01-六自由度串联机械臂(ABB)位置分析
ABB工业机器人(IRB2600)如下图所示(d1=444.8mm,a1=150mm,a2=700mm,a3=115mm,d4=795mm,d6=85mm),利用改进DH法建模,坐标系如下所示:
利用改进DH法建模,该机器人的DH参数表如下所示:
对该机械臂进行位置分析,即给定一组关节角度,求解末端点P相对于基坐标系的坐标值以及末端坐标系相对于基坐标系的姿态矩阵。
1.1 机器人工具箱仿真(RT)
当 θ 1 = 10 ° \theta_1=10° θ1=10°, θ 2 = 30 ° \theta_2=30° θ2=30°, θ 3 = 50 ° \theta_3=50° θ3=50°, θ 4 = 70 ° \theta_4=70° θ4=70°, θ 5 = 90 ° \theta_5=90° θ5=90°, θ 6 = 110 ° \theta_6=110° θ6=110°时,利用机器人工具箱的MDH法建模仿真如下:
仿真结果如下:
此时,末端点P的位置坐标仿真值为:
x P = 0.697824163926912 m x_P=0.697824163926912\ m xP=0.697824163926912 m, y P = 0.204151283892428 m y_P=0.204151283892428\ m yP=0.204151283892428 m, z P = 0.283016909593919 m z_P=0.283016909593919\ m zP=0.283016909593919 m
末端坐标系相对于基坐标系的旋转矩阵为:
R = [ − 0.859075284270241 0.130692715335043 − 0.494882885251004 − 0.477829973409708 0.141827001123388 0.866927689178068 0.183488889220255 0.981226026922798 − 0.059391174613885 ] R = \begin{bmatrix} -0.859075284270241 \,\,\, 0.130692715335043 \,\,\, -0.494882885251004 \\ -0.477829973409708\,\,\,\,\, 0.141827001123388 \,\,\,\,\,\, 0.866927689178068 \\ 0.183488889220255\,\,\,\, 0.981226026922798\, -0.059391174613885 \end{bmatrix} R= −0.8590752842702410.130692715335043−0.494882885251004−0.4778299734097080.1418270011233880.8669276891780680.1834888892202550.981226026922798−0.059391174613885
1.2 改进DH法建模仿真(MDH)
MDH的齐次变换矩阵如下:
坐标系6的齐次变换矩阵为:
当 θ 1 = 10 ° \theta_1=10° θ1=10°, θ 2 = 30 ° \theta_2=30° θ2=30°, θ 3 = 50 ° \theta_3=50° θ3=50°, θ 4 = 70 ° \theta_4=70° θ4=70°, θ 5 = 90 ° \theta_5=90° θ5=90°, θ 6 = 110 ° \theta_6=110° θ6=110°时,计算结果如下:
此时,末端点P的位置坐标如下所示: x P = 0.697824163926912 m x_P=0.697824163926912\ m xP=0.697824163926912 m, y P = 0.204151283892428 m y_P=0.204151283892428\ m yP=0.204151283892428 m, z P = 0.283016909593919 m z_P=0.283016909593919\ m zP=0.283016909593919 m
末端坐标系相对于基坐标系的旋转矩阵为:
R = [ − 0.859075284270241 0.130692715335043 − 0.494882885251004 − 0.477829973409708 0.141827001123388 0.866927689178068 0.183488889220255 0.981226026922798 − 0.059391174613885 ] R = \begin{bmatrix} -0.859075284270241 \,\,\, 0.130692715335043 \,\,\, -0.494882885251004 \\ -0.477829973409708\,\,\,\,\, 0.141827001123388 \,\,\,\,\,\, 0.866927689178068 \\ 0.183488889220255\,\,\,\, 0.981226026922798\, -0.059391174613885 \end{bmatrix} R= −0.8590752842702410.130692715335043−0.494882885251004−0.4778299734097080.1418270011233880.8669276891780680.1834888892202550.981226026922798−0.059391174613885
1.3 Simscape模型仿真(Sim)
首先将solidworks模型的零件导出step格式,注意要选择参考坐标系。然后,在simscape模块中选择multibody模型进行建模,具体如下所示:
当设置好角度时,进行仿真,结果如下所示:
