Аналитические решения инверсной кинематики гуманоидного робота

В этом примере показано, как вывести аналитические решения для инверсной кинематики главной цепи гуманоидного робота.

Шаг 1: задайте параметры

Опишите кинематику главно-цепочечной ссылки (ссылка между туловищем и головой) гуманоидного робота NAO [1] использование параметров Denavit-Hartenberg (DH) и обозначений на основе исследования Kofinas и др. [2]. Следующее преобразование задает главно-цепочечную ссылку.

$T = A_{B a s e, 0} T_{0, 1} T_{1, 2} R_{x} R_{y} A_{2, H e a d}$

где:

$A_{B a s e, 0}$ перевод из основы (туловище) к соединению или системе координат 0
$T_{0, 1}$ ориентация ссылки 1 относительно 0
$T_{1, 2}$ ориентация ссылки 2 относительно 1
$R_{x}$ вращение крена
$R_{y}$ вращение тангажа
$A_{2, H e a d}$ перевод из ссылки 2 точки в-конец-исполнительного-элемента (голова)

$T (1 : 3, 4)$ задает координаты головы, которые являются $x c$ , $y c$ , $z c$ .

В этом примере вы аналитически решаете задачу инверсной кинематики путем возврата всех ориентаций отдельных соединений в главно-цепочечной ссылке, данной главные координаты xc, yc, и zc в достижимом пробеле. Затем вы преобразуете аналитические результаты в чисто числовые функции для КПД.

Решение аналитически (при выполнении так возможно) позволяет вам выполнить расчеты в режиме реального времени и избежать сингулярности, которая вызывает трудность для численных методов.

Шаг 2: задайте прямую кинематику главной цепи Используя параметры DH

Функциональный getKinematicChain возвращает определенную кинематическую цепь для робота NAO в терминах символьных переменных. Для получения дополнительной информации на getKinematicChain, смотрите раздел Helper Functions.

kinChain = 'head';
dhInfo = getKinematicChain(kinChain);
T = dhInfo.T

T = 
 $(\begin{array}{c} r_{11} & r_{12} & r_{13} & xc \\ r_{21} & r_{22} & r_{23} & yc \\ r_{31} & r_{32} & r_{33} & zc \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array})$

Опишите прямую матрицу преобразования кинематики T как следующая последовательность продуктов: T = ABase0*T01*T12*Rx*Ry*A2Head. Задайте отдельные матрицы можно следующим образом.

Задайте матрицу перевода от туловища (основа), чтобы соединиться 0.

ABase0 = dhInfo.ABase0

ABase0 = 
 $(\begin{array}{c} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & NeckOffsetZ \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array})$

Задайте матрицу преобразования от соединения 0, чтобы соединиться 1.

T01 = dhInfo.T01

T01 = 
 $(\begin{array}{c} \cos (θ_{1}) & - \sin (θ_{1}) & 0 & 0 \\ \sin (θ_{1}) & \cos (θ_{1}) & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array})$

Задайте матрицу преобразования от соединения 1, чтобы соединиться 2.

T12 = dhInfo.T12

T12 = 
 $(\begin{array}{c} \cos (θ_{2} - \frac{π}{2}) & - \sin (θ_{2} - \frac{π}{2}) & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ - \sin (θ_{2} - \frac{π}{2}) & - \cos (θ_{2} - \frac{π}{2}) & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array})$

Задайте матрицу вращения крена.

Rx = dhInfo.Rx

Rx = 
 $(\begin{array}{c} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array})$

Задайте матрицу вращения тангажа.

Ry = dhInfo.Ry

Ry = 
 $(\begin{array}{c} 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ - 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array})$

Задайте матрицу перевода от соединения 2 голове.

A2Head = dhInfo.A2Head

A2Head = 
 $(\begin{array}{c} 1 & 0 & 0 & CameraX \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & CameraZ \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array})$

Известными параметрами этой проблемы является CameraX, CameraZ, NeckOffsetZ, и положения xc, yc, и zc. Неизвестные параметры $θ_{1}$ и $θ_{2}$ . После открытия $θ_{1}$ и $θ_{2}$ , можно вычислить отдельные преобразования T. Робот может затем достигнуть желаемого положения xc, yc, zc.

