逆运动学轨迹上的速度水平约束

是指在机器人运动控制中，通过对机器人末端执行器的速度进行约束，以实现特定的运动轨迹。这种约束可以确保机器人在执行运动过程中保持稳定性和精确性。

逆运动学是指根据机器人末端执行器的位置，计算出机器人各个关节的角度，以实现末端执行器的特定位置。在机器人运动控制中，逆运动学轨迹控制是一种常见的控制方法，它可以通过控制机器人关节的速度来实现末端执行器的轨迹控制。

速度水平约束是指在逆运动学轨迹控制中，对机器人末端执行器的速度进行限制，以确保机器人在执行轨迹过程中的速度不超过设定的阈值。这种约束可以避免机器人在高速运动时产生过大的惯性力，从而保证机器人的稳定性和精确性。

逆运动学轨迹上的速度水平约束在许多机器人应用中都非常重要。例如，在工业生产中，机器人需要按照特定的轨迹进行精确的操作，如焊接、装配等。通过对机器人的速度进行水平约束，可以确保机器人在执行这些操作时不会产生过大的速度变化，从而提高生产效率和产品质量。

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首先，有必要通过称为逆运动学的过程，将外部坐标（例如，笛卡尔空间）中指定的目标和期望运动轨迹映射到内部坐标（例如，作为关节角度）中指定的运动inverse kinematics。...复杂的运动模式不是在反射弧的水平上构建的，而是由预测本体感受预测的特定模式的高级动力学生成的[ 16]。...然后，后者通过产生本体感觉预测和最终运动命令的途径影响运动执行。其次，该方案允许同时指定内在和外在水平上的先验，这是实现具有多个约束的高级运动所需要的（例如，在保持手水平的同时移动手臂）。...相反，(逆运动学） j层外在信念的推断需要来自j+ 1以下层的所有外在信念的消息。事实上，如图1B 所示，多个手指连接到底层的同一个关节（手腕）。...因此，我们使用了相对简单的速度控制系统，而不考虑更高的时间顺序。这意味着所示的动力学函数缺乏平滑驱动真实系统所需的一些约束。

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基于神经网络的机器人学习与控制：回顾与展望

文[75]在柔性机器人上测试了基于FNN方法和基于雅可比矩阵方法的两种逆运动学控制问题。其结果显示FNN方法不但能解决系统中的学习问题，而且具备响应速度快、控制精度高的特点。...文[81]提出了一种改进的BP神经网络以学习机器人的正运动学公式，进而解决逆运动学控制问题。 4.2 RBF神经网络与BP神经网络相比，RBF神经网络在泛化能力、逼近精度和收敛速度方面具有优势。...文[102]将DQN开发为机器人逆运动学求解器，能够基于给定轨迹任务生成高自由度机械臂的关节空间轨迹。...这在一定程度上限制了伪逆法的应用范围。例如，以最小化关节速度无穷范数为目标的机器人控制方案就涉及多个不等式约束，无法通过基于伪逆法的控制器实现有效求解。...此后，文[56]对GNN控制器设计了速度补偿项，从理论上消除了机器人系统的滞后误差并通过投影函数施加了关节约束以确保机器人系统的安全性。

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1 概述机械臂的运动学研究机械臂关节空间和任务空间的映射关系，分为正运动学和逆运动学。...其中，在关节空间已知的条件下求解任务空间的位置和姿态称为正动学问题；相反，通过已知的任务空间求解关节空间各个关节的位置，称为逆运动学问题。...冗余机器人的逆向运动学主要有以下几种方法：基于伪逆矩阵的方法基于任务扩充的方法基于人工智能的方法基于特殊构型的方法其它方法本节着重在于基于任务扩充的方法解决冗余机器人逆向运动学的问题。...冗余机械臂的期望构型取决于笛卡尔空间末端轨迹，以及运动学扩展任务 ,即；对于冗余机械臂的分解，末端主任务速度级误差 ;若由，求出关节角度代入误差中，则；。...通常：为了找到目标函数取值最小的关节角速度的值，首先对目标函数L的表达式两边取导数，可以得到：令，则可以得到对该期望加速度积分可以得到关节空间运动轨迹。

