机器人正运动学方程的D-H表示法.docx

1、2.7 机器人正运动学方程的 D-H 表示法在 1955 年，Denavit 和 Hartenberg 在“ASME Journal of Applied Mechanics”发表了一篇论文，后来利用那个这篇论文来对机器人进行表示和建模，并导出了它们的运动方程，这已成为表示机器人和对机器人运动进行建模的标准方法，所以必须学习这部分内容。Denavit-Hartenberg(D_H)模型表示了对机器人连杆和关节进行建模的一种非常简单的方法，可用于任何机器人构型，而不管机器人的结构顺序和复杂程度如何。它也可用于表示已经讨论过的在任何坐标中的变换，例如直角坐标、圆柱坐标、球坐标、欧拉角坐标及 RPY

2、 坐标等。另外，它也可以用于表示全旋转的链式机器人、SCARA 机器人或任何可能的关节和连杆组合。尽管采用前面的方法对机器人直接建模会更快、更直接，但 D-H 表示法有其附加的好处，使用它已经开发了许多技术，例如，雅克比矩阵的计算和力分析等。假设机器人由一系列关节和连杆组成。这些关节可能是滑动（线性）的或旋转（转动）的，它们可以按任意的顺序放置并处于任意的平面。连杆也可以是任意的长度（包括零） ，它可能被弯曲或扭曲，也可能位于任意平面上。所以任何一组关节和连杆都可以构成一个我们想要建模和表示的机器人。为此，需要给每个关节指定一个参考坐标系，然后，确定从一个关节到下一个关节（一个坐标系到下一个坐

3、标系）来进行变换的步骤。如果将从基座到第一个关节，再从第一个关节到第二个关节直至到最后一个关节的所有变换结合起来，就得到了机器人的总变换矩阵。在下一节，将根据 D-H 表示法确定一个一般步骤来为每个关节指定参考坐标系，然后确定如何实现任意两个相邻坐标系之间的变换，最后写出机器人的总变换矩阵。图 2.25 通用关节连杆组合的 D-H 表示假设一个机器人由任意多的连杆和关节以任意形式构成。图 2.25 表示了三个顺序的关节和两个连杆。虽然这些关节和连杆并不一定与任何实际机器人的关节或连杆相似，但是他们非常常见，且能很容易地表示实际机器人的任何关节。这些关节可能是旋转的、滑动的、或两者都有。尽管在实

4、际情况下，机器人的关节通常只有一个自由度，但图 2.25 中的关节可以表示一个或两个自由度。图 2.25（a）表示了三个关节，每个关节都是可以转动或平移的。第一个关节指定为关节 n，第二个关节为关节 n+1，第三个关节为关节 n+2。在这些关节的前后可能还有其他关节。连杆也是如此表示，连杆 n 位于关节 n 与 n+1 之间，连杆 n+1 位于关节 n+1 与 n+2 之间。为了用 D-H 表示法对机器人建模，所要做的第一件事是为每个关节指定一个本地的参考坐标系。因此，对于每个关节，都必须指定一个 z 轴和 x 轴，通常并不需要指定 y 轴，因为 y 轴总是垂直于 x 轴和 z 轴的。此外，D

5、-H 表示法根本就不用 y 轴。以下是给每个关节指定本地参考坐标系的步骤： 所有关节，无一例外的用 z 轴表示。如果关节是旋转的，z 轴位于按右手规则旋转的方向。如果关节是滑动的，z 轴为沿直线运动的方向。在每一种情况下，关节 n 处的 z 轴（以及该关节的本地参考坐标系）的下表为 n-1。例如，表示关节数 n+1 的 z 轴是 。这些简单规则可使我们n很快地定义出所有关节的 z 轴。对于旋转关节，绕 z 轴的旋转（ 角）是关节变量。对于滑动关节，沿 z 轴的连杆长度 d 是关节变量。 如图 2.25（a ）所示，通常关节不一定平行或相交。因此，通常 z 轴是斜线，但总有一条距离最短的公垂线，