Несмотря на то, что вы видите эти параметры в матрицах преобразования, они не существуют как переменные в базовом рабочем пространстве MATLAB. Это вызвано тем, что эти параметры происходят из функции. Функции не используют базовое рабочее пространство. Каждая функциональная рабочая область является отдельной от базового рабочего пространства и всех других рабочих областей, чтобы защитить целостность данных. Таким образом, чтобы использовать эти переменные за пределами функционального getKinematicChain, используйте syms создать их.

syms CameraX CameraZ NeckOffsetZ xc yc zc theta_1 theta_2 real;

Шаг 3: найдите алгебраические решения для $θ_{1}$ и $θ_{2}$

Перепишите уравнение T = ABase0*T01*T12*Rx*Ry*A2Head, разделение условий, которые описывают туловище и главные перемещения робота: inv(T01)*inv(ABase0)*T = T12*Rx*Ry*A2Head. Упростите левые и правые стороны уравнения и определите уравнения интереса, совпадающего с выражениями для положений координат.

LHS = simplify(inv(T01)*inv(ABase0)*T);
RHS = simplify(T12*Rx*Ry*A2Head);
eqns = LHS(1:3,end) - RHS(1:3,end)

eqns = 
 $(\begin{array}{c} xc \cos (θ_{1}) - CameraZ \sin (θ_{2}) - CameraX \cos (θ_{2}) + yc \sin (θ_{1}) \\ yc \cos (θ_{1}) - xc \sin (θ_{1}) \\ zc - NeckOffsetZ - CameraZ \cos (θ_{2}) + CameraX \sin (θ_{2}) \end{array})$

Эта система уравнений содержит две переменные, для которых вы хотите найти решения, $θ_{1}$ и $θ_{2}$ . Однако уравнения также подразумевают, что вы не можете произвольно выбрать xc, yc, и zc. Поэтому также рассмотрите yc как переменная. Все другие неизвестные системы являются символьными параметрами.

Этот пример следует за типичным алгебраическим подходом для того, чтобы решить задачи инверсной кинематики [3]. Идея состоит в том, чтобы получить компактное представление решения, где выражение каждой переменной в терминах параметров и переменных, для которых вы уже решили уравнения. Как первый шаг, найдите также $θ_{1}$ или $θ_{2}$ в терминах параметров. Затем опишите другую переменную в терминах известной переменной и параметров. Для этого запустите путем идентификации уравнения, которое имеет только одну переменную.

intersect(symvar(eqns(1)),[theta_1,theta_2,yc])

ans =  $(\begin{array}{c} θ_{1} & θ_{2} & yc \end{array})$

intersect(symvar(eqns(2)),[theta_1,theta_2,yc])

ans =  $(\begin{array}{c} θ_{1} & yc \end{array})$

intersect(symvar(eqns(3)),[theta_1,theta_2,yc])

ans =  $θ_{2}$

Третье уравнение содержит только одну переменную, $θ_{2}$ . Решите это уравнение сначала.

[theta_2_sol,theta_2_params,theta_2_conds] = ...
    solve(eqns(3),theta_2,'Real',true,'ReturnConditions',true)

theta_2_sol = 
 $(\begin{array}{c} 2 π k - 2 atan (\frac{CameraX - \sqrt{{CameraX}^{2} + {CameraZ}^{2} - {NeckOffsetZ}^{2} + 2 NeckOffsetZ zc - {zc}^{2}}}{CameraZ - NeckOffsetZ + zc}) \\ 2 π k - 2 atan (\frac{CameraX + \sqrt{{CameraX}^{2} + {CameraZ}^{2} - {NeckOffsetZ}^{2} + 2 NeckOffsetZ zc - {zc}^{2}}}{CameraZ - NeckOffsetZ + zc}) \end{array})$

theta_2_params =  $k$

theta_2_conds = 
 $(\begin{array}{c} k \in Z \land CameraZ + zc \neq NeckOffsetZ \land {(NeckOffsetZ - zc)}^{2} \leq {CameraX}^{2} + {CameraZ}^{2} \\ k \in Z \land CameraZ + zc \neq NeckOffsetZ \land {(NeckOffsetZ - zc)}^{2} \leq {CameraX}^{2} + {CameraZ}^{2} \end{array})$

Решения имеют дополнение $2 π k$ назовите параметром $k$ . Без потери обобщения можно установить $k$ равняйтесь 0 в решениях и условиях.

