Podstawy robotyki wykład V. Jakobian manipulatora. Osobliwości

Podobne dokumenty
Podstawy robotyki wykład III. Kinematyka manipulatora

Podstawy robotyki wykład VI. Dynamika manipulatora

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

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

3.1. Jakobian geometryczny

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

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

Modelowanie układów dynamicznych

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

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

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd

Sekantooptyki owali i ich własności

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

PODSTAWY ROBOTYKI. Opracował: dr hab. inż. Adam Rogowski

Kinematyka: opis ruchu

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Podstawy Robotyki

MECHANIKA OGÓLNA (II)

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Układy równań i równania wyższych rzędów

2.9. Kinematyka typowych struktur manipulatorów

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

2.12. Zadania odwrotne kinematyki

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

MECHANIKA II. Dynamika ruchu obrotowego bryły sztywnej

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Układy fizyczne z więzami Wykład 2

Więzy i ich klasyfikacja Wykład 2

Manipulatory i roboty mobilne AR S1 semestr 5

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

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

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

Zaawansowane metody numeryczne

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

Równa Równ n a i n e i ru r ch u u ch u po tor t ze (równanie drogi) Prędkoś ędkoś w ru r ch u u ch pros pr t os ol t i ol n i io i wym

13 Układy równań liniowych

J. Szantyr - Wykład 3 Równowaga płynu

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

MECHANIKA 2 RUCH POSTĘPOWY I OBROTOWY CIAŁA SZTYWNEGO. Wykład Nr 2. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

y + p(t)y + q(t)y = 0. (1) Z rozwiązywaniem równań przez szeregi potęgowe związane są pewne definicje.

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

Obliczenia iteracyjne

Wykład I Krzysztof Golec-Biernat Optyka 1 / 16

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

MECHANIKA 2. Drgania punktu materialnego. Wykład Nr 8. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

Kinematyka manipulatorów robotów

Układy równań liniowych

Równania różnicowe. Dodatkowo umawiamy się, że powyższy iloczyn po pustym zbiorze indeksów, czyli na przykład 0

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

Zaawansowane metody numeryczne

Algorytm kinematyki odwrotnej typu jakobianu pseudoodwrotnego dla manipulatorów mobilnych. Mariusz Janiak 1

Rozwiazywanie układów równań liniowych. Ax = b

Symetrie i prawa zachowania Wykład 6

Wstęp do równań różniczkowych

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s.

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

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2

Praca domowa - seria 6

Wstęp do równań różniczkowych

Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych

D l. D p. Rodzaje baz jezdnych robotów mobilnych

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Analiza matematyczna dla informatyków 3 Zajęcia 14

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Teoria Maszyn i Mechanizmów

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II

MECHANIKA 2. Wykład Nr 3 KINEMATYKA. Temat RUCH PŁASKI BRYŁY MATERIALNEJ. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

MECHANIKA 2 KINEMATYKA. Wykład Nr 5 RUCH KULISTY I RUCH OGÓLNY BRYŁY. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

Transformaty. Kodowanie transformujace

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Optymalizacja ciągła

Imię i nazwisko... Grupa...

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

lim Np. lim jest wyrażeniem typu /, a

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

Podstawy Robotyki Określenie kinematyki oraz dynamiki manipulatora

Wykład 2. Kinematyka. Podstawowe wielkości opisujące ruch. W tekście tym przedstawię podstawowe pojecia niezbędne do opiosu ruchu:

MiBM sem. III Zakres materiału wykładu z fizyki

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Przestrzenie wektorowe

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

Krzywe stożkowe Lekcja II: Okrąg i jego opis w różnych układach współrzędnych

Przekształcenia liniowe

Wykład FIZYKA I. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak. Katedra Optyki i Fotoniki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska

Jan Awrejcewicz- Mechanika Techniczna i Teoretyczna. Statyka. Kinematyka

WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 2 1/11

Zastosowania wyznaczników

Kinematyka płynów - zadania

Wykład 3. Entropia i potencjały termodynamiczne

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4)

Geometria Lista 0 Zadanie 1

EGZAMIN Z ANALIZY II R

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

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Transkrypt:

Podstawy robotyki Wykład V Jakobian manipulatora i osobliwości Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska

Metoda bezpośrednia uzyskania macierzy Jacobiego Jeśli kinematyka manipulatora dana jest równaniem: y = k(q), y Y, q Q, wtedy po zróżniczkowaniu względem czasu otrzymujemy ẏ = k (q) q q wyznaczyć kinematykę manipulatora k(q), wybrać współrzędne, wyrazić kinematykę w wybranych współrzędnych, formalnie zróżniczkować kinematykę k k q.

