器人系统动力学方程，描述包括机器人关节质量、惯量、摩擦机器人运动和力的关系系数等，准确反映机器人运动特性模型类型常用的模型包括牛顿-欧拉法和拉格朗日方程法，用于描述机器人运动状态机器人动力学仿真运动模型1根据动力学模型模拟运动轨迹环境模型2构建机器人工作环境的虚拟模型控制算法3模拟机器人控制器行为传感器模拟4模拟传感器数据，如视觉、力觉等机器人动力学仿真可以帮助我们验证机器人设计方案的可行性，预测机器人在特定任务中的表现，并优化控制策略机器人控制算法控制目标控制策略

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22.机器人控制的目标是让机器人控制策略是指如何利用控制信按照预定的轨迹和速度运动，号来实现控制目标，常见的控完成指定的任务制策略包括反馈控制、前馈控制、自适应控制等控制算法控制系统

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44.控制算法是实现控制策略的具控制系统由传感器、控制器、体方法，常见的控制算法包括执行器等组成，负责接收来自PID控制、模糊控制、神经网络环境的反馈信息，并根据控制控制等算法生成控制信号，驱动执行器完成控制任务非线性控制方法非线性控制方法的优势非线性控制方法的应用非线性控制方法可以有效地解决机器人系统中的非线性问题，提高非线性控制方法已广泛应用于机器人控制领域，例如路径规划、轨控制精度和鲁棒性迹跟踪和力控制例如，滑模控制可以克服系统不确定性，实现快速稳定的控制在实际应用中，非线性控制方法可以有效提高机器人的性能和可靠性鲁棒控制方法抗干扰能力适应性强复杂环境应用鲁棒控制方法旨在提高机器人系统对各种干鲁棒控制能够适应机器人系统参数的变化，鲁棒控制方法可应用于各种复杂环境，包括扰和不确定性的抵抗能力，确保其稳定性和如负载、摩擦力和环境变化，使其在各种情存在噪声、不确定性或干扰的场景，例如工可靠性况下保持良好的性能业生产线、灾害救援等自适应控制方法系统参数变化自适应调节

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22.机器人系统参数会随时间或环通过在线估计系统参数并调整境变化，例如负载变化、摩擦控制策略，适应系统参数变化变化等鲁棒性增强应用场景

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44.能够应对系统参数不确定性，广泛应用于机器人控制、过程提高控制系统的稳定性和可靠控制、航空航天等领域性学习控制方法强化学习模仿学习使用环境奖励机制，训练机器人完成特定任通过观察人类操作员或专家示范，使机器人务，例如抓取物体或导航学习如何执行任务，例如焊接或手术深度学习使用神经网络学习机器人控制策略，例如路径规划或轨迹跟踪运动规划方法路径规划路径规划的目标是找到一条安全的路径，使机器人能够从起点到达目的地，同时避开障碍物轨迹规划轨迹规划是设计机器人执行任务所需的运动路径，包括速度和加速度信息，以确保机器人能够安全高效地完成任务避障规划避障规划是机器人路径规划的关键问题，目的是让机器人能够在复杂的环境中安全地运动，避开障碍物和危险区域轨迹规划与优化轨迹生成1根据任务要求生成机器人运动轨迹轨迹优化2优化轨迹参数，例如速度、加速度平滑处理3平滑轨迹，避免机器人运动过程中的震动避障规划4确保机器人运动过程中不与障碍物碰撞轨迹规划与优化是机器人控制中的重要环节，它直接影响机器人的运动效率和安全性路径规划与优化全局路径规划1生成机器人运动的全局路径局部路径规划2针对障碍物进行路径修正路径优化3优化路径长度和时间路径规划旨在为机器人制定一条安全的运动路线，避免碰撞障碍物全局路径规划通常基于地图信息，生成完整的运动路径局部路径规划则用于在执行过程中根据实时感知到的环境进行路径修正避障规划方法环境感知使用传感器获取周围环境信息，构建机器人工作空间地图路径规划根据目标位置和障碍物信息，规划出一条安全的路径路径跟踪根据规划路径，控制机器人按照路径进行移动动态避障实时监测环境变化，根据动态障碍物调整路径力位混合控制/力控制位控制混合控制力控制侧重于控制机器人末端执行器施加的位控制侧重于控制机器人末端执行器的位姿力/位混合控制结合了力控制和位控制的优力，应用于与环境交互的任务，如打磨、装，应用于精度要求高、路径规划明确的任务点，能够灵活应对复杂环境和任务，提高机配、抓取等，如焊接、喷涂、搬运等器人的适应性和灵活性应用案例分析工业机器人广泛应用于制造业，如焊接、喷漆、装配等医疗机器人领域，手术机器人辅助外科医生完成复杂手术，提高手术精度和效率发展趋势与前沿技术人工智能云计算

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22.机器人动力学与人工智能结合云计算平台为机器人提供强大，赋予机器人更强的学习能力的计算资源和数据存储能力，和适应能力推动机器人应用的快速发展柔性制造人机协作

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44.机器人动力学在柔性制造系统人机协作机器人安全可靠，与中发挥关键作用，实现灵活高人类共同完成复杂任务，拓展效的生产流程机器人应用领域结论与展望未来应用未来发展机器人动力学将在医疗、制造、服务等领域得到更广泛的应用例机器人动力学将与人工智能、机器学习、传感器技术等深度融合，如，机器人辅助手术、智能制造系统、无人驾驶等推动机器人智能化发展。