theta_2_sol = subs(theta_2_sol,theta_2_params,0)

theta_2_sol = 
 $(\begin{array}{c} - 2 atan (\frac{CameraX - \sqrt{{CameraX}^{2} + {CameraZ}^{2} - {NeckOffsetZ}^{2} + 2 NeckOffsetZ zc - {zc}^{2}}}{CameraZ - NeckOffsetZ + zc}) \\ - 2 atan (\frac{CameraX + \sqrt{{CameraX}^{2} + {CameraZ}^{2} - {NeckOffsetZ}^{2} + 2 NeckOffsetZ zc - {zc}^{2}}}{CameraZ - NeckOffsetZ + zc}) \end{array})$

for p = 1:numel(theta_2_conds)
    theta_2_conds(p) = simplify(subs(theta_2_conds(p),theta_2_params,0));
end

Теперь решите для переменных $θ_{1}$ и yc в терминах переменной $θ_{2}$ и другие символьные параметры.

[theta_1_sol,yc_sol,yc_theta_1_params,yc_theta_1_conds] = ...
    solve(eqns(1:2),theta_1,yc,'Real',true,'ReturnConditions',true);

Отобразите решения для $θ_{1}$ и yc.

theta_1_sol

theta_1_sol = 
 $\begin{array}{l} (\begin{array}{c} 2 π k - σ_{1} \\ σ_{2} + 2 π k \\ 2 π k - σ_{2} \\ 2 π k - \frac{π}{2} \\ σ_{1} + 2 π k \\ 2 atan (x) + 2 π k \\ \frac{π}{2} + 2 π k \\ 2 π k - \frac{π}{2} \\ \frac{π}{2} + 2 π k \end{array}) \\ where \\ σ_{1} = 2 atan (\frac{\sqrt{(CameraX + xc) (CameraX - xc)}}{CameraX - xc}) \\ σ_{2} = 2 atan (\frac{\frac{σ_{3}}{σ_{5} + 1} + \frac{σ_{5} σ_{3}}{σ_{5} + 1}}{σ_{4}}) \\ σ_{3} = \sqrt{- (xc - CameraX + CameraX σ_{5} + xc σ_{5} - 2 CameraZ \tan (\frac{θ_{2}}{2})) σ_{4}} \\ σ_{4} = CameraX + xc - CameraX σ_{5} + xc σ_{5} + 2 CameraZ \tan (\frac{θ_{2}}{2}) \\ σ_{5} = {\tan (\frac{θ_{2}}{2})}^{2} \end{array}$

yc_sol

yc_sol = 
 $\begin{array}{l} (\begin{array}{c} \sqrt{(CameraX + xc) (CameraX - xc)} \\ σ_{1} \\ - σ_{1} \\ CameraX \\ - \sqrt{(CameraX + xc) (CameraX - xc)} \\ 0 \\ σ_{2} \\ - σ_{2} \\ - CameraX \end{array}) \\ where \\ σ_{1} = \frac{\sqrt{- (xc - CameraX + σ_{3} + xc {\tan (\frac{θ_{2}}{2})}^{2} - σ_{4}) (CameraX + xc - σ_{3} + xc {\tan (\frac{θ_{2}}{2})}^{2} + σ_{4})}}{{\tan (\frac{θ_{2}}{2})}^{2} + 1} \\ σ_{2} = \frac{- σ_{3} + σ_{4} + CameraX}{{\tan (\frac{θ_{2}}{2})}^{2} + 1} \\ σ_{3} = CameraX {\tan (\frac{θ_{2}}{2})}^{2} \\ σ_{4} = 2 CameraZ \tan (\frac{θ_{2}}{2}) \end{array}$

Решения зависят от двух параметров, $k$ и $x$ .

yc_theta_1_params

yc_theta_1_params =  $(\begin{array}{c} k & x \end{array})$

Решения имеют дополнение $2 π k$ термин. Без потери обобщения можно установить $k$ равняйтесь 0 в решении для theta_1_sol и условия yc_theta_1_conds.

theta_1_sol = simplify(subs(theta_1_sol,yc_theta_1_params,[0,0]))

theta_1_sol = 
 $\begin{array}{l} (\begin{array}{c} - 2 atan (\frac{\sqrt{(CameraX + xc) (CameraX - xc)}}{CameraX - xc}) \\ σ_{1} \\ - σ_{1} \\ - \frac{π}{2} \\ 2 atan (\frac{\sqrt{(CameraX + xc) (CameraX - xc)}}{CameraX - xc}) \\ 0 \\ \frac{π}{2} \\ - \frac{π}{2} \\ \frac{π}{2} \end{array}) \\ where \\ σ_{1} = 2 atan (\frac{\sqrt{(CameraX \cos (θ_{2}) - xc + CameraZ \sin (θ_{2})) (xc + CameraX \cos (θ_{2}) + CameraZ \sin (θ_{2}))}}{xc + CameraX \cos (θ_{2}) + CameraZ \sin (θ_{2})}) \end{array}$

for p = 1:numel(yc_theta_1_conds)
    yc_theta_1_conds(p) = simplify(subs(yc_theta_1_conds(p),yc_theta_1_params,[0,0]));
end