当 θ 1 = 10 ° \theta_1=10° θ1=10°, θ 2 = 30 ° \theta_2=30° θ2=30°, θ 3 = 50 ° \theta_3=50° θ3=50°, θ 4 = 70 ° \theta_4=70° θ4=70°, θ 5 = 90 ° \theta_5=90° θ5=90°, θ 6 = 110 ° \theta_6=110° θ6=110°时,计算结果如下:
末端点P的位置坐标可以获得,具体值如下所示: x P = 0.69782416392691 m x_P=0.69782416392691\ m xP=0.69782416392691 m, y P = 0.20415128389243 m y_P=0.20415128389243\ m yP=0.20415128389243 m, z P = 0.28301690959392 m z_P=0.28301690959392\ m zP=0.28301690959392 m
末端坐标系相对于基坐标系的旋转矩阵为:
R = [ − 0.85907528427024 0.13069271533504 − 0.49488288525101 − 0.47782997340971 0.14182700112339 0.86692768917807 0.18348888922026 0.9812260269228 − 0.059391174613883 ] R = \begin{bmatrix} -0.85907528427024 \,\,\, 0.13069271533504 \,\,\, -0.49488288525101 \\ -0.47782997340971\,\,\,\,\, 0.14182700112339 \,\,\,\,\,\, 0.86692768917807 \\ 0.18348888922026\,\,\,\, 0.9812260269228\, -0.059391174613883 \end{bmatrix} R= −0.859075284270240.13069271533504−0.49488288525101−0.477829973409710.141827001123390.866927689178070.183488889220260.9812260269228−0.059391174613883
1.4 结论
通过几种方法进行位置分析,可以看出:当给定某一关节角度时,不同方法计算出来的末端点P的坐标值以及末端坐标系相对于基坐标系的旋转矩阵几乎一样,,表明计算成功!!
相关文章:
01-六自由度串联机械臂(ABB)位置分析
ABB工业机器人(IRB2600)如下图所示(d1444.8mm,a1150mm,a2700mm,a3115mm,d4795mm,d685mm),利用改进DH法建模,坐标系如下所示: 利用改进…...
04树 + 堆 + 优先队列 + 图(D1_树(D6_B树(B)))
目录 一、学习前言 二、基本介绍 三、特性 1. 从概念上说起 2. 举个例子 四、代码实现 节点准备 大体框架 实现分裂 实现新增 实现删除 五、完整源码 一、学习前言 前面我们已经讲解过了二叉树、二叉搜索树(BST)、平衡二叉搜索树(…...
350.两个数组的交集 ②
目录 题目过程解法 题目 给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ,请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数,应与元素在两个数组中都出现的次数一致(如果出现次数不一致,则考虑取较小值)。可以不考虑…...
C#,入门教程(09)——运算符的基础知识
上一篇: C#,入门教程(08)——基本数据类型及使用的基础知识https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/123906998 一、算术运算符号 算术运算符号包括:四则运算 加 , 减-, 乘*, 除/与取模%。 // 加法,运算 int va 1 …...
Python-基于PyQt5,wordcloud,pillow,numpy,os,sys等的智能词云生成器
前言:日常生活中,我们有时后就会遇见这样的情形:我们需要将给定的数据进行可视化处理,同时保证呈现比较良好的量化效果。这时候我们可能就会用到词云图。词云图(Word cloud)又称文字云,是一种文…...
海外问卷调查之渠道查,企业经营的指南针
海外问卷调查,是企业调研最常用到的方法,有目的、有计划、有系统地收集研究对象的现实状况或历史状况的一种有效手段,是指导企业经营的有效手段。 海外问卷调查充分运用历史法、观察法等方法,同时使用谈话、问卷、个案研究、测试…...
C++:虚函数与多态性习题
题目内容: 构建一个车(vehicle)基类,包含Run、Stop两个纯虚函数。由此基类,派生出(Car)轿车类,(truck)卡车类,在这两个类中别分定义Run和Stop两个…...
单片机基础模块学习——超声波传感器
一、超声波原理 左边发射超声波信号,右边接收超声波信号 左边的芯片用来处理超声波发射信号,中间的芯片用来处理接收的超声波信号 二、超声波原理图 T——transmit 发送R——Recieve 接收 U18芯片对输入的N_A1信号进行放大,然后输入给超声…...
通过protoc工具生成proto的pb.go文件以及使用protoc-go-inject-tag工具注入自定义标签
1.ProtoBuf认识,安装以及用法 参考:[golang 微服务] 3. ProtoBuf认识,安装以及golang 中ProtoBuf使用 2. 使用protoc-go-inject-tag工具注入自定义标签 这里有一个案例: syntaxproto3; package test;option go_package ".;test";message MyMessage {int6…...
42【语言的编码架构】
不同语言采用的编码架构不一样 火山采用:UTF-16 易语言采用:GBK php采用:UTF-8 这个编码架构指的就是文本所代表的字节集,比如易语言中“你好”表示的就是{196,227,186,195} 窗口程序集名保 留 保 留备 注窗口程序集_启动窗口 …...
