机器人运动学

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本节介绍机器人运动学的基本概念,包括机器人运动方式、正运动学与逆运动学、多解处理及奇异点规避策略。运动学是机器人实现路径规划、位姿控制与视觉引导的理论基础。

机器人运动方式

机器人运动通常指机器人工具中心点(TCP)从空间中点A移动到点B的过程。 机器人关节运动和直线运动是描述机器人运动的两种基本方式。

关节运动

关节运动是指机器人通过调整各个关节的角度或位置来实现的运动。每个关节都负责执行旋转或移动,从而使整个机器人末端工具达到期望的位置。

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直线运动

直线运动是指机器人末端工具在直线路径上的运动。与关节运动不同,直线运动是通过沿直线路径移动机器人末端工具来实现的。

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相对移动

相对移动是一种描述目标点位置的方式。与直接指定目标点在空间中的绝对位置不同,相对移动通过定义目标点相对于某个基准点(如当前位置或参考坐标系)的偏移量来确定目标位置。

正运动学与逆运动学

正运动学与逆运动学互为映射关系:关节角通过正运动学计算映射到工具位姿;工具位姿通过逆运动学计算映射到关节角。

正运动学

正运动学是根据已知的机器人各关节角度,计算出末端工具(TCP)的空间位姿的过程。在已知各个关节角度的情况下,通过代入机器人构型公式(包含各连杆长度、关节零位和旋转方向等参数),即可唯一确定工具位姿。

在路径规划或运动控制中,若系统以关节角的形式发送运动指令,机器人可直接按照关节角执行运动,因此运动结果与规划结果严格一致。

逆运动学

逆运动学是根据已知的末端工具位姿(目标点位置与姿态),反求机器人各个关节角度的过程。由于已知量少于未知量,逆运动学通常存在多解,即不同的关节角组合可能对应相同的工具位姿。

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在使用工具位姿进行通信或控制时,机器人控制器需要自行求解逆运动学,因此可能出现机器人实际运动路径与 Mech-Viz 规划结果不一致的情况,从而导致运动偏差或碰撞。

然而,在实际应用中,工具位姿仍被广泛使用,主要原因包括:

  • 部分机器人在某些通信接口或控制模式下不支持直接接收关节角指令;

  • 一些控制器内置补偿算法,使用工具位姿可获得更高的运动精度;

  • 工具位姿便于在后续视觉引导、装配或标定等场景中进行二次变换与处理。

多解与轴配置

为避免逆运动学多解导致的机器人姿态与 Mech-Viz 规划不一致问题,部分机器人厂家在机器人运动指令中提供了轴配置参数。

轴配置通常包括 4 个额外参数:其中 3 个参数用于限定机器人第 1、4、6 轴的角度范围;另一个参数用于指定第 2、3 轴的姿态类型。通过为逆运动学求解添加边界条件,可有效过滤多解情况,使求解结果与规划姿态保持一致。

奇异点

奇异点是指机器人在特定关节位置下,其运动学方程无法求解或失去自由度的状态。在奇异点处,机器人某些方向的运动能力会丧失或无限放大,导致控制不稳定或运动异常。

常见类型

根据出现位置与原因,机器人奇异点通常可以分为以下类型:

  • 腕部奇异点

    当腕部三个旋转轴共线时出现,导致末端姿态不可控或方向变化剧烈。例如,在六轴机器人中,当第 5 轴角度为 0° 或 180° 时,可能出现腕部奇异点。

  • 肘部奇异点

    当前臂与上臂在同一直线上时出现,机器人无法确定“肘上”或“肘下”的姿态。可能导致路径规划中多解切换或运动突变。

  • 肩部奇异点

    当手腕中心与第一关节轴线对齐,或关节轴线发生特定共线关系时产生,使末端在某些方向的运动自由度受限,可能导致相关关节出现大幅度旋转。

在实际工业应用中,最常见的奇异点发生场景是六轴球腕机器人 4 轴和 6 轴接近同轴且进行直线运动时。

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奇异点规避

六轴球腕机器人在运动过程中存在固有奇异点。为降低奇异点发生的风险,可采用以下方案解决:

  1. 开发偏置腕机器人:通过改变机器人结构避免4、6同轴情况的发生。例如 UR 系列、FANUC CRX 系列。

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  2. 控制器指令优化:增加 moveJ 近似 moveL 的指令,提升执行可行性。

  3. 软件路径规划调整:Mech-Viz 对可能发生奇异点的路径进行降速处理,并尝试重新规划轨迹。

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此外,Mech-Viz 支持在路径规划过程中自动检测潜在奇异点,有关奇异点检测的方法,请参考奇异点检测

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