逆运动学

探索机器人运动学逆解的 MATLAB 工具。该工具允许用户输入机器人的运动学参数，并计算达到期望末端执行器位置和方向所需的关节角度。

展示了逆运动学的基本迭代算法示例，涵盖了伪逆、雅可比转置反转运动学及其在MATLAB开发中的应用。文章比较了串行两连杆和三连杆链条的优缺点，并介绍了阻尼最小二乘法（DLS）的使用。此外，还探讨了梯度投影方法，以优化机械手的冗余配置，实现多任务耦合。

运动系统利用前向运动学原理，通过伪逆雅可比运动学更新每个关节的角度，以反向运动学发现的关节速度为基础。相关论文链接1和链接2详细介绍了具有反向运动学PD控制和正向运动学Denavit-Hartenberg参数的机器人操纵器控制。观看演示视频：链接

该论文探讨了使用 Matlab 进行机械臂逆运动学，以满足工业设计博士学位的要求。研究重点是逆运动学问题的解决方案，该问题对于机器人操纵器实现期望的位置和方向至关重要。应用领域广泛，包括材料搬运、拾取和放置、空间操纵和危险环境作业。此外，还探索了医疗领域中机器人的运动学、动力学和控制操作。

随着机器人技术的进步，逆向运动学在其发展过程中扮演着关键角色。

基于DH参数的ABB6700-260机器人正运动学模型，输入各关节角度值，可计算得到各关节坐标系及末端法兰盘的位姿矩阵。

这段Matlab代码是从tendon_experiments代码库导出的，特别是对我们的合作者Margaret Rox有用的部分。原始的Matlab代码由Caleb Rucker提供，位于matlab文件夹中，并经过重构以提高可读性。机械手的配置详细记录在config目录中，提供了一个示例配置文件，用于定义一个由肌腱驱动的机器人。可以使用cpptoml::from_file()将这类配置文件加载到C++代码中。主要部分包括backbone_specs，用于加载到tendon::BackboneSpecs对象中的值，以及tendons，列出了多个肌腱的规格，每个肌腱将加载到一个tendon::TendonSpecs对象中。

随着工业机器人技术的不断进步，正运动学问题的解决变得尤为关键。通过使用matlab程序代码详细探讨了工业机器人正运动学的计算方法，为相关领域的研究和实践提供了重要参考。

该工具箱专注于双四元数方法，特别侧重于点和线的3D运动学问题。它支持编码点位置、速度、线位置、速度，以及旋转、平移和螺旋运动。您可以利用其进行对偶四元数的计算，如乘法、共轭和逆运算。此外，它还允许在Fick旋转坐标、3*3旋转矩阵、旋转双四元数和角向量之间轻松转换。工具箱的功能还包括寻找两个酉向量之间的最短旋转以及解决两条线之间最短螺旋运动的问题。您可以在示例文件example_forward_kinematics.m中找到详细的应用示例。

MOPED是“Multimodal Occupational Posture Dataset”的首字母缩写，'25'代表实验中的25个不同任务。该数据集包含12名受试者的姿势数据（已发表11名），每位受试者执行25项常见工作场所任务，包括弯腰、蹲下和举重等。 数据集包含运动学数据和同步视频。运动学数据涵盖37个标记点，大部分遵循ISB建议。 与其他定义关键点模糊的公共人体姿势数据集不同，MOPED25明确定义了肩部、臀部和手腕等关键点，使其对姿势检测器的应用更具价值。 提供基本的MATLAB (2019a)加载和可视化代码，可在论文中找到更多关于实验和数据集的详细信息。 参考文献： Li, Ziyang Xie, and Xu Xu. “MOPED25: A Multimodal Dataset of Full-Body Posture and Motion during Occupational Tasks.” Journal of Biomechanics.