TOF技术原理和静噪对策
本文章是笔者整理的备忘笔记。希望在帮助自己温习避免遗忘的同时,也能帮助其他需要参考的朋友。如有谬误,欢迎大家进行指正。 一、什么是TOF TOF 是Time of Flight的缩写,它是一种通过利用照射波和反射波之间的时间差来测量到物体的距离的测…...
ssh调试:fatal: Could not read from remote repository.
我遇到的原因和网上说的什么在生产密钥时没加邮箱,以及多个密钥的配置问题都不一样; 例如https://blog.csdn.net/baoyin0822/article/details/122584931 或https://blog.csdn.net/qq_55558061/article/details/124117445 我遇到的问题的原因跟他们都i不…...
win10部署本地deepseek-r1,chatbox,deepseek联网(谷歌网页插件)
win10部署本地deepseek-r1,chatbox,deepseek联网(谷歌网页插件) 前言一、本地部署DeepSeek-r1step1 安装ollamastep2 下载deepseek-r1step2.1 找到模型deepseek-r1step2.2 cmd里粘贴 后按回车,进行下载 step3 测试指令…...
SpringCloud系列教程:微服务的未来(十九)请求限流、线程隔离、Fallback、服务熔断
前言 前言 在现代微服务架构中,系统的高可用性和稳定性至关重要。为了解决系统在高并发请求或服务不可用时出现的性能瓶颈或故障,常常需要使用一些技术手段来保证服务的平稳运行。请求限流、线程隔离、Fallback 和服务熔断是微服务中常用的四种策略&…...
Hot100之子串
560和为K的子数组 题目 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 子数组是数组中元素的连续非空序列 思路解析 ps:我们的presum【0】就是0,如果没有这个0的话我们的第一个元素就无法减去上…...
SpringBoot笔记
1.创建 使用idea提供的脚手架创建springboot项目,选上需要的模块,会自动进行导包 打成jar包,之前直接用原生的maven打包的是一个瘦jar,不能直接跑,把服务器上部署的jar排除在外了,但是现在加上打包查件&am…...
一、TensorFlow的建模流程
1. 数据准备与预处理: 加载数据:使用内置数据集或自定义数据。 预处理:归一化、调整维度、数据增强。 划分数据集:训练集、验证集、测试集。 转换为Dataset对象:利用tf.data优化数据流水线。 import tensorflow a…...
4 Hadoop 面试真题
4 Hadoop 面试真题 1. Apache Hadoop 3.0.02. HDFS 3.x 数据存储新特性-纠删码Hadoop面试真题 1. Apache Hadoop 3.0.0 Apache Hadoop 3.0.0在以前的主要发行版本(hadoop-2.x)上进行了许多重大改进。 最低要求的Java版本从Java 7增加到Java 8 现在&…...
信息学奥赛一本通 ybt 1608:【 例 3】任务安排 3 | 洛谷 P5785 [SDOI2012] 任务安排
【题目链接】 ybt 1608:【 例 3】任务安排 3 洛谷 P5785 [SDOI2012] 任务安排 【题目考点】 1. 动态规划:斜率优化动规 2. 单调队列 3. 二分答案 【解题思路】 与本题题面相同但问题规模不同的题目: 信息学奥赛一本通 1607:…...
实验六 项目二 简易信号发生器的设计与实现 (HEU)
声明:代码部分使用了AI工具 实验六 综合考核 Quartus 18.0 FPGA 5CSXFC6D6F31C6N 1. 实验项目 要求利用硬件描述语言Verilog(或VHDL)、图形描述方式、IP核,结合数字系统设计方法,在Quartus开发环境下ÿ…...
基于最近邻数据进行分类
人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客 完整代码: import torch import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt# 生成一个简单的数据…...
SpringSecurity:There is no PasswordEncoder mapped for the id “null“
文章目录 一、情景说明二、分析三、解决 一、情景说明 在整合SpringSecurity功能的时候 我先是去实现认证功能 也就是,去数据库比对用户名和密码 相关的类: UserDetailsServiceImpl implements UserDetailsService 用于SpringSecurity查询数据库 Logi…...
redex快速体验
第一步: 2.回调函数在每次state发生变化时候自动执行...
Flask框架基础入门教程_ezflaskapp
pip install flaskFlask 快速入门小应用 学东西,得先知道我们用这个东西,能做出来一个什么东西。 一个最小的基于flask 的应用可能看上去像下面这个样子: from flask import Flask app Flask(__name__)app.route(/) def hello_world():ret…...