6、它正交于任意两条斜线。通常在公垂线方向上定义本地参考坐标系的 x 轴。所以如果 表示 与 之na1n间的公垂线，则 的方向将沿 。同样，在 与 之间的公垂线为nxnanz1， 的方向将沿 。注意相邻关节之间的公垂线不一定相交或1na1共线，因此，两个相邻坐标系原点的位置也可能不在同一个位置。根据上面介绍的知识并考虑下面例外的特殊情况，可以为所有的关节定义坐标系。 如果两个关节的 z 轴平行，那么它们之间就有无数条公垂线。这时可挑选与前一关节的公垂线共线的一条公垂线，这样做就可以简化模型。 入股两个相邻关节的 z 轴是相交的，那么它们之间就没有公垂线（或者说公垂线距离为零） 。这时可将垂直于两条

7、轴线构成的平面的直线定义为 x 轴。也就是说，其公垂线是垂直于包含了两条 z 轴的平面的直线，它也相当于选取两条 z 轴的叉积方向作为 x 轴。这也会使模型得以简化。在图 2.25（a ）中， 角表示绕 z 轴的旋转角，d 表示在 z 轴上两条相邻的公垂线之间的距离，a 表示每一条公垂线的长度（也叫关节偏移量） ，角 表示两个相邻的 z 轴之间的角度 （也叫关节扭转） 。通常，只有 和 d 是关节变量。下一步来完成几个必要的运动，即将一个参考坐标系变换到下一个参考坐标系。假设现在位于本地坐标系 ，那么通过以下四步标准运动即可到达nzx下一个本地坐标系 。1nzx（1）绕 轴旋转 （如图 2.2

8、5（a）与（b）所示） ，它使得 和 互相nz nx1平行，因为 和 都是垂直于 轴的，因此绕 轴旋转 使它们nanznz平行（并且共面） 。（2）沿 轴平移 距离，使得 和 共线（如图 2.25（c）所示） 。因nz1ndnx1为 和 已经平行并且垂直于 ，沿着 移动则可使它们互相重叠xzn在一起。（3）沿 轴平移 的距离，使得 和 的原点重合（如图 2.25（d）和n1nanx1（e ）所示） 。这是两个参考坐标系的原点处在同一位置。（4）将 轴绕 轴旋转 ，使得 轴与 轴对准（如图 2.25（f）所nz1nx1nnz1n示） 。这时坐标系 n 和 n+1 完全相同（如图 2.25（g）所

9、示） 。至此，我们成功地从一个坐标系变换到了下一个坐标系。在 n+1 和 n+2 坐标系间严格地按照同样的四个运动顺序可以将一个坐标变换到下一个坐标系。如有必要，可以重复以上步骤，就可以实现一系列相邻坐标系之间的变换。从参考坐标系开始，我们可以将其转换到机器人的基座，然后到第一个关节，第二个关节，直至末端执行器。这里比较好的一点是，在任何两个坐标系之间的变换均可采用与前面相同的运动步骤。通过右乘表示四个运动的四个矩阵就可以得到变换矩阵 A，矩阵 A 表示了四个依次的运动。由于所有的变换都是相对于当前坐标系的（即他们都是相对于当前的本地坐标系来测量与执行） ，因此所有的矩阵都是右乘。从而得到结果

10、如下： 11111 ,0,0, nnnnnn axRotaTrdTrazRotAT 101001 nnn dCS（2.51） 1001011nnnCSa（2.52） 1001111 nnnnn dSSaCA比如，一般机器人的关节 2 与关节 3 之间的变换可以简化为：100333332 dCSSaAT（2.53）在机器人的基座上，可以从第一个关节开始变换到第二个关节，然后到第三个，再到机器人的手，最终到末端执行器。若把每个变换定义为，则可以得到许多表示变换的矩阵。在机器人的基座与手之间的总变换则为：（2.54）nnRHATT 321321其中 n 是关节数。对于一个具有六个自由度的机器人而言，

