3.1. Jakobian geometryczny

Podobne dokumenty
2.9. Kinematyka typowych struktur manipulatorów

2.12. Zadania odwrotne kinematyki

Podstawy robotyki wykład V. Jakobian manipulatora. Osobliwości

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Podstawy Robotyki

Manipulatory i roboty mobilne AR S1 semestr 5

MECHANIKA II. Dynamika ruchu obrotowego bryły sztywnej

KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury

Dynamika manipulatora. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Cybernetyki Technicznej Politechnika Wrocławska. Podstawy robotyki wykład VI

Jakobiany. Kinematykę we współrzędnych możemy potraktować jako operator przekształcający funkcje czasu

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Podstawy robotyki wykład VI. Dynamika manipulatora

Podstawy Robotyki Określenie kinematyki oraz dynamiki manipulatora

Definicje i przykłady

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

Symetrie i prawa zachowania Wykład 6

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 10. Dwupunktowe problemy brzegowe (BVP, Boundary Value Problems)

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

mechanika analityczna 1 nierelatywistyczna L.D.Landau, E.M.Lifszyc Krótki kurs fizyki teoretycznej

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Układy równań i równania wyższych rzędów

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

Wektory i wartości własne

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja QR i SVD. P. F. Góra

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Drgania układu o wielu stopniach swobody

Kinematyka: opis ruchu

Rozkłady wielu zmiennych

3. PŁASKI STAN NAPRĘŻENIA I ODKSZTAŁCENIA

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

Zadania kinematyki mechanizmów

Wektory i wartości własne

Geometria Lista 0 Zadanie 1

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

przy warunkach początkowych: 0 = 0, 0 = 0

KATEDRA AUTOMATYKI, BIOMECHANIKI I MECHATRONIKI. Laboratorium Mechaniki technicznej

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Układy fizyczne z więzami Wykład 2

Więzy i ich klasyfikacja Wykład 2

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

Zadania egzaminacyjne

Kinematyka płynów - zadania

5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego

ROBOTYKA. Odwrotne zadanie kinematyki - projekt.

Ćwiczenie M-2 Pomiar przyśpieszenia ziemskiego za pomocą wahadła rewersyjnego Cel ćwiczenia: II. Przyrządy: III. Literatura: IV. Wstęp. l Rys.

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

KATEDRA AUTOMATYKI, BIOMECHANIKI I MECHATRONIKI. Laboratorium Mechaniki technicznej

R n jako przestrzeń afiniczna

Modelowanie układów dynamicznych

Egzamin 1 Strona 1. Egzamin - AR egz Zad 1. Rozwiązanie: Zad. 2. Rozwiązanie: Koła są takie same, więc prędkości kątowe też są takie same

OPISY PRZESTRZENNE I PRZEKSZTAŁCENIA

ZASADY DYNAMIKI. Przedmiotem dynamiki jest badanie przyczyn i sposobów zmiany ruchu ciał.

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Teoria Maszyn i Mechanizmów

MECHANIKA II. Dynamika układu punktów materialnych

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd

Transformaty. Kodowanie transformujace

Zajmijmy się najpierw pierwszym równaniem. Zapiszmy je w postaci trygonometrycznej, podstawiając z = r(cos ϕ + i sin ϕ).

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne. P. F. Góra

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

METODA SIŁ KRATOWNICA

Wykład 2 - zagadnienie dwóch ciał (od praw Keplera do prawa powszechnego ciążenia i z powrotem..)

WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 2 1/11

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

Lista 6. Kamil Matuszewski 13 kwietnia D n =

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

3. KINEMATYKA Kinematyka jest częścią mechaniki, która zajmuje się opisem ruchu ciał bez wnikania w jego przyczyny. Oznacza to, że nie interesuje nas

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne. P. F. Góra

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Równania dla potencjałów zależnych od czasu

x y

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Numeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych ( )

Podstawy robotyki. Wykład II. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Iloczyn skalarny, wektorowy, mieszany. Ortogonalność wektorów. Metoda ortogonalizacji Grama-Schmidta. Małgorzata Kowaluk semestr X

Promieniowanie dipolowe

MECHANIKA OGÓLNA (II)

Algebra liniowa. 1. Macierze.