Anaconda 全面解析:从入门到精通的操作教程
大家好,我是滔滔,欢迎来到我的空间。先简单介绍下anconda 一、环境管理 轻松创建独立的 Python 环境:可以为不同的项目创建不同的环境,每个环境可以有不同的 Python 版本和安装不同的包,避免了包冲突问题。例如&…...
3D图形学与可视化大屏:什么是材质属性,有什么作用?
一、颜色属性 漫反射颜色 漫反射颜色决定了物体表面对入射光进行漫反射后的颜色。当光线照射到物体表面时,一部分光被均匀地向各个方向散射,形成漫反射。漫反射颜色的选择会直接影响物体在光照下的外观。例如,一个红色的漫反射颜色会使物体在…...
HTML-新浪新闻-实现标题-排版
标题排版 图片标签:<img> src:指定图片的url(绝对路径/相对路径) width:图片的宽度(像素/相对于父元素的百分比) heigth:图片的高度(像素/相对于父元素的百分比&a…...
.Net / C# 分析文件编码 并将 各种编码格式 转为 另一个编码格式 ( 比如: GB2312→UTF-8, UTF-8→GB2312)
相关库 .Net 8 编码识别: github.com/CharsetDetector/UTF-unknown <PackageReference Include"UTF.Unknown" Version"2.5.1" />代码 using UtfUnknown;var dir_path "D:\\Desktop\\新建文件夹2\\新建文件夹"; var dir_new_path &quo…...
本地部署 DeepSeek-R1 大模型
本地部署 DeepSeek-R1 大模型指南 1. 引言 1.1 DeepSeek-R1 模型简介 在人工智能的世界里,大型语言模型(LLM)正如一座巨大的宝库,里面储存着丰富的信息和无限的潜力。而DeepSeek-R1,就像那扇打开智慧之门的钥匙。它…...
canvas的基本用法
canvas canvas元素简介 1.是个container元素<canvas width100 height100></canvas>,有开闭标签 2.有且只有width和height两个attribute,不需要写单位 canvas的基本使用 const canvasEl document.getElementById(canvas01) const ctx …...
力扣【416. 分割等和子集】详细Java题解(背包问题)
首先我们可以求出数组和,当我们找到一个子集中元素的和为数组和的一半时,该就说明可以分割等和子集。 对于该问题我们可以转换成背包问题,求 数组里的元素 装入 数组和的一半大小的背包 能取得的最大值。 然后注意可以剪枝的地方。 代码&…...
UE学习日志#17 C++笔记#3 基础复习3
19.2 [[maybe_unused]] 禁止编译器在未使用某些内容时发出警告 19.3 [[noreturn]] 永远不会把控制权返回给调用点 19.4 [[deprecated]] 标记为已弃用,仍然可以使用但是不鼓励使用 可以加参数表示弃用的原因[[deprecated("")]] 19.5 [[likely]]和[[un…...
c++:vector
1.使用 1.1构造函数 常见的三种构造方式:空构造,拷贝构造,指定元素构造 1.2iterator begin和end也分为正向和反向。 注意:反向迭代器可以反向遍历是因为在定义rbegin和rend函数的时候把尾地址给到了rbegin,而不是说改…...
37. RGBLCD实验
一、RGBLCD显示原理简介 1、像素点 于一个“小灯“,不管是液晶屏,还是手机,平板,RGBLCD屏幕他都是有由一个个的彩色小灯构成的。彩色点阵屏每个像素点有三个小灯,红色、绿色和蓝色,也叫做RGB。RGB就是光的…...
反馈驱动、上下文学习、多语言检索增强等 | Big Model Weekly 第55期
点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 01 A Bayesian Approach to Harnessing the Power of LLMs in Authorship Attribution 传统方法严重依赖手动特征,无法捕捉长距离相关性,限制了其有效性。最近的研究利用预训练语言模型的…...
【深度分析】微软全球裁员计划不影响印度地区,将继续增加当地就业机会
当微软的裁员刀锋掠过全球办公室时,班加罗尔的键盘声却愈发密集——这场资本迁徙背后,藏着数字殖民时代最锋利的生存法则。 表面是跨国公司的区域战略调整,实则是全球人才市场的地壳运动。微软一边在硅谷裁撤年薪20万美金的高级工程师&#x…...
H. Mad City
题目链接:Problem - H - Codeforces 题目大意:给定一个带环的图, 以及a, b两点 判断再图上不断的移动, b想不与a相遇, a想捉到b, 并且二者只能移动一步。 若b跑不掉 NO 否则YES. 具体题目看链接 输入: …...
