简介
- 机器人学相关理论基础
机械臂行业
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机械手臂是一种固定或移动式的机器，其构造通常由一系列互相链接或相对滑动的零件组成，工作方式主要通过沿着X，Y，Z轴上做线性运动以到达目标位置，从而实现物体的抓取或者移动，能够实现自动控制，可重复程序设计，多自由度(轴)
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机械臂中的正解FK和逆解IK是什么
在机械臂控制中，正解（Forward Kinematics，FK）和逆解（Inverse Kinematics，IK）是两个重要的概念。
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正解（Forward Kinematics，FK）： 正解是指根据机械臂的关节角度或长度等参数，推导出末端执行器（例如机械臂末端的位置和姿态）的运动学表达式或方程式的过程。FK描述了输入到机械臂关节的位置、速度或加速度等参数，从而计算出末端执行器的位置和姿态。FK用于确定机械臂末端在给定关节参数下的运动轨迹，通常是一个从关节空间到工作空间的映射。
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逆解（Inverse Kinematics，IK）： 逆解是指根据已知末端执行器的位置和姿态，确定使机械臂末端达到这个位置和姿态所需的关节角度或长度等参数的过程。IK可以被用来解决给定目标位置和姿态时，计算出机械臂关节参数的问题。在实际应用中，逆解通常是更为复杂和困难的问题，因为一个末端位置和姿态通常对应着多个可能的解。
FK和IK在机器人学和机械臂控制中扮演着重要的角色，FK用于描述机械臂的运动学特性，而IK则允许机械臂在空间中实现特定的末端目标。这些概念对于控制和规划机械臂的运动非常重要，特别是在自动化生产线、工业机器人和虚拟仿真等领域中。
机器人 目标坐标系 末端坐标系 基底坐标系
在机器人学中，通常使用三种坐标系来描述机器人的运动和位置：目标坐标系、末端坐标系和基底坐标系。
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目标坐标系（Target Coordinate System）： 这是机器人执行任务时所需达到的目标位置的坐标系。在目标坐标系中定义了机器人需要完成的具体任务的坐标和方向信息。机器人的动作控制通常是根据目标坐标系来规划和执行的。
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末端坐标系（End-Effector Coordinate System）： 这是机器人末端执行器（通常是机械手、夹爪等）的坐标系。末端坐标系描述了末端执行器的位置和方向，是机器人进行具体操作时的参考坐标系。机器人执行任务时，末端坐标系的变化反映了机器人末端执行器的运动和姿态。
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基底坐标系（Base Coordinate System）： 这是机器人整体结构的参考坐标系。基底坐标系通常与机器人的固定部分（例如机器人底座）相关联，用于描述机器人整体的位置和方向。基底坐标系的选择对机器人运动的规划和控制起着重要的作用。
这三个坐标系之间的关系和转换是机器人控制和规划中的关键问题。通过准确描述这些坐标系之间的变换关系，可以更有效地控制机器人的运动，使其在工作空间内完成任务。
机器人 世界坐标系 基底坐标系
在机器人学中，世界坐标系和基底坐标系是两个相关但不同的概念。
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世界坐标系（World Coordinate System）： 世界坐标系是一个全局坐标系，通常被用作机器人工作空间中的参考坐标系。它是一个固定的坐标系，用于描述整个机器人系统在其运动范围内的位置和方向。世界坐标系的选择通常取决于特定应用的需要，以提供方便的参考点。
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基底坐标系（Base Coordinate System）： 基底坐标系是机器人本身固有的坐标系，通常与机器人底座或底部连接的结构相关联。这是机器人运动的起点和参考点。机器人的关节和执行器运动通常是相对于基底坐标系进行描述的。基底坐标系的选择对机器人的运动规划和控制非常重要。
在一般情况下，机器人控制和规划涉及到将基底坐标系中的运动转换到世界坐标系中，或者反之。这涉及到位姿变换，包括平移和旋转。
例如，如果你想让机器人执行一个在世界坐标系中指定的任务，你可能需要将任务的坐标转换为机器人基底坐标系中的坐标，以便机器人能够正确执行任务。反之，如果你想获取机器人当前的位置和方向，你可能需要将机器人基底坐标系中的信息转换为世界坐标系中的信息，以便提供一个全局的参考框架。
这种坐标系的变换在机器人学和自动化控制中是非常常见的，因为它允许机器人在不同坐标系中进行运动和交互。
机器人 轨迹规划是什么
在机器人学和自动化领域，轨迹规划是指通过一系列的动作，规划出机器人从一个起始点到达目标点或完成任务的路径。这个路径通常被称为轨迹，而规划这样的轨迹则需要考虑一系列的因素，如避障、动力学、工作空间限制等。
轨迹规划的目标是使机器人能够在给定的环境中，以安全、有效、并且可能最优的方式达到目标。以下是轨迹规划的一些关键概念：
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起始点和目标点： 轨迹规划通常始于机器人当前的位置（起始点）并以某个目标位置为终点。
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运动约束： 考虑到机器人的动力学、速度、加速度等方面的限制，确保规划出的轨迹是机器人能够执行的。
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避障： 考虑到环境中的障碍物，确保规划的轨迹不会碰撞到障碍物。这可能涉及到路径规划算法，例如 A*、Dijkstra、RRT（Rapidly Exploring Random Trees）等。
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工作空间： 考虑到机器人工作的空间限制，确保规划的轨迹在工作空间内。
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优化： 有时候，除了满足上述条件，还希望规划出的轨迹是最优的，例如最短路径或最短时间。
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实时性： 在某些情况下，轨迹规划需要在实时性要求下执行，以适应不断变化的环境。
轨迹规划可以应用于各种类型的机器人，包括工业机械臂、移动机器人、飞行器等。不同类型的机器人可能需要不同的轨迹规划方法，因为它们的动力学和环境条件可能有很大的差异。