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  • 机器人视觉伺服就是在闭环控制环节中使用计算机视觉数据来控制机器人运动 1.机器人视觉伺服的分类 从反馈信息类型的角度,可分为: ...即相机观测到的特征信息直接用于反馈,不需要估计三维姿态。 未完待续 ...

    机器人视觉伺服就是在闭环控制环节中使用计算机视觉数据来控制机器人运动

    1.机器人视觉伺服的分类

    从反馈信息类型的角度,可分为:

    • 基于位置(position-based)的视觉控制
      反馈偏差在3D直角坐标空间计算。使用特征信息估计机器人与目标之间的相对位姿。需要对机器人和视觉系统进行标定。要进行图像解释、位姿估计,计算量较大。
    • 基于图像(image-based)的视觉控制
      反馈偏差在2D图像平面空间计算。即相机观测到的特征信息直接用于反馈,不需要估计三维姿态。

    未完待续

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  • 不明白为什么两个不一样,我用绕三轴旋转的矩阵相乘来推导公式,得到的也第二种公式正确 matlab机器人工具箱提供了欧拉角函数: 只需调用 rotx(phi)*roty(theta)*rotz(psi); 即可得到,结果也和第二种一样,...

    下图是《机器人学导论》里的zyz欧拉角表述
    机器人学导论zyz欧拉角
    下图是维基对zyz欧拉角的表述
    维基欧拉角

    不明白为什么两个不一样,我用绕三轴旋转的矩阵相乘来推导公式,得到的也是第二种公式正确
    matlab机器人工具箱提供了欧拉角函数:
    只需调用
    rotx(phi)*roty(theta)*rotz(psi);
    即可得到,结果也是和第二种一样,后来仔细看了书,书上的是绕相对坐标轴的旋转,维基上是绕绝对坐标轴的旋转,所以不是书上写错了

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  • 对应的运动控制这一模块 运动学建模 运动学建模的重要作用 ...全局(世界)坐标系:机器人姿态表示为X1 = (X1,Y1,θ1)T 机器人(局部)坐标系 XR = (XR,YR,θR)T 两者速度关系 XR = R(θ)X1 ...

    对应的是运动控制这一模块
    在这里插入图片描述

    运动学建模

    1

    运动学建模的重要作用

    • 是实现机器人运动的核心基础
    • 是机器人系统设计的重要参考
      2

    基于作用的运动学建模

    机器人假设

    • 1.刚体,忽略内部和轮子的关节和自由度
    • –>机器人可用空间中的一个点表示
    • 2.在水平面上运动,总维度为3
    • –>空间中的点在水平面上的投影

    坐标系定义

    • 全局(世界)坐标系:机器人姿态表示为X1 = (X1,Y11)T
    • 机器人(局部)坐标系 XR = (XR,YRR)T
    • 两者速度关系 XR = R(θ)X1
      在这里插入图片描述
      1
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  • KUKA机器人之了解简单的机器人程序

    万次阅读 2020-07-31 16:24:59
    什么样的姿态到达? 机器人能不能识别障碍? 带着这些问题我们开始学习第一条指令 PTP运动指令 运动指令在示教器上酱紫的。被称为“联机表单”,通过输入或者选择就可以实现运动指令的编辑 机器人...

    首先提出几个问题:

     

     

    机器人是怎记住位置的?

    机器人是怎么到达它的目标点的?

    到达目标点的速度多快?

    什么样的姿态到达?

    机器人能不能识别障碍?

     

    带着这些问题我们开始学习第一条指令

    PTP运动指令

     

    运动指令在示教器上是酱紫的。被称为“联机表单”,通过输入或者选择就可以实现运动指令的编辑

     

    机器人就是通过这些运动指令记住自己需要到达的目标位置的。

     

    我们来学习一下怎么添加一个这样的运动指令

     

    前提条件

     已设置运行方式 T1

     机器人程序已选定。

    1. 将 TCP 移向应被示教为目标点的位置。

    2. 将光标置于其后应添加运动指令的那一行中。

    3. 菜单序列指令 > 运动 > PTP。也可按下“运动”。

    就会出现这样一个联机表单

     

    1.运动类型 PTP/LIN/CIRC

    2.目标点的名称

    3.是否精确到达目标点

    4.运行速度

    5.运行参数

    其中2和5都带有标志,这是可以点开跳出更多选项的窗口。

     