WYKŁAD 9 METODY ZMIENNEJ METRYKI

MECHANIKA II. Praca i energia punktu materialnego

Transkrypt:

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 1 3. Kinematyki różniczkowa i statyka 3.1. Jakobian geometryczny Pozycja i orientacja x manipulatora o n stopniach swobody zależy od współrzędnych uogólnionych q = [q 1...q n ] T. Prędkość katow a i liniowa manipulatora w zewnętrznej przestrzeni trójwymiarowej określa zależność: ω = J O (q) q ṗ = J P (q) q (124) Co można zapisać w zwięzłej postaci (równanie kinematyki różniczkowej manipulatora): V = ω ṗ = J ( q) q (125) Gdzie macierz J o wymiarach (6 n) jest tzw. jakobianem geometrycznym manipulatora: J = J O J P (126)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 2 3.1.1. Pochodna macierzy rotacji Macierz skośniesymetryczna S T + S = a z a y S(a) = a z a x a y a x (127) Właściwości S(αa + βb) = αs(a) + βs(b) S(a)b = a b R(a b) = Ra Rb RS(a)R T = S(Ra) (128) Pochodna macierzy rotacji R Ṙ = S(ω)R (129) Ṙ i = S(ω i )R i

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 3 3.1.2. Prędkość ogniwa Różniczkowanie wektora położenia Rys. 36 p = o 1 + R 1p 1 (13) ṗ = ω r + v + R 1ṗ1 (131) p = ω r + ω (ω r) + 2ω R 1ṗ1 + R 1 p1 + v (132) Dodawanie prędkości katowych Ṙ n = d dt (R 1R 1 2 R n 2 n 1R n 1 n ) Ṙ n = Ṙ 1R 1 2 R n 2 n 1R n 1 n + + R 1R 1 2 R n 2 n 1Ṙn 1 n S(ωn)R n = S(ω1)R 1R 1 2 R n 1 n + +R 1R 1 2 R n 2 n 1S(ωn 1,n)R n 1 n S(ωn)R n = S(ω1)R n + + R n 1S(ωn 1,n)(R n 1) T R n 1R n 1 n S(ωn)R n = S(ω1)R n + + S(R n 1ωn n 1 )R n Ṙ n = S(ω n)r n gdzie ω n = ω 1 + R 1ω 1 1,2 + + R n 1ω n 1 n 1,n (133) czyli ω n = ω 1 + ω 1,2 + + ω n 1,n