Metoda pośrednia uzyskania macierzy Jacobiego Dla kinematyki danej w postaci [ ] T0 n R n = 0 d0 n 0 1 szukamy zależności prędkośći liniowej i kątowej efektora od prędkości w poszczególnych przegubach w postaci ẏ = J q, gdzie J jakobian manipulatora. Szukamy jakobianu J = [ ] Jv J ω v0 n = J v q ω0 n = J ω q

Metoda pośrednia uzyskania macierzy Jacobiego Prędkość liniowa Prędkość kątowa v n 0 = ḋ n 0 R n 0 (R n 0 ) T = I dr0 n dq (Rn 0 ) T + R0 n d(r0 n)t dq = 0 Zdefiniujmy Wówczas S drn 0 dq (Rn 0 ) T. S T = ( dr n ) T 0 dq (Rn 0 ) T = R0 n d(r0 n)t. dq

Metoda pośrednia... prędkość kątowa Mamy więc S drn 0 dq (Rn 0 ) T S T = R n 0 d(r n 0 )T dq S + S T = 0 0 ω 3 ω 2 S(ω0) n = ω 3 0 ω 1, ω n 0 = ω 2 ω 1 0 S(ω n 0)p = ω n 0 p ω 1 ω 2. ω 3

Metoda pośrednia... prędkość kątowa ω przegub rotacyjny ω i i 1 = q i k, k = [0, 0, 1] T przegub translacyjny ω i i 1 = 0

Metoda pośrednia... prędkość kątowa Można pokazać, że W naszym przypadku ω n 0 = ω 1 0 + R 1 0 ω 2 1 +... + R n 1 0 ω n n 1. ω n 0 = ρ 1 q 1 k + ρ 2 q 2 R 1 0 k +... + ρ n q n R n 1 0 k = n ρ i q i z i 1, i=1 gdzie z i 1 = R0 i 1 k trzecia kolumna macierzy R i 1 { 0 przegub translacyjny ρ i =. 1 przegub rotacyjny 0,

Metoda pośrednia... prędkość liniowa Wyliczając różniczkę zupełną ḋ n 0 otrzymujemy ḋ n 0 = n i=1 d n 0 q i q i. Zatem w j-tej kolumnie macierzy J v znajduje się wektor dn 0 q i. Przypomnijmy [ ] R i i 1 di 1 i = Rot(z 0 1 i 1, θ i )Trans(z i 1, d i ) c θi s θi c αi s θi s αi a i c θi Trans(x i 1, a i )Rot(x i 1, α i ) = s θi c θi c αi c θi s αi a i s θi 0 s αi c αi d i. 0 0 0 1

Metoda pośrednia... prędkość liniowa Stąd d i i 1 = d i k + a i R i i 1i = q i k + a i R i i 1i. Przy poruszanym tylko i-tym przegubie ḋ0 n = R0 i 1 ḋi 1 i = q i R0 i 1 k = q i z i 1. A zatem d n 0 q i = z i 1

Metoda pośrednia... prędkość liniowa przegub rotacyjny z 0 z i-1... y 0 x 0... d n 0 = d i 1 o + R i 1 0 d n i 1 Ponieważ d0 i 1, R0 i 1 niezależna od q i ḋ n 0 = R i 1 0 ḋ n i 1. Prędkość liniowa powodowana ruchem q iḋ i 1 n = q i k di 1. n

Metoda pośrednia... prędkość liniowa Stąd ḋ n 0 = R i 1 0 ( q i k d n i 1) = Mamy zatem q i R i 1 0 k R i 1 0 d n i 1 = q i z i 1 (d n 0 d i 1 0 ). d n 0 q i = z i 1 (d n 0 d i 1 0 )

Metoda pośrednia... podsumowanie Podsumowując jakobian dany jest w postaci ] J = [J 1 J 2... J n gdzie i-ta kolumna J i = [ zi 1 (d n 0 d i 1 z i 1 ] 0 ) dla przegubu rotacyjnego lub J i = dla przegubu translacyjnego. [ ] zi 1 0

Związek pomiędzy jakobianem a macierzą Jacobiego Po wybraniu współrzędnych w przestrzeni zewnętrznej jako współrzędne kartezjańskie + kąty orientacji dostajemy [ ] I 0 k J(q) = 0 M(y) q (q) [ ] gdzie M(y) = m 1 (y) m 2 (y) m 3 (y), m i (y) wektory jednostkowe osi obrotu wokół których mierzone są kąty orientacji. Np. dla kątów Eulera M(y) = określone dla 0 < θ < π. cos φ ctg θ sin φ ctg θ 1 sin φ cos φ 0 cos φ sin θ sin φ sin θ 0

Metoda jakobianowa rozwiązania OZK Mamy dane ẏ = k q q, y(t), t [t 0, t k ]. (1) Szukamy q(t) dla t [t 0, t k ]. W tym celu wyliczamy y(t 0 ) i przy użyciu algorytmu Newtona znajdujemy q(t 0 ). Następnie rozwiązujemy równanie różniczkowe q = z warunkiem początkowym q(t 0 ). ( ) k 1 ẏ (2) q

