关于正运动学解机器人手臂算法

机器人正运动学是机器人学的一个分支,研究机器人的运动和位置之间的关系。它通过解析机器人的结构和关节参数,以及给定的关节角度,来计算机器人的末端执行器的位置和姿态。

机器人正运动学算法通常使用DH(Denavit-Hartenberg)参数来描述机器人的结构和关节之间的连接关系。DH参数包括关节角度、关节长度、关节偏移量和关节旋转角度等信息。

C++是一种常用的编程语言,适用于开发机器人控制和运动学算法。在C++中,可以使用向量和矩阵运算库来进行机器人正运动学的计算,例如Eigen和ROS的tf库。

机器人正运动学算法的具体实现步骤包括:

  1. 定义机器人的DH参数,并确定坐标系的起始位置和姿态。
  2. 根据DH参数,计算每个关节的转换矩阵。
  3. 通过矩阵乘法,计算机器人的坐标系变换矩阵。
  4. 根据坐标系变换矩阵,计算机器人末端执行器的位置和姿态。

以下是一个示例代码,演示了使用C++和Eigen库实现机器人正运动学的算法:

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>int main() {// 定义机器人的DH参数double a1 = 1.0;double a2 = 1.0;double d1 = 0.5;double d2 = 0.5;// 定义关节角度double q1 = 1.0;double q2 = 2.0;// 计算每个关节的转换矩阵Eigen::Matrix4d T1;T1 << cos(q1), -sin(q1), 0, a1*cos(q1),sin(q1), cos(q1), 0, a1*sin(q1),0, 0, 1, d1,0, 0, 0, 1;Eigen::Matrix4d T2;T2 << cos(q2), -sin(q2), 0, a2*cos(q2),sin(q2), cos(q2), 0, a2*sin(q2),0, 0, 1, d2,0, 0, 0, 1;// 计算机器人的坐标系变换矩阵Eigen::Matrix4d T = T1 * T2;// 计算末端执行器的位置和姿态Eigen::Vector3d position(T(0, 3), T(1, 3), T(2, 3));Eigen::Matrix3d rotation = T.block<3, 3>(0, 0);// 输出结果std::cout << "End Effector Position: " << position.transpose() << std::endl;std::cout << "End Effector Rotation: \n" << rotation << std::endl;return 0;
}

这段代码实现了一个简单的两关节机器人的正运动学算法。它首先定义了机器人的DH参数和关节角度,然后计算每个关节的转换矩阵,最后通过矩阵乘法计算机器人的坐标系变换矩阵,并输出末端执行器的位置和姿态。

以上示例只是一个简单的演示,实际的机器人正运动学算法可能更加复杂,取决于机器人的结构和关节数目。但是基本的原理和步骤是相似的,都是通过解析机器人的结构和关节参数,计算机器人的末端执行器的位置和姿态。

机器人正运动学算法

采用平面坐标系逆推法进行计算

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/874605.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python第三方库Kornia中LoFTR的使用

0&#xff0c;背景 浏览LoFTR代码主页&#xff1a;LoFTR&#xff0c;看到其中提到&#xff0c;LoFTR从0.5.11版本开始集成到kornias库中&#xff0c;所以决定尝试。 硬件&#xff1a;联想拯救者Y7000P 2020&#xff0c;i7-10750H&#xff0c;RTX2060 1&#xff0c;Kornia K…

Hive小文件合并

作者&#xff1a;振鹭 一、参数配置&#xff1a; 在Map输入的时候, 把小文件合并。 -- 每个Map最大输入大小&#xff0c;决定合并后的文件数 set mapred.max.split.size256000000; -- 一个节点上split的至少的大小 &#xff0c;决定了多个data node上的文件是否需要合并 set…

系统变量设置失败导致 /usr/bin:/bin 不在 PATH 环境变量,许多基本命令都无法调用!!手欠的!!!

GPT害人不浅&#xff0c;专坑我这种电脑小白&#xff0c;差点被骗重装系统。。 看起来你的 PATH 环境变量真的缺失了标准的二进制文件路径&#xff08;如 /usr/bin 和 /bin&#xff09;&#xff0c;这导致你无法使用许多常用命令&#xff0c;包括 nano 和 vim。我们需要采取另…

在 CentOS 7 上安装 Docker 并安装和部署 .NET Core 3.1

1. 安装 Docker 步骤 1.1&#xff1a;更新包索引并安装依赖包 先安装yum的扩展&#xff0c;yum-utils提供了一些额外的工具&#xff0c;这些工具可以执行比基本yum命令更复杂的任务 sudo yum install -y yum-utils sudo yum update -y #更新系统上已安装的所有软件包到最新…

使用 Socket和动态代理以及反射 实现一个简易的 RPC 调用

使用 Socket、动态代理、反射 实现一个简易的 RPC 调用 我们前面有一篇 socket 的文章&#xff0c;再之前&#xff0c;还有一篇 java动态代理的文章&#xff0c;本文用到了那两篇文章中的知识点&#xff0c;需要的话可以回顾一下。 下面正文开始&#xff1a; 我们的背景是一个…

【Linux网络】epoll模型构建Reactor_Tcp服务器{协议/客户端/bind/智能指针}

文章目录 1.std::enable_shared_from_this<TcpServer>2.std::bind3.std::make_shared4.std::shared_ptrstd::shared_ptr 和 std::weak_ptr配合使用 5.剖析代码6.整体代码Calculator.hppClientCal.ccCMakeLists.txtCommon.hppEpoller.hppLog.hppMain.ccnocopy.hppProtocol…