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 4 Notacja DH Prędkość liniowa i-tego ogniwa p i = p i 1 + R i 1r i 1 i 1,i ṗ i = ṗ i 1 + R i 1ṙi 1 i 1,i + Ṙ i 1r i 1 i 1,i ṗ i = ṗ i 1 + R i 1ṙi 1 i 1,i + Ṙ i 1r i 1 i 1,i Prędkość katowa i-tego ogniwa ṗ i = ṗ i 1 + v i 1,i + ω i 1 r i 1,i (134) Ṙ i = R i = R i 1 R i 1 i Ṙi 1R i 1 i S(ω i )R i = S(ω i 1 )R i 1 R i 1 i + R i 1 Ṙ i 1 i + R i 1 S(ω i 1 i 1,i )Ri 1 i S(ω i )R i = S(ω i 1 )R i + S(R i 1 ω i 1 i 1,i )R i S(ω i ) = S(ω i 1 + R i 1 ω i 1 i 1,i ) ω i = ω i 1 + ω i 1,i (135) Złacze przesuwne P: ω i 1,i = v i 1,i = d i z i 1 Złacze obrotowe R: ω i = ω i 1 ṗ i = ṗ i 1 + d i z i 1 + ω i r i 1,i (136) ω i 1,i = θ i z i 1 v i 1,i = ω i 1,i r i 1,i ω i = ω i 1 + θ i z i 1 ṗ i = ṗ i 1 + ω i r i 1,i (137)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 5 Notacja ZDH Prędkość liniowa i-tego ogniwa Prędkość katowa i-tego ogniwa p i+1 = p i + R ir i i,i+1 ṗ i+1 = ṗ i + v i,i+1 + ω i r i,i+1 (138) R i+1 = R i R i i+1 Złacze przesuwne P: Ṙ i+1 = ṘiR i i+1 + R i Ṙ i i+1 S(ω i+1 ) = S(ω i + R i ω i i,i+1) ω i+1 = ω i + ω i,i+1 (139) ω i,i+1 = v i,i+1 = d i+1 z i+1 Złacze obrotowe R: ω i+1 = ω i ṗ i+1 = ṗ i + d i+1 z i+1 + ω i r i,i+1 (14) ω i,i+1 = θ i+1 z i+1 v i,i+1 = ω i+1 = ω i + θ i+1 z i+1 ṗ i+1 = ṗ i + ω i r i,i+1 (141)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 6 3.1.3. Przyspieszenie ogniwa Notacja DH Przyspieszenie liniowe i-tego ogniwa v i = v i 1 + R i 1v i 1 i 1,i + ω i 1 R i 1r i 1 i 1,i v i = v i 1 + R i 1 vi 1 i 1,i + Ṙ i 1v i 1 i 1,i + ω i 1 R i 1r i 1,i + +ω i 1 R i 1ṙi 1 i 1,i + ω i 1 Ṙ i 1r i 1 i 1,i v i = v i 1 + v i 1,i + ω i 1 r i 1,i +ω i 1 (ω i 1 r i 1,i )+2ω i 1 v i 1,i (142) Przyspieszenie katowe i-tego ogniwa ω i = ω i 1 + R i 1 ω i 1 i 1,i ω i = ω i 1 + R i 1 ω i 1 i 1,i + Ṙi 1ω i 1 i 1,i ω i = ω i 1 + ω i 1,i + ω i 1 ω i 1,i (143) W obu wyrażeniach należy uwzględnić prędkości względne: Złacze przesuwne P: ω i 1,i = v i 1,i = d i z i 1 ω i = ω i 1 Złacze obrotowe R: ω i 1,i = θ i z i 1 v i 1,i = ω i 1,i r i 1,i ω i = ω i 1 + θ i z i 1

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 7 Notacja ZDH Zmieniajac odpowiednie indeksy we wzorach (142,143) otrzymamy zależności na przyspieszenie i-tego ogniwa w tej notacji. Dodatkowo należy podstawić odpowiednie prędkości względne: Złacze przesuwne P: ω i,i+1 = v i,i+1 = d i+1 z i+1 ω i+1 = ω i Złacze obrotowe R: ω i,i+1 = θ i+1 z i+1 v i,i+1 = ω i+1 = ω i + θ i+1 z i+1