Подобная замена не требуется для yc_sol с тех пор нет никакой зависимости от параметров.

intersect(symvar(yc_sol),yc_theta_1_params)

 
ans =
 
Empty sym: 1-by-0

Шаг 4: проверьте решения

Начиная с произвольного набора известных числовых значений для $θ_{1}$ и $θ_{2}$ , вычислите числовые значения положений исполнительного элемента конца xc, yc, и zc с прямой кинематикой. Затем работайте назад от xc, yc, и zc вычислить все возможные числовые значения для $θ_{1}$ и $θ_{2}$ использование выражений инверсной кинематики от предыдущего расчета. Проверьте, что один набор обратных решений совпадает со стартовым набором числовых значений для $θ_{1}$ и $θ_{2}$ .

Установите фиксированные параметры для робота. Значения в этом примере в целях рисунка только.

CameraXValue = 53.9; 
CameraZValue = 67.9; 
NeckOffsetZValue = -5;

Используя прямые расчеты, найдите положения исполнительного элемента конца, соответствующие значениям $θ_{1}$ и $θ_{2}$ .

Tfk = ABase0*T01*T12*Rx*Ry*A2Head;
xyz = Tfk(1:3,end);

Создайте символьную функцию для этих положений.

xyzFunc = symfun(subs(xyz,[CameraX,CameraZ,NeckOffsetZ], ...
  [CameraXValue,CameraZValue,NeckOffsetZValue]),[theta_1,theta_2]);

Для прямой кинематики задайте две переменные theta_1_known и theta_2_known это содержит произвольное стартовое множество значений для $θ_{1}$ и $θ_{2}$ .

theta_1_known = [pi/4,pi/6,pi/8,pi/10];
theta_2_known = [pi/8,-pi/12,pi/16,-pi/10];
numPts = numel(theta_1_known);
num_theta_2 = numel(theta_2_sol);
num_theta_1 = numel(theta_1_sol);

Обратите внимание на то, что существует потенциально num_theta_1 решения для каждого num_theta_2 решение.

Используйте следующую последовательность операций, чтобы проверить решения.

Цикл по (theta_1_known,theta_2_known). Для каждой точки вычислите конечные положения x_known, y_known, и z_known, которые затем "известны".
Цикл по решениям для $θ_{2}$ соответствие x_known и z_known. Для каждого решения проверяйте, чтобы видеть если соответствующее условие cond_theta_2 isvalid. Если условие допустимо, вычислите соответствующее числовое решение theta_2_derived.
Цикл по решениям для $θ_{1}$ соответствие x_known, z_known, и theta_2_derived. Для каждого решения проверяйте, чтобы видеть если соответствующее условие cond_theta_1 isvalid. Если условие допустимо, проверяйте, чтобы видеть если y_derived численно соответствия y_known в относительных и абсолютных погрешностях через условие cond_yc. Если это условие допустимо, то вычислите theta_1_derived.
Соберите результаты в таблице T в целях отображения.

T = table([],[],[],[],'VariableNames',{'theta_1_known','theta_2_known',...
    'theta_1_derived','theta_2_derived'});