【C++】类与对象(下)
🦄 个人主页: 小米里的大麦-CSDN博客 🎏 所属专栏: 小米里的大麦——C专栏_CSDN博客 🎁 代码托管: 小米里的大麦的Gitee仓库 ⚙️ 操作环境: Visual Studio 2022 文章目录 1. 再谈构造函数1.1 构造函数体赋值1.2 初始化列表1.3 explicit 关键…...
AJAX案例——图片上传个人信息操作
黑马程序员视频地址: AJAX-Day02-11.图片上传https://www.bilibili.com/video/BV1MN411y7pw?vd_source0a2d366696f87e241adc64419bf12cab&spm_id_from333.788.videopod.episodes&p26 图片上传 <!-- 文件选择元素 --><input type"file"…...
Redis-布隆过滤器
文章目录 布隆过滤器的特点:实践布隆过滤器应用 布隆过滤器的特点: 就可以把布隆过滤器理解为一个set集合,我们可以通过add往里面添加元素,通过contains来判断是否包含某个元素。 布隆过滤器是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。 可以用来检索…...
OpenCV 图像旋转
在学习 OpenCV 和 Matplotlib 处理图像时,遇到了一些关于 cv2.imread()、cv2.getRotationMatrix2D()、plt.imshow() 的问题: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltimg cv2.imread(img2.png, 1) # 读取彩色图像(…...
联想Y7000+RTX4060+i7+Ubuntu22.04运行DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-1B+本地部署
直接上手搓了: conda create -n myenv python3.10 -ygit clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.gitcd Januspip install -e .pip install webencodings beautifulsoup4 tinycss2pip install -e .[gradio]pip install pexpect>4.3python demo/app_januspr…...
在线知识库创建与维护提升企业效率与知识共享能力
内容概要 在当今数字化快速发展的背景下,在线知识库逐渐成为企业管理信息的重要工具。其核心在于将知识进行系统化、结构化的整理和存储,便于员工获取和分享。这不仅提高了信息的访问效率,还促进了团队之间的协作。在线知识库的建立可以有效…...
C语言指针专题二 -- 字符指针与字符串
目录 1. 字符指针与字符串的核心原理 字符串的本质 字符串的存储 字符指针的特性 字符指针的操作 2. 编程实例 3. 常见陷阱与注意事项 4. 总结 1. 字符指针与字符串的核心原理 字符串的本质 C语言中没有独立的字符串类型,字符串本质是 以\0(空…...
玄武计划--干中学,知行合一
作为开发者转型安全领域有一定优势,但需要系统学习网络安全知识。以下是针对你的情况(Java背景 + 快速入门)的实战导向学习路径,分为基础、工具、漏洞利用和进阶四个阶段: 一、基础准备(1-2周) 网络协议与渗透基础 重点协议:深入理解 TCP/IP、HTTP/HTTPS、DNS、SMTP,用…...
处理 .gitignore 未忽略文件夹问题
本地删除缓存 例如 .idea 文件夹被其他同事误提交,那么他本地执行以下代码 git rm -r --cached .idea对应本地再提交即可...
实验七 JSP内置对象II
实验七 JSP内置对象II 目的: 1、掌握JSP内置对象的使用。 2、理解JSP的作用域 3、掌握session,application对象的使用 实验要求: 1、完成实验题目 2、要求提交实验报告,将代码和实验结果页面截图放入报告中 实验过程:…...
【Leetcode 每日一题 - 补卡】219. 存在重复元素 II
问题背景 给你一个整数数组 n u m s nums nums 和一个整数 k k k,判断数组中是否存在两个 不同的索引 i i i 和 j j j,满足 n u m s [ i ] n u m s [ j ] nums[i] nums[j] nums[i]nums[j] 且 ∣ i − j ∣ < k |i - j| < k ∣i−j∣<…...
Flask数据的增删改查(CRUD)_flask删除数据自动更新
查询年龄小于17的学生信息 Student.query.filter(Student.s_age < 17) students Student.query.filter(Student.s_age.__lt__(17))模糊查询,使用like,查询姓名中第二位为花的学生信息 like ‘_花%’,_代表必须有一个数据,%任何数据 st…...
web自动化——前端知识
<iframe> 是 HTML 中的一个元素,用于在当前网页中嵌入另一个网页或文档。它就像一个“窗口”,可以在页面中显示其他内容。 主要特点: 嵌入外部内容:可以在网页中嵌入其他网页、视频、地图等。独立上下文:嵌入的…...