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 8 Propagacja prędkości i przyspieszeń w łańcuchu kinematycznym Notacja ZDH ω i+1 i+1 = Ri+1 i ω i i + Θ i+1 z i+1 i+1 obrotowe (144) ω i+1 i+1 = Ri+1 i ω i i przesuwne (145) v i+1 i+1 = Ri+1 i v i+1 i+1 = Ri+1 i (v i i + ω i i l i i,i+1) obrotowe (146) (v i i + ω i i l i i,i+1) + d i+1 z i+1 i+1 przesuwne (147) ω i+1 i+1 = Ri+1 i ω i i + R i+1 i ω i i Θ i+1 z i+1 i+1 + Θ i+1 z i+1 i+1 obrotowe (148) ω i+1 i+1 = Ri+1 i ω i i przesuwne (149) v i+1 i+1 = Ri+1 i [ v i i + ω i i l i i,i+1 + ω i i (ω i i l i i,i+1)] obrotowe (15) v i+1 i+1 = Ri+1 i [ v i i + ω i i l i i,i+1 + ω i i (ω i i l i i,i+1)]+ +2ω i+1 i+1 d i+1 z i+1 i+1 + d i+1 z i+1 i+1 przesuwne (151)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 9 3.1.4. Wyznaczanie jakobianu J(q) = J O J P = j O1.. j Oi.. j On j P1.. j Pi.. j Pn (152) Analizujac prędkości względne ogniw dla notacj DH można zapisać: j Oi j Pi = z i 1 obrotowe z i 1 (p p i 1 ) przesuwne z i 1 Podobnie można to zrobić dla notcji ZDH pamietajac o odpowiednim zdefiniowaniu układu (n + 1). Uwaga! Wszystkie wektory musza być wyrażone w układzie (153)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 1 3.2. Jakobian typowych manipulatorów - notacja DH 3.2.1. Planarny 3DOF p = J(q) = p = z z 1 z 2 z (p p ) z 1 (p p 1 ) z 2 (p p 2 ) a 1 cos q 1 + a 2 cos(q 1 + q 2 ) + a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ) a 1 sin q 1 + a 2 sin(q 1 + q 2 ) + a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ) p 1 = a 1 cos q 1 a 1 sin q 1 p 2 = a 1 cos q 1 + a 2 cos(q 1 + q 2 ) a 1 sin q 1 + a 2 sin(q 1 + q 2 ) J(q) = J O J P = 1 1 1 J 41 J 42 J 43 J 51 J 52 J 53 (154)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 11 gdzie J 41 = a 1 sin q 1 a 2 sin(q 1 + q 2 ) a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ), J 42 = a 2 sin(q 1 + q 2 ) a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ), J 43 = a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ), J 51 = a 1 cos q 1 + a 2 cos(q 1 + q 2 ) + a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ), J 52 = a 2 cos(q 1 + q 2 ) + a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ), J 53 = a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ). 3.2.2. Antropomorficzny J(q) = p = z z 1 z 2 z (p p ) z 1 (p p 1 ) z 2 (p p 2 ) p = p 1 = z = cos q 1 (a 2 cos q 2 + a 3 cos(q 2 + q 3 )) sin q 1 (a 2 cos q 2 + a 3 cos(q 2 + q 3 )) 1 a 2 sin q 2 + a 3 sin(q 2 + q 3 ) p 2 = z 1 = z 2 = a 2 cos q 1 cos q 2 a 2 sin q 1 cos q 2 a 2 sin q 2 sin q 1 cos q 1

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 12 J(q) = J O J P = sin q 1 sin q 1 cos q 1 cos q 1 1 J 41 J 42 J 43 J 51 J 52 J 53 J 62 J 63 (155) gdzie J 41 = sin q 1 (a 2 cos q 2 + a 3 cos(q 2 + q 3 )), J 42 = cos q 1 (a 2 sin q 2 + a 3 sin(q 2 + q 3 )), J 43 = a 3 cos q 1 sin(q 2 + q 3 )), J 51 = cosq 1 (a 2 cos q 2 + a 3 cos(q 2 + q 3 )), J 52 = sin q 1 (a 2 sin q 2 + a 3 sin(q 2 + q 3 )), J 53 = a 3 sin q 1 sin(q 2 + q 3 )), J 62 = a 2 cos q 2 + a 3 cos(q 2 + q 3 ), J 63 = a 3 cos(q 2 + q 3 ) 3.2.3. Stanford J(q) = J O J P = z z 1 z (p p ) z 1 (p p 1 ) z 2 z 3 z 4 z 5 z 3 (p p 3 ) z 4 (p p 4 ) z 5 (p p 5 ) (156)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 13 p = c 1 s 2 d 3 s 1 d 2 + (c 1 (c 2 c 4 s 5 + s 2 s 5 ) s 1 s 4 s 5 )d 6 s 1 s 2 d 3 + c 1 d 2 + (s 1 (c 2 c 4 s 5 + s 2 s 5 ) + c 1 s 4 s 5 )d 6 z 4 = p = p 1 z = 1 c 2 d 3 + ( s 2 c 4 s 5 + c 2 c 5 )d 6 c 1 s 2 d 3 s 1 d 2 p 3 = p 4 = p 5 s 1 s 2 d 3 + c 1 d 2 c 2 d 3 z 1 = c 1 c 2 s 4 s 1 c 4 s 1 c 2 s 4 + c 1 c 4 s 1 c 1 z 5 = z 2 = z 3 = c 1 s 2 s 1 s 2 c 2 c 1 (c 2 c 4 s 5 + s 2 c 5 ) s 1 s 4 s 5 s 1 (c 2 c 4 s 5 + s 2 c 5 ) + c 1 s 4 s 5 s 2 s 4 s 2 c 4 s 5 + c 2 c 5