for ix1 = 1:numPts
xyz_known = double(xyzFunc(theta_1_known(ix1),theta_2_known(ix1)));
x_known = xyz_known(1);
y_known = xyz_known(2);
z_known = xyz_known(3);
for ix2 = 1:num_theta_2 % theta_2 loop
  cond_theta_2 = subs(theta_2_conds(ix2),[CameraX,CameraZ,NeckOffsetZ,xc,zc],...
                 [CameraXValue,CameraZValue,NeckOffsetZValue,x_known,z_known]);
  if isAlways(cond_theta_2) % if theta_2 is valid
    theta_2_derived = subs(theta_2_sol(ix2),[CameraX,CameraZ,NeckOffsetZ,xc,zc],...
                      [CameraXValue,CameraZValue,NeckOffsetZValue,x_known,z_known]);
    theta_2_derived = double(theta_2_derived);
    for ix3 = 1:num_theta_1 % theta_1 loop
      cond_theta_1 = subs(yc_theta_1_conds(ix3),[CameraX,CameraZ,NeckOffsetZ,theta_2,xc,zc],...
              [CameraXValue,CameraZValue,NeckOffsetZValue,theta_2_derived,x_known,z_known]);
      if isAlways(cond_theta_1) % if theta_1 is valid
        y_derived = subs(yc_sol(ix3),[CameraX,CameraZ,NeckOffsetZ,theta_2,xc,zc],...
                [CameraXValue,CameraZValue,NeckOffsetZValue,theta_2_derived,x_known,z_known]);
        y_derived = double(y_derived);
        cond_yc = abs(y_known - y_derived) < max(100*eps,1e-6*abs(y_known)); % check rounding
        if isAlways(cond_yc) % if yc is valid
          theta_1_derived = subs(theta_1_sol(ix3),[CameraX,CameraZ,NeckOffsetZ,theta_2,xc,zc],...
                  [CameraXValue,CameraZValue,NeckOffsetZValue,theta_2_derived,x_known,z_known]);
          theta_1_derived = double(theta_1_derived);
          T = vertcat(T,table(theta_1_known(ix1),theta_2_known(ix1),theta_1_derived,...
              theta_2_derived,'VariableNames',T.Properties.VariableNames));
        end
      end
    end
  end
end
end
T

T=8×4 table
    theta_1_known    theta_2_known    theta_1_derived    theta_2_derived
    _____________    _____________    _______________    _______________

        0.7854           0.3927            0.7854             0.3927    
        0.7854           0.3927           -2.3562            -1.7346    
        0.5236          -0.2618            0.5236            -0.2618    
        0.5236          -0.2618            -2.618            -1.0801    
        0.3927          0.19635            0.3927            0.19635    
        0.3927          0.19635           -2.7489            -1.5383    
       0.31416         -0.31416           0.31416           -0.31416    
       0.31416         -0.31416           -2.8274            -1.0278

Заметьте, что существует две пары возможного решения (theta_1_derived,theta_2_derived) полученная инверсная кинематика использования для каждой пары стартовых углов (theta_1_known,theta_2_known). Один набор обратных решений совпадает со стартовыми углами.

Ссылки

Робототехника SoftBank. NAO. https://www.softbankrobotics.com/emea/en/nao.
Kofinas, N., Э. Орфэнудакис и М. Г. Лэгудакис. "Завершите аналитическую инверсную кинематику для NAO". На 2 013 13-х международных конференциях по вопросам автономных систем робота. Лиссабон, Португалия: Robotica, 2013.
Kendricks, K. "Решая обратную кинематическую задачу робототехники: исследование сравнения матрицы Denavit-Hartenberg и базисной теории Groebner". Ph.D. Тезис. Обернский университет, Оберн, AL, 2007.