11、有 6 个 A 矩阵。为了简化 A 矩阵的计算，可以制作一张关节和连杆参数的表格，其中每个连杆和关节的参数值可从机器人的原理示意图上确定，并且可将这些参数代入A 矩阵。表 2.1 可用于这个目的。在以下几个例子中，我们将建立必要的坐标系，填写参数表，并将这些数值代入 A 矩阵。首先从简单的机器人开始，以后再考虑复杂的机器人。表 2.1 D-H 参数表# d a 123456例 2.18 对于如图 2.26 所示的简单机器人，根据 D-H 表示法，建立必要的坐标系，并填写相应的参数表。解：为方便起见，在此例中，假设关节 2，3 和 4 在同一平面内，即它们的值为 0。为建立机器人的坐标系，首先寻

12、找关节（如图 2.26 所示） 。该nd机器人有六个自由度，在这个简单机器人中，所有的关节都是旋转的。第一个关节（关节 1）在连杆 0（固定基座）和连杆 1 之间，关节 2 在连杆1 和连杆 2 之间，等等。首先，如前面已经讨论过的那样，对每个关节建立 z 轴，接着建立 z 轴。观察图 2.27 和图 2.28 所示的坐标可以发现，图2.28 是图 2.27 的简化线图。应注意每个坐标系原点 3 在它所在位置的原因。图 2.26 具有六个自由度的简单链式机器人图 2.27 简单六个自由度链式机器人的参考坐标系图 2.28 简单六个自由度链式机器人的参考坐标系线图从关节 1 开始， 表示第一个关

13、节，它是一个旋转关节。选择 与参考坐0z 0x标系的 x 轴平行，这样做仅仅是为了方便， 是一个固定的坐标轴，表示机器0x人的基座，它是不动的。第一个关节的运动是围绕着 - 轴进行的，但这两个0zx轴并不运动。接下来，在关节 2 处设定 ，因为坐标轴 和 是相交的，所以1z1垂直于 和 。 在 和 之间的公垂线方向上， 在 和 之间的公垂线1x0z12x1z 3x2z3方向上，类似地， 在 和 之间的公垂线方向上。最后， 和 是平行且共434 56线的。 表示关节 6 的运动，而 表示末端执行的运动。通常在运动方程中不5z6z包含末端执行器，但应包含末端执行器的坐标系，这是因为它可以容许进行从

14、坐标系 出发的变换。同时也要注意第一个和最后一个坐标系的原点的位5x置，它们将决定机器人的总编换方程。可以在第一个和最后的坐标系之间建立其他的（或不同的）中间坐标系，但只要第一个和最后的坐标系没有改变，机器人的总变换便是不变的。应注意的是，第一个关节的原点并不在关节的实际位置，但证明这样做是没有问题的，因为无论实际关节是高一点还是低一点，机器人的运动并不会有任何差异。因此，考虑原点位置时可不用考虑基座上关节的实际位置。接下来，我们将根据已建立的坐标系来填写表 2.2 中的参数。参考前一节中任意两个坐标系之间的四个运动的顺序。从 开始，有一个旋转运动将0xz转到了 ，为使得 与 轴重合，需要沿

15、和沿 的平移均为零，还需要一0x10x11个旋转将 转到 ，注意旋转是根据右手规则进行的，即将右手手指按旋转的0z方向弯曲，大拇指的方向则为旋转坐标轴的方向。到了这时， 就变换到0xz了 。1xz接下来，绕 旋转 ，将 转到了 ，然后沿 轴移动距离 ，使坐标系1z21x22x2a原点重合。由于前后两个 z 轴是平行的，所以没有必要绕 x 轴旋转。按照这样的步骤继续做下去，就能得到所需要的结果。必须要认识到，与其他机械类似，机器人也不会保持原理图中所示的一种构型不变。尽管机器人的原理图是二维的，但必须要想象出机器人的运动，也就是说，机器人的不同连杆和关节在运动时，与之相连的坐标系也随之运动。如果