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 14 3.3. Osobliwości kinematyczne Sa to położenia, w których jakobian manipulatora traci rzad. Przykład: manipulator planarny 2R. Weźmy jakobian położenia dla współrzędnych w płaszczyźnie roboczej manipulatora: J = Wyznacznik tego jakobianu: a 1s 1 a 2 s 12 a 2 s 12 a 1 c 1 + a 2 c 12 a 2 c 12 (157) det(j) = a 1 a 2 s 2 Dla a 1, a 2 punkty osobliwe pojawiaja sie w konfiguracjach ϑ 2 = i ϑ 2 = π (158) 3.3.1. Dekompozycja osobliwości W ogólności, dla złożonych struktur kinematycznych jest to bardzo trudne. Dla manipulatorów z nadgarstkiem sferycznym łatwo daje się rozdzielić obliczanie osobliwości na dwa etapy: obliczanie osobliowści ramienia (ruch trzech pierwszych stopni swobody), obliczanie osobliwości nadgarstka sferycznego.

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 15 Dokonajmy analizy jakobianu manipulatora z nadgarstkiem sferycznym: J = J 11 J 12 (159) J 21 J 22 [ ] J 12 = z 3 z 4 z 5 [ ] J 22 = z 3 (p p 3 ) z 4 (p p 4 ) z 5 (p p 5 ) czyli J 22 = [ ] Zatem det(j) = det(j 21 )det(j 12 ) (16) Osobliwości ramienia: det(j 21 ) = (161) Osobliwości nadgarstka: det(j 12 ) = (162)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 16 3.3.2. Osobliwości nadgarstka Występuja gdy wektory jednostkowe z 3, z 4, z 5 sa liniowo zależne np. w konfiguracji, gdy z 3, z 5 sa równoległe tj. dla ϑ 5 = lub ϑ 5 = π 3.3.3. Osobliwości ramienia Rozpatrzmy je na przykładzie manipulatora antropomorficznego. Wyznacznik jakobianu położenie dla tej struktury wynosi det(j P ) = a 2 a 3 s 3 (a 2 c 2 + a 3 c 23 ). Dla niezerowych długości ramion jest to spełnione, gdy s 3 = (gdy ϑ 3 = lub ϑ 3 = π) lub (a 2 c 2 + a 3 c 23 ) = (konfiguracje, gdy rzut p W na płaszczyznę xy jest zerowy).

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 17 3.4. Analiza redundancji Jakobian manipulatora przedstawia odwzorowanie liniowe z przestrzeni prędkości uogólnionych złaczy w przestrzeń prędkości końcówki manipulatora. Rys. 37 Przestrzeń przeciwdziedziny oraz przestrzeń zerowa dim R(J) + dim N(J) = n Oznaczmy przez q rozwiazanie układu v = J(q) q, a przez P macierz o wymiarach (n n) taka, że R(P) N(J). Wtedy wektor określony równaniem: q = q + P q a (163) dla dowolnego wektora q a jest też rozwiazaniem tego układu. J q = J q + JP q a = J q = v, ponieważ JP q a = dla dowolnego wektora q a.

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 18 3.5. Odwrotne zadanie kinematyki różniczkowej Gdy liczba stopni swobody jest równa wymiarowi przestrzeni zewnętrznej n = r q = J 1 (q)v. (164) q(t) = t q(ξ)dξ + q(). q(t k+1 ) = q(t k ) + q(t k ) t, (165) 3.5.1. Manipulatory redundantne Gdy n > r g( q) = 1 2 qt C q, Posłużymy się metoda mnożników Lagrange a: g( q, λ) = 1 2 qt C q + λ T (v J q), Poszukiwane rozwiazanie powinno spełnić następujace warunki: ( g q ) T = oraz ( ) T g =. λ Na podstawie pierwszego z nich: C q J T λ =, skad wynika, że Daje ostatecznie rozwiazanie: q = C 1 J T λ. (166) v = JC 1 J T λ. λ = (JC 1 J T ) 1 v, q = C 1 J T (JC 1 J T ) 1 v. (167)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 19 Pomnóżmy lewostronnie przez J i gdy C = U: q = J v, (168) gdzie J = J T (JJ T ) 1 i jest macierza pseudoinwersji prawostronnej. Wróćmy do równania (163): g( q) = 1 2 ( q q a) T ( q q a ) będziemy minimalizować normę wektora q q a. g( q, λ) = 1 2 ( q q a) T ( q q a ) + λ T (v J q), której minimalizacja prowadzi do rozwiazania: q = J v + (U J J) q a, (169) Sposób wyboru wektora q a dla wykorzystania redundantnych stopni swobody manipulatora: ( ) T w(q) q a = k a, (17) q gdzie k a >, w(q) jest dodatkowa funkcja celu współrzędnych uogólnionych (np. manipulatywność).