    那么我们分别介绍一下:

    1.运动类型 PTP/LIN/CIRC

    PTP 是指从当前位置到达某一点的运行方式为,点到点方式

    就是说不考虑两点之间的轨迹,机器人会6个轴同时启动同时停止,并且以主导轴(范围最大的轴)的运行速度,计算整个运行过程的运行速度。

     

     

    LIN 是指直线运动,即当前位置到达目标点的运行方式,以直线方式运行。

     

    CIRC 是指圆弧运动,圆弧运动需要一个辅助点和目标点,两个运动点来实现,其运行轨迹是从当前位置到达目标点,并经过辅助点形成一个圆弧的轨迹运动

     

     

    2.目标点的名称。是指我们需要到达的目标点的名字,新打开一个运动指令会默认以Px的形式出现。

    3.是否精确到达目标点。在我们编辑一个程序时,经常会为了躲避障碍,或者在调整姿态时添加过度点,这些过度点不需要机器人精确到达这个位置,更不需要机器人到达位置停下来,因此这样的点就可以设置成“CONT”。

    这样可以缩短节拍,让机器人的动作更流畅,并且可以减少机器人的磨损。

     

    如图,P2点就是我们添加了“CONT”的运动指令。
     

    4.运行速度 。指机器人到达目标点以多块的速度到达。这里需要注意一下速度的单位。

    第一个选框选PTP运动时,速度单位是“%”,LIN/CIRC时这里的单位是M/S

    就是说以轨迹运动,是每秒多少米的速度单位。而PTP运动则是以机器人各个电机的功率的百分比来计算的。

    因此。点位示教的好的,就会运行更快、更节省能源、减少机器人的机械磨损。

     

    5运动参数 这里包含了加速度、逼近距离、姿态引导

     加速度,是指从静止状态到达设定速度的时间。

     轨迹逼近距离(如果在栏 (3) 中输入了 CONT),是指逼近的范围大小

     姿态引导(仅限于沿轨迹的运动),在LIN和CIRC运动中以什么样的姿态引导方式到达目标点。分为“标准”“恒定不变”


    如果点开1或者5旁边的符号会分别跳出以下两个选框。

     

     

    不需要多说 看图就知道什么意思啦

     

    ====================================================================

    一个运动指令其实也是一个折合,打开来就是这个样子的,刚刚所填写的信息都会以不同方式在这下面调用或者传输到其他子程序里面。

     

    在8.5以后出现了SPTP指令,这个指令的折合展开来看,与以前版本有很大的不同。

    这里面的句法完全变了个模样。

    ;FOLD SPTP P1 Vel=100 % PDAT1 Tool[1] Base[1] ;%{PE};FOLD Parameters ;%{h};Params IlfProvider=kukaroboter.basistech.inlineforms.movement.spline; Kuka.IsGlobalPoint=False; Kuka.PointName=P1; Kuka.BlendingEnabled=False; Kuka.MoveDataPtpName=PDAT1; Kuka.VelocityPtp=100; Kuka.VelocityFieldEnabled=True; Kuka.ColDetectFieldEnabled=True; Kuka.CurrentCDSetIndex=0; Kuka.MovementParameterFieldEnabled=True; IlfCommand=SPTP;ENDFOLDSPTP XP1 WITH $VEL_AXIS[1] = SVEL_JOINT(100.0), $TOOL = STOOL2(FP1), $BASE = SBASE(FP1.BASE_NO), $IPO_MODE = SIPO_MODE(FP1.IPO_FRAME), $LOAD = SLOAD(FP1.TOOL_NO), $ACC_AXIS[1] = SACC_JOINT(PPDAT1), $APO = SAPO_PTP(PPDAT1), $GEAR_JERK[1] = SGEAR_JERK(PPDAT1), $COLLMON_TOL_PRO[1] = USE_CM_PRO_VALUES(0);ENDFOLD

    SPTP XP1 WITH...这后面接参数

    这样一来我们就可以更方便的拼写出一条运动指令了。要比原来的PTP方便很多。

    也有人把这种叫做样条运动。

     

    另外还有样条组等等运动方式,据说打磨方面会使用更多。我也不知道怎么用就不多说了。

     

    看到这里最开始的几个问题都有答案了吧

     

    如果你需要了解更多相关数据请关注我哦。

     

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空空如也

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