有多少人工,就有多少智能

Robotics-机器人位姿描述与运动学建模

机器人位姿描述与运动学建模
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├── 一、位姿表示层:描述“物体在哪里、朝向哪里”
│   │
│   ├── 位置 p:3 个自由度
│   │   └── p = [x, y, z]ᵀ                 (3×1)
│   │
│   └── 姿态 R:3 个自由度
│       ├── 旋转矩阵 R                     (3×3)
│       ├── 欧拉角                         (3个角度参数)
│       ├── RPY:Roll、Pitch、Yaw          (3个角度参数)
│       ├── 四元数 q                       (4参数+1个单位约束)
│       └── 轴角:旋转轴 w+旋转角 θ
│
├── 二、统一变换层:同时表示旋转和平移
│   │
│   └── 齐次变换矩阵
│
│             ┌       ┐
│             │ R   p │
│       T  =  │       │                    (4×4)
│             │ 0   1 │
│             └       ┘
│
│       ├── 坐标变换
│       ├── 位姿连乘
│       ├── 求逆变换
│       └── 描述坐标系之间的关系
│
└── 三、机器人建模层:根据机器人结构构造 T
    │
    ├── D-H参数法
    │   ├── 标准D-H
    │   └── 改进D-H
    │
    └── 每组参数 θ、d、a、α
             ↓
        相邻坐标系变换矩阵 ᶦ⁻¹Tᵢ
             ↓
        逐级连乘
             ↓
        末端齐次变换矩阵 ⁰Tₙ

最核心的关系为:

image

 

D-H描述法与齐次变换矩阵之间的关系:

​

image

    

   D-H参数描述同时包含姿态关系和位置关系。

      θ,α 管姿态,d,a​ 管位置,四者合起来构成相邻坐标系的完整齐次变换矩阵。

      所以 D-H 不是只描述旋转,也不是只描述位置,而是用最少的 4 个参数完整描述相邻连杆坐标系之间的位姿变换。这也是它比直接用 6 个自由度(3 旋转 + 3 平移)更紧凑的原因——它利用了串联连杆的几何约束,把 6 个自由度压缩成了 4 个参数。

      

齐次变换矩阵和 D-H 法则之间有直接的转换关系,而且这种关系是机器人运动学建模的核心。

简单说:D-H 法则是一种“构造”齐次变换矩阵的标准化方法。它规定了如何根据连杆和关节的几何参数,一步步写出相邻坐标系之间的齐次变换矩阵。

D-H 法则把相邻两个连杆坐标系之间的齐次变换矩阵,拆解为四个基本变换的乘积。根据参数定义顺序不同,分为:

标准 D-H(Standard D-H)

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改进 D-H(Modified D-H / Craig)

image

 

 

      image

        简单记忆法:

        image

 

 

 

 

 

posted @ 2026-09-19 12:24  lvdongjie-avatarx  阅读(31)  评论(0)    收藏  举报