Metoda jakobianowa Inwers uogólniony Równania (1) są postaci y (m 1) = A (m n) q (n 1). Przy danym y szukamy q, gdy m n, ranka = m. Będziemy szukali rozwiązania szczegółowego minimalizującego energię H(q) = 1 q, q 2 przy ograniczeniach y = Aq. Tworzymy funkcję Lagrange a L(q) = 1 2 q, q +λt (y Aq) = 1 q, q + λ, y Aq. 2 Z warunków na minimum mamy L q = qt λ T A = 0 q = A T λ.

Metoda jakobianowa inwers uogólniony Stąd co prowadzi do λ = y = AA T λ ( AA T ) 1 y. (3) Wstawiając (3) do wyniku minimalizacji dostajemy q = A T ( AA T ) 1 y = A + y. Macierz A + = A T ( AA T ) 1 nazywa się pseudoinwersem Moore a Penrose a.

Metoda jakobianowa inwers uogólniony Równania y = Aq będą spełnione, jeżeli do rozwiązania szczegółowego q = A + y dodamy element z taki, że Az = 0, co oznacza, że z KerA. Stąd rozwiązanie ogólne lub przy ostatecznie q = A + y + z, z = (I A + A)ω, z KerA, ω R n q = A + y + (I A + A)ω, ω R n.

Metoda jakobianowa inwers uogólniony Sprawdźmy y = Aq = AA + y + (A AA }{{ + A} )ω = Iy + 0 = y. A Skoro ω dowolne, dobierzmy je tak by optymalizować np. manipulowalność ( ) ω = grad q det(aa T ).

Metoda jakobianowa rozwiązania OZK. Podsumowanie. Przy równaniu y = k(q), y Y, q Q, (4) dim Y = m, dim Q = n, i danym y d (t) dla t [t 0, t k ] (lub y d ) znaleźć q(t) (lub q) takie, że (4) spełnione dla y d (t) (lub y d ).

Metoda jakobianowa rozwiązania OZK. Podsumowanie. gdy n = m i macierz Jacobiego nieosobliwa: q(t) = ( k q (q(t)) ) 1 ẏ(t), k(q(t 0 )) = y(t 0 ), gdy n m i rank k q (q(t)) = m: q(t) = lub ogólniej ( k q (q(t)) ) + ẏ(t), k(q(t 0 )) = y(t 0 ), ( ) k + q(t) = q (q(t)) ẏ(t)+ ( ( ) ) k + I q (q(t)) k q (q(t)) ω(t).

Metoda jakobianowa rozwiązania OZK. Podsumowanie. Metoda Newtona gdy n = m i macierz Jacobiego nieosobliwa: ( ) k 1 q k+1 = q k + q (q k) (y d k(q k )), gdy n m i rank k q (q(t)) = m: ( ) k + q k+1 = q k + q (q k) (y d k(q k )), ( ) k + q (q k) = ( ) ( k T k q q ( ) ) k T 1 (q k ) q

Osobliwości Macierz Jacobiego kinematyki manipulatora k q (q) określa zależność ẏ = k (q) q, y Y, q Q, dim Y = m, dim Q = n, q co można zapisać jako dy = k q (q)dq, gdzie różniczki dy i dq określają kierunki w Y i Q. Jeśli więc rank k (q) < min(n, m) q istnieją w Y kierunki, które nie mogą zostać wygenerowane przez jakiekolwiek kierunki w Q.

Osobliwości Definicje Punktem regularnym kinematyki k nazywamy taką konfigurację q Q, że rank k (q) = min(n, m). q Punktem osobliwym nazywamy takie q Q, że rank k (q) < min(n, m). q Niech q Q będzie konfiguracją osobliwą. Wówczas dy = k q (q)dq, oraz Ker k q (q) 0. Oznacza to, że dq 0 która daje zerową zmianę dy.

Osobliwości W otoczeniu osobliwości: ruch w pewnych kierunkach w Y jest nieosiągalny; pewne ruchy w Q nie powodują ruchu w Y; ograniczone prędkości efektora mogą wymagać nieograniczonych prędkości w przegubach; może nie istnieć jednoznaczne rozwiązanie OZK; duże siły na efektorze mogą powodować niewielkie siły w przegubach.

Statyka Przy zależności wirtualna praca układu dy = k q (q)dq, dw = F T dy τ T dq, gdzie F wektor sił i momentów na chwytaku, τ wektor momentów/sił w przegubach, wyraża się jako dw = ( F T k ) q (q) τ T dq, co równe jest zeru jeśli manipulator pozostaje w równowadze. Stąd τ = ( k q (q) ) T F,