基于自运动的仿人七自由度机械臂逆解算法

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1、万方数据第18卷第6期2012年12月上淫天亨髟振(自然科学版)JOURNALOFSHANGHAIUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)V01．18No．6Dec．2012DOI：10．3969／j．issn．1007-2861．2012．06．008基于自运动的仿人七自由度机械臂逆解算法崔泽，韩增军(上海大学机电工程与自动化学院，上海200072)摘要：基于七自由度(sevendegreesoffreedom，7-DOF)机械手臂的结构和自运动特性，提出通过对关节位置进行几何分析，求解机械臂逆运动学的方法．该方法在自运动构型的基础上

2、，以0坐标系为其他坐标系的基系，根据同一向量在不同坐标系之间的投影特性与关节角之间存在着的对应关系，实现对七自由度机械臂逆运动学的求解．该方法能够求解出针对任一特定末端位姿的所有理论逆解．通过引入机械臂优化的二次目标，对所有理论逆解进行优化，可得最优逆解用于机械臂控制．与梯度投影法等通用算法相比，该方法具有直观简练、计算量小等优点，且不同的末端位姿求解过程互不影响，对系列性末端位姿连续求解不存在累积误差．关键词：七自由度；逆运动；自运动；坐标变换中图分类号：TP24文献标志码：A文章编号：1007-2861(2012)06-0589-07Inver

3、seKinematicsAlgorithmof7-DOFManipulatorBasedonSelf-MotionCUIZe，HANZeng-jun(SchoolofMechatronicsEngineeringandAutomation，ShanghaiUniversity，Shanghai200072，China)Abstract：Basedonthestructureofarobotmanipulatorwithsevendegreesoffreedom(7-DOF)anditsself-motioncharacteristic，ageome

4、tricmethodisproposedtofindsolutionofinverse-kinematicsofarobot．Thealgorithmisatthelevelofpositionforinversekinematics．Self-motionoftheredundantmanipulatorisdescribedandusedtosolveinversekinematicsoftheredundantmanipulator．Theinverse—kinematicsissolvedusingitsserf-motion．Comput

5、ationinvolvedinthemethodiseasy．Itisefficientinsolvingtheinversekinematics．Keywords：sevendegreesoffreedom(7一DOF)；inversekinematic；serf-motion；coordinatetransform当机器人的自由度数目大于其工作所需的末端位姿参数数目时，该机器人被称为冗余自由度机器人。1J．传统机器人的末端位姿与各关节角之间存在着一一对应关系，即在末端位姿确定的状态下，只存在有限的关节位置与之对应．这类传统机器人的缺点是运动不灵

6、活，如果某指定位姿下对应的关节位置存在障碍或是处于奇异位形，机器人关节角就没有调整的余地，从而无法实现指定位姿．冗余自由度机器人区别于非冗余自由度机器人的最大特点是其自运动特性旧o．在末端位姿指定的情况下，关节空间中存在着无数组解与指定末端位姿相对应，而这些所有可能关节角的集合就是冗余机器人自运动流形．换句话说，就是在自运动流形内的关节角组合都能实现指定的末端位姿，这也为躲避某些受限关节收稿日期：2011-09．28基金项目：上海市085工程重大专项资助项目(B58-A106一l1-001)通信作者：崔泽(1973一)，男，副教授，博士，研究方向为

7、冗余度机器人技术和工业机器人技术．E—mail：cuize0421@126．COB万方数据590上馐戈彳彳撮(自然科学版)第18卷角提供了条件．但是如此一来，为求得确定的逆解，就需要补充除末端位姿之外的其他条件．补充条件使得机器人能在满足末端位姿这一基本目标要求的基础上对机械臂构型进行进一步调整，从而实现一些二次目标旧J，如避障、防止关节位置超限、最小动能等．也正是由于其冗余特性带来的二次目标调整能力，使得冗余度机器人成为研究热点．冗余自由度机器人的自运动特性使得末端位姿和关节角空间之间由一一对应关系变为一对多的关系，从而给逆解带来了困难，但其运动

8、学正解依然可以由运动学方程唯一确定，这也为逆解结果的验算提供了途径．逆解是机器人运动学的中心问题．自20世纪60年代开始，