主要内容

逆运动学

计算联合配置以实现终端效应器姿势

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  • 机器人系统工具箱/操纵器算法

  • 逆运动学块

描述

的逆运动学块使用逆运动学(IK)求解器计算关节构型的期望末端执行器的姿态基于指定的刚体树模型。为你的机器人创建一个刚体树模型刚性小组细胞班级。刚体树模型定义了求解器强制执行的所有关节约束。

指定刚性小组细胞参数和块掩模内的所需末端执行器。您还可以调整算法参数求解器参数标签。

输入所需的末端执行器构成,权重在姿态上宽容，和initialGuess.为了联合配置。求解器输出机器人配置，配置的公差内满足末端执行器位姿求解器参数标签。

港口

输入

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末端执行器姿态，指定为4 × 4齐次变换。控件中指定的刚体的期望位置和方向终点效应参数。

数据类型：单|双倍的

姿态公差的权重，指定为一个六元素向量。矢量的前三个元素对应于所需姿态的方向误差的权重。向量的最后三个元素对应于误差上的权重XYZ.所需姿势的位置。

数据类型：单|双倍的

初始猜测机器人配置，指定为关节位置的向量。位置的数量等于非固定关节的数量刚体树参数。使用这个初始猜测来帮助指导求解器找到所需的机器人配置。然而，解决方案不能保证与最初的猜测相近。

数据类型：单|双倍的

输出

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解决所需的末端效应器姿势的机器人配置，指定为向量。机器人配置是刚体树模型的关节位置的矢量。位置的数量等于非固定关节的数量刚体树参数。

数据类型：单|双倍的

作为总线返回的解决方案信息。解决方案信息总线包含以下元素:

  • 迭代- 算法运行的迭代次数。

  • poseerronorm.-解决方案中末端执行器的姿态和所需末端执行器姿态之间的误差大小。

  • ExitFlag-代码提供了更多的算法执行细节和导致它返回的原因。有关每种算法类型的退出标志，请参见退出标志。

  • 状态- 描述解决方案是否在公差范围内的字符向量（1)或该算法所能找到的最佳解决方案(2）。

参数

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块参数

刚体树模型，指定为刚性小组细胞目的。在matlab中创建机器人模型®工作空间，然后在块掩码中指定。

期望姿势的末端效应名称。看一下身体列表刚性小组细胞对象，指定刚体树参数,然后单击选择身体。

选择以启用信息端口并获取求解器解决方案的诊断信息。

求解器参数

求解逆运动学的算法，指定为'bfgsgradient分解'或者'levenbergmarquardt'。有关每种算法的详细信息，请参阅逆运动学算法。

选择以强制执行所指定的联合限制刚体树模型。

优化解决方案的最大迭代次数，指定为一个正整数。增加迭代次数可以以牺牲执行时间为代价改进解决方案。

算法在定时在定时运行的最大秒数，指定为正标量。增加最长时间可以以执行时间的成本改善解决方案。

成本函数梯度的阈值，指定为正标量。如果梯度的幅度低于此阈值，则该算法停止。低梯度幅度通常表示求解器已经收敛到溶液中。

从解决方案和所需姿势产生的终端效应器姿势之间的误差幅度的阈值，指定为正标量。的权重在此计算中包含针对姿势的每个组件指定的。

求解器允许的最小步长，指定为一个正标量。较小的步长通常意味着解接近收敛。

在两次迭代之间末端执行器姿态误差变化的阈值，指定为一个正标量。如果姿态误差的所有元素的变化都小于这个阈值，算法就返回。

依赖关系

此参数已启用求解器是Levenberg-Marquadt。

选中“复选框”以启用错误阻尼，然后指定阻尼的偏见参数。

依赖关系

此参数已启用求解器是Levenberg-Marquadt。

降低成本函数，指定为正标量。Levenberg-Marquadt算法具有由该标量控制的阻尼功能，该功能适用​​于控制收敛速率的成本函数。

依赖关系

此参数已启用求解器是Levenberg-Marquadt和使用错误阻尼是上。

  • 解释执行-使用MATLAB解释器模拟模型。此选项缩短了启动时间，但模拟速度较慢代码生成。在此模式下，您可以调试块的源代码。

  • 代码生成使用生成的C代码模拟模型。第一次运行模拟时，使用Simulink金宝app®为代码块生成C代码。只要模型不发生改变，C代码将用于后续的模拟。此选项需要额外的启动时间，但后续模拟的速度与之相当解释执行。

可调:不

模型的例子

在Simulink中跟踪具有逆运动学的终端效应器轨迹金宝app

在Simulink中跟踪具有逆运动学的终端效应器轨迹金宝app

采用刚体机器人模型，利用Simulink®进行逆运动学计算。金宝app为机器人末端执行器定义一个轨迹，并通过这些点来求解跟踪该轨迹的机器人构型。

参考

[1] Badreddine，Hassan，Stefan Vandewalle和Johan Meyers。“顺序二次编程（SQP），用于湍流直接控制中的最佳控制。”计算物理学报。256（2014）：1-16。DOI：10.1016 / J.JCP.2013.08.044。

[2] Bertsekas，Dimitri P.非线性规划。贝尔蒙特，马：雅典娜科学，1999。

[3]唐纳德金霉法。“达瓦顿可变度量方法的扩展到线性不等式和平等约束下的最大化。”暹罗杂志上的应用数学。卷。17，4（1969）：739-64。DOI：10.1137 / 0117067。

[4] Nocedal，Jorge和Stephen Wright。数值优化。纽约，纽约：斯普林斯，2006年。

[5]苏吉哈拉,Tomomichi。"用Levenberg-Marquardt方法解无关逆运动学"机器人上的IEEE交易。卷。27，第5号（2011）：984-91。DOI：10.1109 / Tro.2011.2148230。

赵建民和诺曼·巴德勒。高度关联图形的非线性规划逆运动学定位美国计算机学会图形汇刊。卷。13，第4号（1994）：313-36。DOI：10.1145 / 195826.195827。

扩展功能

C / C ++代码生成
使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

另请参阅

对象

块

话题

介绍了R2018b

机器人系统工具箱文档

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