16、这时原理图所示机器人构型的坐标轴处于特殊的位姿状态，当机器人移动时它们又会处于其他的点和姿态上。比如， 总是沿着关节 3 与关节 4 之间连3x线 的方向。当机器人的下臂绕关节 2 旋转而运动。在确定参数时，必须记住3a这一点。表 2.2 例 2.19 机器人的参数# d a 1 10 0 902 20 203 30 3a04 40 4-905 50 0 906 60 0 0表示旋转关节的关节变量，d 表示滑动关节的关节变量。因为这个机器人的关节全是旋转的，因此所有关节变量都是角度。通过简单地从参数表中选取参数代入 A 矩阵，便可写出每两个相邻关节之间的变换。例如，在坐标系 0 和 1 之间的

17、变换矩阵 可通过将 （sin =1,cos190=0, = ）以及指定 为 等代入 A 矩阵得到，对其他关节的 矩9090C 2A6阵也是这样，最后得：1011SA 10222aSCS（2.55）10333aSCSA 10444aSCSA1055S 1066S特别注意：为简化最后的解，将用到下列三角函数关系式：（2.56）1212121 )(CSCS在机器人的基座和手之间的总变换为：654321ATHR（2.57） 1000 )()()()( 232423523462346523465234 1111234 23245234165623423416562341 aSaSCSCS C例 2.19

18、 斯坦福机械手臂。在斯坦福机械手臂上指定坐标系（如图 2.29 所示） ，并填写参数表。斯坦福机械手臂是一个球坐标手臂，即开始的两个关节是旋转的，第三个关节是滑动的，最后三个腕关节全是旋转关节。图 2.29 斯坦福机械手臂示意图解：在看本题解答之前，现根据自己的理解来做，问题的答案在本章的最后。建议在看解答中建立的坐标系和机械手臂的解之前，先试着自己做。机器手臂最后的正运动学解是相邻关节之间的 6 个变换矩阵的乘积：1060zzyyxxHR paonTSTANGORD其中 65264542 645411 65264542CSCSn SCzyx 65264542 645411ozyx （2.58

19、）524254161CSaSzyx322113dpzyx2.8 机器人的你运动学解如前所述，这里真正重要的是你运动学解。为了使机器人手臂处于期望的位姿，如果有了逆运动学解就能确定每个关节的值。前面已对特定坐标系统的逆运动学解作了介绍。在这一部分，将研究求解逆运动方程的一般步骤。现在你可能已经注意到，前面的运动方程中有许多角度的耦合，比如 ，234C这就使得无法从矩阵中提取足够的元素来求解单个的正弦和余弦项以计算角度。为使角度解耦，可例行地用单个 矩阵左乘 矩阵，使得方程右边不再包括HRT1nA这个角度，于是可以找到产生角度的正弦值和余弦值的元素，并进而求得相应的角度。这里概要地给出了这个方法，

20、并将其用于例 2.19 中的简单机械手臂。虽然所给出的解决方法只针对这一给定构型的机器人，但也可以类似地用于其它机器人。正如在例 2.19 中看到的，表示机器人的最后方程为： 1000 )()()()( 2324235234623465234623465234 1111 232452341656234234165623423415 aSaSCSCS CATHR为了书写方便，将上面的矩阵表示为RHS(Right-Hand Side)。这里再次将机器人的期望位姿表示为：（2.59）10zzyyxxHRpaonT为了求解角度，从 开始，依次用 左乘上述两个矩阵，得到：1nAA（2.60）654321

21、1 RHS0paoAzzyyxx 654321 100 ApaonCSzzyyxx 1000 01000 56565 232423234234234234234 111 1CSCS aSaSCPaSoSnS SCyxyxyxyx zzZz yxyxyxyx（2.61）根据方程的 3，4 元素，有：（2.62）01CpSyx180)arctn(11 和xyp根据 1，4 元素和 2，4 元素，可得：（2.63）232423 23aSaSpCzyx整理上面两个方程并对两边平方，然后将平方值相加，得： 232423 2341)()( )(aSpCzyx 232323441( CSaaCSpzyx 根