Функции помощника

function kinChain = getKinematicChain(link)
% This function returns the kinematic chain of the NAO humanoid robot
% represented using Denavit-Hartenberg (DH) parameters.
% The function uses as a reference the paper: Complete analytical inverse
% kinematics for NAO by Kofinas, N., Orfanoudakis, E., Lagoudakis, M.G.,
% 2013 13th International Conference on Autonomous Robot Systems
% (Robotica), Publication Year: 2013.
    if nargin < 1
        link = 'head';
    end
    % Notation: A, R, and T are the translation, rotation, and DH
    % transformation matrices, respectively.
    % Specify DH parameters for the desired end configuration.
    syms r11 r12 r13 r21 r22 r23 r31 r32 r33 xc yc zc real;
    R = [r11 r12 r13;r21 r22 r23;r31 r32 r33];
    kinChain.T = [R,[xc;yc;zc];0,0,0,1];
    switch link
        case 'head' % Kinematic chain from torso (base) to head.
            syms CameraX CameraZ NeckOffsetZ real;
            % Translation from torso (base) to joint 0.
            ABase0 = getA([0 0 NeckOffsetZ]);
            % Translation from joint 2 to head.
            A2Head = getA([CameraX 0 CameraZ]);
            % Transformation from joint 0 to joint 1.
            % theta_1 is the rotation angle corresponding to the 0-1 link.
            syms theta_1 real;
            alpha1 = 0; a1 = 0; d1 = 0;
            T01 = getT(a1,alpha1,d1,theta_1);
            % Transformation from joint 1 to joint 2.
            % theta_2 is the rotation angle corresponding to the 1-2 link.
            syms theta_2 real;
            piby2 = str2sym('pi/2');
            d2 = 0; a2 = 0; alpha2 = -piby2;
            T12 = getT(a2,alpha2,d2,theta_2-piby2);
            % Rx is the roll rotation.
            Rx = getR('x',piby2);
            % Ry is the pitch rotation.
            Ry = getR('y',piby2);
            % Capture the kinematic chain as a string.
            % The transformation is from the base to the head.
            kinChain.DHChain = 'ABase0*T01*T12*Rx*Ry*A2Head';
            kinChain.ABase0 = ABase0;
            kinChain.T01 = T01;
            kinChain.T12 = T12;
            kinChain.Rx = Rx;
            kinChain.Ry = Ry;
            kinChain.A2Head = A2Head;
        case 'lefthand' % Kinematic chain from torso to left hand.
            syms ShoulderOffsetY ElbowOffsetY ShoulderOffsetZ real;
            ABase0 = getA([0 (ShoulderOffsetY+ElbowOffsetY) ShoulderOffsetZ]);
            syms HandOffsetX LowerArmLength real;
            AEnd4 = getA([(HandOffsetX+LowerArmLength) 0 0]);
            piby2 = str2sym('pi/2');
            syms theta_1 real;
            alpha1 = -piby2; a1 = 0; d1 = 0;
            T01 = getT(a1,alpha1,d1,theta_1);
            syms theta_2 real;
            d2 = 0; a2 = 0; alpha2 = piby2;
            T12 = getT(a2,alpha2,d2,theta_2-piby2);
            syms UpperArmLength theta_3 real;
            d3 = UpperArmLength; a3 = 0; alpha3 = -piby2;
            T32 = getT(a3,alpha3,d3,theta_3);
            syms theta_4 real;
            d4 = 0; a4 = 0; alpha4 = piby2;
            T43 = getT(a4,alpha4,d4,theta_4);
            Rz = getR('z',piby2);
            kinChain.DHChain = 'ABase0*T01*T12*T32*T43*Rz*AEnd4';
            kinChain.ABase0 = ABase0;
            kinChain.T01 = T01;
            kinChain.T12 = T12;
            kinChain.T32 = T32;
            kinChain.T43 = T43;
            kinChain.Rz = Rz;
            kinChain.AEnd4 = AEnd4;
    end
end

function A = getA(vec)
% This function returns the translation matrix.
    A = [1 0 0 vec(1);
        0 1 0 vec(2);
        0 0 1 vec(3);
        0 0 0 1];
end

function R = getR(orientation,theta)
% This function returns the rotation matrix.
    switch orientation
        case 'x'
            R = [1 0 0 0;
                0 cos(theta) -sin(theta) 0;
                0 sin(theta) cos(theta) 0
                0 0 0 1];
        case 'y'
            R = [cos(theta) 0 sin(theta) 0;
                0 1 0 0;
                -sin(theta) 0 cos(theta) 0;
                0 0 0 1];
        case 'z'
            R = [cos(theta) -sin(theta) 0 0;
                sin(theta) cos(theta) 0 0;
                0 0 1 0;
                0 0 0 1];
    end
end

function T = getT(a,alpha,d,theta)
% This function returns the Denavit-Hartenberg (DH) matrix.
    T = [cos(theta),-sin(theta),0,a;
         sin(theta)*cos(alpha),cos(theta)*cos(alpha),-sin(alpha),-sin(alpha)*d;
         sin(theta)*sin(alpha),cos(theta)*sin(alpha),cos(alpha),cos(alpha)*d;
         0,0,0,1];
end

Документация

Аналитические решения инверсной кинематики гуманоидного робота

Шаг 1: задайте параметры

Шаг 2: задайте прямую кинематику главной цепи Используя параметры DH

Шаг 3: найдите алгебраические решения для $θ_{1}$ и $θ_{2}$

Шаг 4: проверьте решения

Ссылки

Функции помощника

Документация Symbolic Math Toolbox

Поддержка

Документация

Аналитические решения инверсной кинематики гуманоидного робота

Шаг 1: задайте параметры

Шаг 2: задайте прямую кинематику главной цепи Используя параметры DH

Шаг 3: найдите алгебраические решения для θ1 и θ2

Шаг 4: проверьте решения

Ссылки

Функции помощника

Документация Symbolic Math Toolbox

Поддержка

Шаг 3: найдите алгебраические решения для $θ_{1}$ и $θ_{2}$