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 2 3.5.2. Osobliwości kinematyczne Zwróćmy uwagę, że rozwiazania (164) i (168) wymagaja pełnego rzędu jakobianu. Gdy jakobian traci rzad: 1. zastosować technikę SVD (rozkładu według wartości szczególnych macierzy J) 2. odwrotność jakobianu przy tłumionych najmniejszych kwadratach DLS (ang. damped least-squares inverse) w postaci: J = J T (JJ T + k 2 U) 1, (171) gdzie k jest współczynnikiem tłumienia, który warunkuje lepsze rozwiazanie problemu (minimalizacja funkcji kosztów) g( q) = 1 2 (v J q)t (v J q) + 1 2 k2 q T q. (172)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 21 3.6. Jakobian analityczny Rys. 38 x = Ω p, ẋ = x = k(q), (173) ṗ = p q q = J p(q) q, Ω = Ω q q = J o(q) q, (174) Ω = J o(q) q = J A (q) q, (175) ṗ J p (q) J A (q) = k(q) q. (176)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 22 y x 4 p y y 1 p y 4 y y 2 y 3 a 3 a 2 x 3 q 3 q 2 x 2 x a 1 x 1 q 1 p x x Rys. 39 x = p = R 4 = Ω p x p y cos(q 1 + q 2 + q 3 ) sin(q 1 + q 2 + q 3 ) sin(q 1 + q 2 + q 3 ) cos(q 1 + q 2 + q 3 ) 1 a 1 cos q 1 + a 2 cos(q 1 + q 2 ) + a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ) = a 1 sin q 1 + a 2 sin(q 1 + q 2 ) + a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ) q 1 + q 2 + q 3.. a 1 cos q 1 + a 2 cos(q 1 + q 2 ) + a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ) a 1 sin q 1 + a 2 sin(q 1 + q 2 ) + a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ).

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 23 Jakobian geometryczny J(q) = 1 1 1 J 41 J 42 J 43 J 51 J 52 J 53, gdzie J 41 = a 1 sin q 1 a 2 sin(q 1 + q 2 ) a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ), J 42 = a 2 sin(q 1 + q 2 ) a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ), J 43 = a 3 sin(q 1 + q 2 + q 3 ), J 51 = a 1 cos q 1 + a 2 cos(q 1 + q 2 ) + a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ), J 52 = a 2 cos(q 1 + q 2 ) + a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ), J 53 = a 3 cos(q 1 + q 2 + q 3 ). Jakobian analityczny J A (q) = 1 1 1 J 41 J 42 J 43 J 51 J 52 J 53,