22、据式（2.56）的三角函数方程，可得： 32322323 coscosCS于是：（2.64）32232442313 )()(aaSppCzyx在这个方程中，除 和 外，每个变量都是已知的， 和 将在后234SC234SC面求出。已知： 2331于是可得：（2.65）33arctnCS因为关节 2，3 和 4 都是平行的，左乘 和 的逆不会产生有用的结果。2A3下一步左乘 的逆，结果为：1A651231412314 RHS0AApaonzzyyxx （2.66）乘开后可得： 1000 )()()()( 03423234234123412341 3423241234123412341 aSpCPa

23、CSoCSnCS pCzyxzyxzyxzyx yyy zyxxzxzx10066555CS（2.67）根据式（2.67）矩阵的 3，3 元素，C)S-234124zyxaa（ （2.68）180rctn(2341234和yxz由此可计算 和 ，如前面所讨论过的，它们可用来计算 。234SC3现在再参照式（2.63） ，并在这里重复使用它就可计算角 的正弦和余弦值。2具体步骤如下： 2324231aSaSpCzyx由于 以及 ，可得：2112SC11C（2.69）2323423)(aSSapzyx上面两个方程中包含两个未知数，求解 和 ，可得：（2.70）2323 42341232 13423

24、)( )()( ()(aSaCaSppaCCS zyx yxz尽管这个方程较复杂，但它的所有元素都是已知的，因此可以计算得到：（2.71）)()( ()arctn 4233423123 14232 aSppCSzyx yxz 既然 和 已知，进而可得：2（2.72）3234因为式（2.68）中的 有两个解，所以 也有两个解。4根据式（2.67）中的 1，3 元素和 2，3 元素，可以得到：（2.73）xyzxaSC15424)S（和 yxzaCS123412345 )(rctan（2.74）也许已注意到，因为对于 没有解耦方程，所以必须用 矩阵的逆左乘式65A（2.67）来对它解耦。这样做后可

25、得到： 1000 23412342341234 1515 zyxzyx zyxzyx oCSonCSnC(2.75)106S根据式（2.75）中的 2，1 元素和 2，2 元素，得到：（2.76）zyxoCSonn23412346 )(arct 至此找到了 6 个方程，它们合在一起给出了机器人置于任何期望位姿时所需的关节值。虽然这种方法仅适用于给定的机器人，但也可采取类似的方法来处理其他的机器人。值得注意的是，仅仅因为机器人的最后三个关节交于一个公共点才使得这个方法有可能求解，否则就不能用这个方法来求解，而只能直接求解矩阵或通过计算矩阵的逆来求解未知的量。大多数工业机器人都有相交的腕关节。2.

26、9 机器人的逆运动学编程求解机器人逆运动问题所建立的方程可以直接用于驱动机器人到达一个位置。事实上，没有机器人真正用正运动方程求解这个问题，所用到的仅为计算关节值的 6 个方程，并反过来用它们驱动机器人到达期望位置。这样做是必须的，其实际原因是：计算机计算正运动方程的逆或将值代入正运动方程，并用高斯消去法来求解未知量（关节变量）将花费大量时间。为使机器人按预定的轨迹运动，譬如说直线，那么在一秒内必须多次反复计算关节变量。现假设机器人沿直线从起点 A 运动到终点 B，如果期间不采取其他措施，那么机器人从 A 运动到 B 的轨迹难以预测。机器人将运动它的所有关节直到他们都到达终值，这是机器人便到达