YOLOv8预测时报错ValueError

【问题描述】执行YOLOv8预测代码时&#xff1a; # 导入训练好的权重文件做预测 from ultralytics import YOLO# Load a pretrained YOLOv8n model model YOLO("/data/yolov8/runs/detect/train6/weights/best.pt")# Run inference on bus.jpg with arguments model…

四大引用——强软弱虚

目录 一、强引用 二、软引用 三、弱引用 四、虚引用 一、强引用 强引用是在程序代码之中普遍存在的&#xff0c;类似于“Object obj new Object()”&#xff0c;obj变量引用Object这个对象&#xff0c;就叫做强引用。当内存空间不足&#xff0c;Java虚拟机宁愿抛出OutOfMe…

使用 Redis 实现验证码、token 的存储,用自定义拦截器完成用户认证、并使用双重拦截器解决 token 刷新的问题

基于session实现登录流程 1.发送验证码 用户在提交手机号后&#xff0c;会校验手机号是否合法&#xff0c;如果不合法&#xff0c;则要求用户重新输入手机号 如果手机号合法&#xff0c;后台此时生成对应的验证码&#xff0c;同时将验证码进行保存&#xff0c;然后再通过短信…

安防视频监控EasyCVR视频汇聚平台修改配置后无法启动的原因排查与解决

安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台基于云边端一体化架构&#xff0c;兼容性强、支持多协议接入&#xff0c;包括国标GB/T 28181协议、部标JT808、GA/T 1400协议、RTMP、RTSP/Onvif协议、海康Ehome、海康SDK、大华SDK、华为SDK、宇视SDK、乐橙SDK、萤石云SD…

Linux学习第55天:Linux 4G 通信实验(更快、更高、更强)

Linux版本号4.1.15 芯片I.MX6ULL 大叔学Linux 品人间百味 思文短情长 无论是有线网络还是WiFi都是摆脱不了布线的尴尬&#xff0c;而4G通信可以彻底拜托网线的束缚&#xff0c;实现无线网络通信。 而说到4G就不得不提到5G&#xff0c;中…

关于css中flex布局垂直居中失效问题的原因

项目中遇到用flex进行页面布局后&#xff0c;使用上下居中设置&#xff1a;align-item: center; 目标效果如下&#xff1a; 但是失效&#xff0c;不起作用&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 各种排查过后发现设置了子模块 align-self 属性&#xff0c;这会覆盖容器上的 al…

Cesium 实战 - 自定义纹理材质系列之 - 半球雷达效果(预警)

Cesium 实战 - 自定义纹理材质系列之 - 半球雷达效果(预警) 核心代码完整代码在线示例Cesium 给实体对象(Entity)提供了很多实用的样式,基本满足普通项目需求; 但是作为 WebGL 引擎,肯定不够丰富,尤其是动态效果样式。 对于实体对象(Entity),可以通过自定义材质,…

微软蓝屏事件警示录:网络安全风险应对与行业协同策略探讨

“微软蓝屏”事件暴露了网络安全哪些问题&#xff1f; 近日&#xff0c;一次由微软视窗系统软件更新引发的全球性“微软蓝屏”事件&#xff0c;不仅成为科技领域的热点新闻&#xff0c;更是一次对全球IT基础设施韧性与安全性的深刻检验。这次事件&#xff0c;源于美国电脑安全…

mysql高阶语句:

mysql高阶语句&#xff1a; 高级语法的查询语句&#xff1a; select * from 表名 where limitsdistinct 去重查询like 模糊查询 排序语法&#xff1a;关键字排序 升序和降序 默认的排序方式就是升序 升序&#xff1a;ASC 配合order by语法 select * from 表名…

socket和websocket区别

Socket和‌WebSocket的主要区别在于它们的定义、功能和应用场景。 定义与功能&#xff1a; Socket 是一个系统调用接口&#xff0c;它允许应用程序通过TCP/IP协议进行网络通信。Socket本身不是协议&#xff0c;而是一组接口&#xff0c;用于使用TCP/UDP等传输层协议。‌12WebSo…

Memcached的冗余机制与节点失效应对策略

Memcached的冗余机制与节点失效应对策略 引言 Memcached是一种高性能的分布式内存对象缓存系统&#xff0c;用于加速动态Web应用程序&#xff0c;减轻数据库负载。然而&#xff0c;在分布式环境中&#xff0c;节点失效和数据丢失是常见的挑战。本文将通过具体代码示例&#x…

Python爬虫掌握-----4实战(爬取视频)

我们使用爬虫时难免会遇到爬取视频的情况&#xff0c;其实爬取图片视频&#xff0c;内容都是一样的。这里以b站视频为例。 一、开始 1.找到url&#xff0c;请求url 防盗链&#xff0c;需要写在UA伪装中 正常的三步&#xff1a; 1.url 2.requests请求 3.UA伪装 import req…

docker基于外部缓存加速构建方案

开启外部缓存 http://your_apt_cacher_ng_server:3142 是一个示例 URL&#xff0c;表示需要设置的 apt-cacher-ng 代理服务器的地址。apt-cacher-ng 是一个本地代理服务器&#xff0c;可以缓存从官方 APT 仓库下载的软件包&#xff0c;从而加速后续的下载过程&#xff0c;并减…

linux c 递归锁的介绍

递归锁的递归特性确实只是对于持有锁的线程。当一个线程获取了递归锁后&#xff0c;它可以多次重复获取该锁&#xff0c;而不会导致自身阻塞或死锁。这是递归锁的重要特点&#xff0c;它允许同一个线程在已经持有锁的情况下&#xff0c;再次获取相同的锁。 然而&#xff0c;对…