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四步重新认识冗余机器人的控制器设计

速度级运动学 加速度级运动学 速度级逆向运动学 加速度级逆向运动学 冗余机器人的逆向运动学主要包含位置机械臂、速度级别以及加速度级别。...就位置级别而言，冗余机器人的逆向运动学需要添加特殊扩展项才可以得到冗余解；就速度/加速度级别而言，冗余机器人的逆向运动学需要存在雅可比零空间，零空间内的运动不影响末端任务的完成。...image.png 冗余机器人的位置控制核心是冗余分解，逆解的实际步骤包括：a设定关节极限，b计算雅可比矩阵，c奇异判断，d寻找最优解以构型控制为例说明：选择笛卡尔主任务 , , 扩展任务，...image.png 冗余机械臂的位置控制仿真系统包括操作空间、扩充任务空间的轨迹规划模块，逆运动学模块，关节空间计算力矩控制器，机械臂正向动力学模块以及正运动学模块。...根据轨迹规划得到的运动学量不同，其可以分为跟踪目标位置的的位置控制、跟踪目标速度的位置控制或者为跟踪目标加速度的位置控制。本节采用基于跟踪目标速度的运动控制。

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七自由度冗余机械臂梯度投影逆运动学

可得由雅可比伪逆法求得的关节速度范数：采用伪逆法求解机械臂的逆运动学，当机械臂接近奇异位型时，求解获得的机械臂关节速度急剧变大，即实际上获得的逆运动学解并不可行....当采用伪逆法求解机械臂的逆运动学时，之所以产生关节速度急剧变大的情况，是因为以保证末端跟踪精度为前提条件，也就是保证了末端跟踪误差最小的优先级总是高于关节速度最小的优先级。...但事实上，完全可以以牺牲部分末端跟踪精度为代价使得机械臂在奇异位型附近的关节速度不至于过大。采用这一思路进行机械臂的逆运动学求解即为阻尼最小二乘法....同样，以雅可比矩阵的最小奇异值 \sigma_m表示当前时刻机械臂构型的奇异程度，可以采用变优化系数 H(q)取为避关节极限指标，当进行轨迹优化时，避关节极限指标越小越好：则其梯度向量可表示为...也是实际工程中应用最多的速度级别的逆向运动学。

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基于matlab的机械臂仿真_移动机器人matlab运动学仿真

逆运动学仿真　　借助运动学，我们成功地通过改变关节角度实现了对机械臂的控制。当然这没什么值得炫耀的，本质上不过是矩阵相乘罢了。本节我们考虑一个更有挑战性也更好玩的问题。...　　在上一节求解逆运动学问题时我们使用了机械臂的雅克比矩阵，它能够将关节速度映射到末端连杆的速度。...由于末端连杆的速度有不止一种定义方式（例如有：空间速度、本体速度、全局速度，它们的定义见我的另一篇博客），所以对应了不同的雅克比形式（也就是逆运动学函数中的 Js、Jb、Jg）。　　...有趣的是，对于无人驾驶汽车来说，它的轨迹规划方法也是先规划路径，再在路径上规划速度。路径规划都有哪些方法呢？比较流行的有：图搜索、势场法、RRT 等等。下面我们来实现 RRT 方法。...就像运动学和逆运动学的关系一样，逆动力学与正动力学刚好相反，它的用处是：如果告诉你机械臂的运动（也就是关节角度、角速度、角加速度），计算所需的关节力矩。

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数量级提升！深度学习让机器人抓取更高效

利用基于GPU（图形处理单元）的加速，网络可以计算毫秒级的近似轨迹。但是，网络无法保证其生成的轨迹在运动学上或动态上是可行的，也不会避开障碍物。...通过从深度网络的输出中热启动 SQP，DJ-GOMP 可确保运动规划满足机器人的约束（但是神经网络无法满足约束），并极大地提高了 SQP 的收敛速度。本节介绍 DJ-GOMP 中的方法。...底层 DJ-GOMP 是基于 SQP 的可优化的加速度变化和时间约束的运动规划器。由于解决此 SQP 的复杂性，计算时间可能远远超过轨迹的执行时间。...为了训练该网络，使用零梯度保留不在训练样本中的轨迹输出层的激活值，以权衡在反向传播期间输入层对输入层的贡献。在实验中，具有单个输出头的神经网络无法产生一致的结果来预测各种长度的水平。...DJ-GOMP 直接针对时间最佳的路径进行优化，因此可以产生快速运动，而深度学习的水平预测和热启动使其能够在复杂的约束条件下快速进行计算，从而使计算和运动时间相结合，从而实现整体上最快的速度。 ?

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