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 24 Pochodne katów Eulera z y x Rys. 4 [ ω x ω y ω z ] T = ϕ [ 1 ] T, [ [ ] T [ ] T ω x ω y ω z = ϑ sin ϕ cos ϕ, ] T [ ω x ω y ω z = ψ cos ϕ sin ϑ sin ϕ sin ϑ cos ϑ sin ϕ cos ϕ sin ϑ ω = cos ϕ sin ϕ sin ϑ Ω = T(Ω) Ω. 1 cos ϑ ω = T(Ω) ẋ = T A (Ω)ẋ, v U ] T. J = T A (Ω)J A. (177)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 25 3.7. Algorytmy rozwiazuj ace zadanie odwrotne kinematyki q(t k+1 ) = q(t k ) + J 1 (q(t k ))v(t k ) t, (178) gdzie t jest odpowiednio dobranym przedziałem czasu. e = x d x. (179) ė = ẋ d ẋ, ė = ẋ d J A (q) q (18) 3.7.1. Odwrotność/pseudoinwersja jakobianu Rys. 41 Współrzędne uogólnione q, które maja odpowiadać zadanemu wektorowi x, sa przyjmowane za poprawne wtedy i tylko wtedy, gdy norma błędu x d k(q) jest mniejsza od pewnej zadanej wartości - wielkość wejściowa algorytmu obliczeniowego. Gdy J A (q) jest macierza kwadratowa i nieosobliwa. q = J 1 A (q)(ẋ d + Ke), (181) ė + Ke =. (182) Dla manipulatorów redundantnych równanie (181) przyjmuje postać (odpowiada równaniu (169)): q = J A (q)(ẋ d + Ke) + (U J A J A) q a, (183)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 26 3.7.2. Jakobian transponowany Rys. 42 Alternatywne rozwiazanie polega na zdefiniowaniu funkcji Lapunowa: V (e) = 1 2 et Ke, (184) Funkcja ta spełnia następujace warunki definicyjne funkcji Lapunowa: V (e) > e oraz V () =. Po zróżniczkowaniu V (e) otrzymamy: V (e) = e T Kė = e T Kẋ d e T K ẋ, V (e) = e T Kẋ d e T KJ A (q) q. (185) Dokonamy teraz wyboru prędkości uogólnionych w następujacy sposób: co w konsekwencji prowadzi do równania: q = J T A(q)Ke, (186) V (e) = e T Kẋ d e T KJ A (q)j T A(q)Ke. (187)

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 27 3.7.3. Bład orientacji Obliczenie błędu (a) położenia i (b) orientacji r z n n d x y O (a) Rys. 43 (b) e p = p d p (188) ė p = ṗ d ṗ (189) Orientację zadana oznaczymy przez R d = [n d o d a d ], a aktualna przez R = [n o a]. Bład orientacji obliczamy na podstawie wzoru: e o = r sin θ. (19) Rot(r, θ) = R d R T. (191) Wzór powyższy opisuje, jakiego przekształcenia rotacji należy dokonać, aby uzyskać pokrywanie się układów R i R d.

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 28 Obliczymy najpierw prawa stronę wzoru (191): R d R T = n dx n x + o dx o x + a dx a x n dx n y + o dx o y + a dx a y n dx n z + o dx o z + a dx a z n dy n x + o dy o x + a dy a x n dy n y + o dy o y + a dy a y n dy n z + o dy o z + a dy a z n dz n x + o dz o x + a dz a x n dz n y + o dz o y + a dz a y n dz n z + o dz o z + a dz a z (192) Gdy odejmiemy element (1,2) od elementu (2,1) i przyrównamy tę różnicę do 2k z sin θ, to otrzymamy: 2r z sin θ = (n dy n x n dx n y ) + (o dy o x o dx o y ) + (a dy a x a dx a y ) r z sin θ = 1 2 [(n n d) z + (o o d ) z + (a a d ) z ] indeks z określa odpowiednia składowa iloczynów wektorowych zdefiniowanych wyżej. Odejmiemy element (3,1) od elementu (1,3) i przyrównamy różnicę do 2k y sin θ: r y sin θ = 1 2 [(n n d) y + (o o d ) y + (a a d ) y ] Postępujac analogicznie, odejmiemy od elementu (2,3) element (3,2) i przyrównamy do 2k x sin θ, co daje r x sin θ = 1 2 [(n n d) x + (o o d ) x + (a a d ) x ] Na podstawie powyższych wzorów możemy natychmiast napisać, że e o = r sin θ = 1 2 (n n d + o o d + a a d ) (193) Z uwagi na funkcje sin kat θ (reprezentujacy bład orientacji) powinien się zawierać w przedziale π/2 < θ < π/2.

