Advertisement

UR机械臂正逆运动学解C++代码实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段C++代码实现了UR（Universal Robots）工业机器人的正向和逆向运动学解算，用于计算机器人各关节角度与末端执行器位置、姿态之间的对应关系。 推导过程在我的文章中有详细说明，并附有公式及结果验证。你可以自己建立一个工程，在下载并配置好EIGEN库后运行代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • UR机械臂正逆运动学解C++代码实现
    优质
    这段C++代码实现了UR（Universal Robots）工业机器人的正向和逆向运动学解算，用于计算机器人各关节角度与末端执行器位置、姿态之间的对应关系。 推导过程在我的文章中有详细说明，并附有公式及结果验证。你可以自己建立一个工程，在下载并配置好EIGEN库后运行代码。
     
  • Matlab机械臂逆运动学代码-机械手臂运动规划
    优质
    本项目包含利用MATLAB编写的机械臂逆运动学求解及运动规划代码，适用于机器人领域中机械臂的位置控制与路径规划研究。 这篇博客记录了我对6自由度机械臂的运动规划实现过程。 请注意，关于逆运动学实现的报告尚未完成，一旦完成，我会将其上传。 代码涵盖了正向运动学和逆向运动学的实现，并且机械臂仿真是在Matlab中进行的。
     
  • 机械臂逆运动学解法
    优质
    《机械臂逆运动学解法》一文探讨了利用数学模型和算法求解机械臂关节变量的方法，旨在实现精确控制与路径规划。 机械手臂的逆运动学解是指根据期望的手臂末端位置和姿态来计算关节变量的过程。这一过程对于实现精确控制非常重要，尤其是在自动化装配、机器人手术等领域有着广泛应用。解决逆运动学问题的方法多种多样，包括解析法、数值迭代法等，每种方法都有其适用场景和优缺点。通过有效的逆运动学解算，可以提高机械手臂的灵活性与操作精度，在实际应用中发挥更大的作用。
     
  • UR3六自由度机械臂正逆运动学的Python代码实现
    优质
    本项目采用Python语言实现了UR3六自由度机械臂的正向与逆向运动学计算，为机器人路径规划和控制提供了基础算法支持。 Python实现UR3六自由度机械臂的正逆运动学代码，并将其封装成类。结构简单，可以直接运行。 正运动学：使用标准DH参数法。 逆运动学：采用解析法。
     
  • 2DOF机械臂Simulink正逆运动学模拟
    优质
    本项目利用MATLAB Simulink平台对两自由度(2DOF)机械臂进行建模，并实现其正向和逆向运动学仿真，以验证理论计算与实际操作的一致性。 针对2DOF机械臂进行的Simulink仿真工作包括了正运动学和逆运动学的内容。
     
  • 五自由度机械臂正逆运动学求解.docx
    优质
    本文档探讨了五自由度机械臂的正向和逆向运动学问题求解方法，分析其关节角度与末端执行器位置、姿态之间的关系，并提供了相应的计算模型和实例验证。 对市面上常见的5自由度机械臂使用MDH方法进行建模，并给出了简单的正逆运动学解法。
     
  • C++编写UR5机械臂正运动学程序代码
    优质
    本项目旨在通过C++语言开发UR5工业机械臂的正向运动学算法程序，计算给定关节角度下的末端执行器位置与姿态。 UR5机械臂正运动学的完整C++代码可以在相关文章中找到。该文章详细解释了如何实现和理解这段代码。
     
  • Xarm 7轴机械臂的正逆运动学分析
    优质
    本研究针对Xarm七轴机械臂进行深入探讨，内容涵盖其复杂的正逆运动学问题，旨在建立精确的数学模型以优化该机器人在各种应用场景中的性能。 在机械臂运动控制过程中，通常会经历以下步骤：首先进行路径规划以确定从起始点到目标点的最优路径，并考虑环境中的障碍物以及优化性能指标如时间与能耗等；接着通过轨迹规划将离散路径转换为平滑连续的曲线，需满足动力学约束及确保运动精度和平滑度；然后是运动学反解，即将连续轨迹转化为关节角度指令以实现机械臂精确动作。这些步骤一般在控制系统中的计划和执行模块中完成。 对于本段落所用到的具体机械臂型号（Xarm），首先采用改进的D-H法建立连杆坐标系，并进行正向与逆向运动学分析。通过这种方法，可以更准确地计算出每个关节的角度值，从而指导机械臂实现所需的动作路径及姿态调整。
     
  • C++编写的机械臂运动学代码
    优质
    本项目为使用C++语言开发的一套机械臂运动学计算程序，包含正逆运动学算法，旨在实现对多自由度机械臂的位置与姿态精确控制。 机械臂在现代自动化和机器人技术中的作用至关重要，其运动学研究的是机械臂的运动规律。在这个“机械臂运动学C++代码”压缩包中，重点探讨了如何使用C++编程语言来实现机械臂的建模、正向运动学以及逆向运动学计算。 首先，进行机械臂建模是整个系统的基础步骤。一个典型的机械臂由多个连杆和关节组成，并且每个部件都有自己的坐标系。建模过程中需要定义各个连杆长度及关节角度等参数，并确定它们之间的相对位置关系。在C++中，可以使用结构体或类来表示这些组件，每一个对象拥有相应的属性与方法。 接下来是正向运动学（Forward Kinematics）的计算过程，这一步骤旨在从已知的关节变量出发推导出末端执行器的位置和姿态信息。这一过程中需要将各个关节的角度转换为连杆的具体位置及方向数据。在C++中实现时通常采用递归算法，从基座开始依次应用旋转和平移矩阵直至得到最终结果。该过程涉及线性代数知识特别是矩阵运算如乘法等。 逆向运动学（Inverse Kinematics）则与正向相反，它要求根据给定的末端执行器目标位置和姿态反推所需的关节变量值。这是一个复杂的非线性问题，可能不存在唯一解或有多个潜在解决方案。C++中解决此类问题的方法包括牛顿-拉弗森迭代法及雅可比矩阵逆等技术手段，这些方法需要一定的数学优化与数值计算基础。 压缩包中的Robot文件夹里大概率包含实现上述功能的源代码文件如主程序、类定义以及测试用例。用户可能需先编译并运行这些预写好的代码观察输出结果，并根据自身需求调整以适应不同机械臂模型的需求变化。 “机械臂运动学C++代码”资源为学习者提供了一个实用的学习平台，通过编程实践来理解和掌握相关理论知识。对于那些希望提升自己在C++编程、机器人控制以及自动化领域技能的学生和工程师而言，这是一个非常有价值的项目案例。实际编写与调试过程中能够加深对机械臂运动学原理的理解并提高自身的编程能力。
     
  • MATLAB机械臂逆运动学代码-智能机器人手臂：Smart-Robotic-Arm
    优质
    Smart-Robotic-Arm项目使用MATLAB开发了针对机械臂的逆运动学算法，旨在实现精确控制和高效路径规划，适用于教育与研究领域。 这是一个使用深度学习进行对象识别的机械臂项目。机器人能够拍摄工作空间中的图像并识别不同物体。由于当时缺乏3D打印设备，整个机身由4毫米厚的压克力板制成。如果您想了解有关机械设计以及正向和逆向运动学方程式的详细信息，请参考相关资料。MATLAB代码和数据文件已添加到资源库中。关于系统深度学习工作的更多信息可以在相应的论文中找到。