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 29 Obliczenie pierwszej i drugiej pochodnej błędu orientacji Na poczatku wyznaczymy pochodna pierwszego składnika wzoru (193): d dt (n n d) = ṅ n d + n ṅ d = S(n d )ṅ + S(n)ṅ d. (194) Pochodne wektorów jednostkowych obliczymy według następujacych wzorów: ṅ = ω n = S(n)ω oraz ṅ d = ω d n d = S(n d )ω d, przy czym ω oraz ω d sa prędkościami katowymi układów n, o, a oraz n d, o d, a d względem układu podstawowego. Podstawiwszy powyższe zależności do wzoru (194), otrzymujemy: d dt (n n d) = S(n d )S(n)ω S(n)S(n d )ω d. Przez analogię do tego wzoru zapiszemy pozostałe pochodne iloczynów wektorowych: oraz d dt (o o d) = S(o d )S(o)ω S(o)S(o d )ω d d dt (a a d) = S(a d )S(a)ω S(a)S(a d )ω d. Na podstawie tych wzorów pochodna wzoru (193) względem czasu przekształcimy do postaci: ė o = 1 2 (S(n)S(n d) + S(o)S(o d ) + S(a)S(a d )) ω d + + 1 2 (S(n d)s(n) + S(o d )S(o) + S(a d )S(a)) ω.

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 3 Wprowadzimy następujace oznaczenie: L = 1 2 (S(n d)s(n) + S(o d )S(o) + S(a d )S(a)), co w konsekwencji daje równanie: ė o = L T ω d Lω. (195) Biorac teraz pod uwagę wzory (189) i (195), możemy napisać: ė = ėo = LT ω d LJ o (q) q = LT ω d L J q. ė p p d J p (q) q ṗ d U (196) Przejdziemy teraz do obliczenia drugiej pochodnej błędu e. Korzystajac ze wzoru (196), możemy zapisać: ë = ëo = LT ω d + L T ω d L (J q+ J q) L ë p p d U (197) gdzie J q L T = 1 2 [S(n)S(S(n d)ω d ) + S(S(n)ω)S(n d ) + S(a)S(S(a d )ω d )+ + S(S(a)ω)S(a d ) + S(o)S(S(o d )ω d ) + S(S(o)ω)S(o d )]. Wzór (197) możemy przedstawić również w alternatywnej postaci: ë = L T ω d + L T ω d Lω L ω. (198) p d p

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 31 3.7.4. Porównanie algorytmów 3.8. Statyka dw τ = τ T dq dw f = F T dp + N T ωdt dw f = F T J p dq + N T J O dq = f T J(q)dq δw τ = τ T δq δw f = f T δq W stanie równowagi statycznej δw τ δw f = τ = J(q) T f (199) 3.8.1. Dualność kineto-statyczna τ J T (J ) (J ) Rys. 44 Przeciwdziedzina oraz przestrzeń zerowa odwzorowania J T

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 32 Przeciwdziedzina odwzorowania J T jest podzbiór R(J T ) przestrzeni R N tych sił uogólnionych działajacych w złaczach, które równoważa siły działajace w środku chwytaka w każdej konfiguracji manipulatora. Z kolei przestrzenia zerowa odwzorowania J T nazywamy podprzestrzeń N(J T ) przestrzeni R r sił działajacych na chwytak, które nie wymagaja żadnych równoważacych je sił uogólnionych w złaczach w każdej konfiguracji manipulatora. Z tych definicji wynika, że każda siłę f N(J T ) równoważa siły reakcji zadanej struktury mechanicznej. A więc gdy manipulator znajduje się w konfiguracji osobliwej, pozostaje on w równowadze niezależnie od sił zewnętrznych f działajacych na chwytak. Zależność pomiędzy dwoma podprzestrzeniami wyraża się następujaco: N(J) R (J T ) oraz R(J) N (J T ), gdzie oznacza uzupełnienie ortogonalne. Oznacza to, że jeżeli znany jest tylko jakobian manipulatora, to możemy zdefiniować przekształcenie kinematyczne prędkości oraz zależności statyczne przez określenie przeciwdziedziny oraz podprzestrzeni zerowej odpowiedniego jakobianu i jego transpozycji. 3.8.2. Transformacja prędkości i sił Patrz punkt 4.1

Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 33 3.9. Elipsoida manipulowalności q T q = 1 v T J T J v = 1 w(q) = det(jj T ) (2) lub w(q) = det(jj T )