27、了终点 B，然而，机器人手在两点间运行的路径是未知的，它取决于机器人每个关节的变化率。为了使机器人按直线运动，必须把这一路径分成如图 2.30 所示的许多小段，让机器人按照分好的小段路径在两点间依次运动。这就意味着对每一小段路径都必须计算新的逆运动学解。典型情况下，每秒钟要对位置反复计算 50200 次。也就是说，如果计算逆解耗时 520ms 以上，那么机器人将丢失精度或不能按照指定路径运动。用来计算新解的时间越短，机器人的运动据越精确。因此，必须尽量减少不必要的计算，从而使计算机控制器能做更多的逆解计算。这也就是为什么设计者必须事先做好所有的数学处理，并仅需为计算机控制器编程来计算最终的解的

28、原因。第 5 章将详细讨论这个问题。图 2.30 直线的小段运动对于早先讨论过的旋转机器人情况，给定最终的期望位姿为：10zzyyxxHDESIRpaonT为了计算未知角度，控制器所需要的所有计算是如下的一组逆解： zyxyxz zyx yxzzyxyxzxy oCSonnaCaSpaCSpCaSCaaSppSap23412346 1234123454 4233423123 1423233232232442313 2323411 )(arct)(t )()()(arctnt )()( 180rctn8)t( 和和（2.77）虽然以上计算也并不简单，但用这些方程来计算角度要比对矩阵求逆或使用高斯

29、消去法计算要快得多。这里所有的运算都是简单的算术运算和三角运算。2.10 机器人的退化和灵巧特性退化 当机器人失去一个自由度，并因此不按所期望的状态运动时即称机器人发生了退化。在两种条件下会发生退化：（1）机器人关节达到其物理极限而不能进一步运动， （2）如果两个相似关节的 z 轴共线时，机器人可能会在其工作空间中变为退化状态。这意味此时无论哪个关节运动都将产生同样的运动，结果是控制器将不知道是哪个关节在运动。无论哪一种情况，机器人的自由度总数都小于 6，因此机器人的方程无解。在关节共线时，位置矩阵的行列式也为零。图 2.31 显示了一个处于垂直构型的简单机器人，其中关节 1 和 6 共线。可

30、以看到，无论关节 1 或关节 6 旋转，末端执行器的旋转结果都是一样的。实际上，这时指令控制器采取紧急行动是十分重要的，否则机器人将停止运行。应注意，这种情况只在两关节相似时才会发生，反之，如果一个关节是滑动型的，而另一个是旋转型的（例如斯坦福机械手臂的关节 3 和关节 4） ，那么即使它们的 z 轴共线，机器人也不会出现退化的现象。Paul 指出：如果 sin( ),sin( ),或 sin( )为 0，机器人就将退化。显然，可455以适当设计 和 来防止机器人退化。此外，如果任何时候 接近 或者45 50，机器人就将变成退化状态。180灵巧 一般认为只要确定了机器人手的位姿，就能为具有六个

31、自由度的机器人在其工作范围内的任何位置定位和定姿。实际上，随着机器人越来越接近其工作空间的极限，虽然机器人仍可能定位在期望的点上，但却有可能不能定姿在期望的位姿上。能对机器人定位但不能对它定姿的点的区域成为不灵巧区域。图 2.31 处于退化状态的机器人2.12 D-H 表示法的基本问题虽然 D-H 表示法已广泛用于机器人的运动建模和分析，并已成为解决该问题的标准方法，但它在技术上仍存在着根本的缺陷，很多研究者试图通过改进D-H 表示法来解决这个问题。其根本问题是：由于所有的运动都是关于 x 和 z轴的，而无法表示关于 y 轴的运动，因此只要有任何关于 y 轴的运动，此方法就不适用，而且这种情况

32、十分普遍。例如，假设原本应该平行的两个关节轴在安装时有一点小的偏差，由于两轴之间存在小的夹角，因此需要沿 y 轴运动。由于实际的工业机器人在其制造过程中都存在一定的误差，所以该误差不能用D-H 法来建模。例 2.20（续） 斯坦福机械手臂的参考坐标系。图 2.32 显示了例 2.20 中（如图2.29 所示）斯坦福机械手臂的参考坐标系。为了改进可视性，进行了简化。表2.3 所示为斯坦福机械手臂的参数表。图 2.32 斯坦福机械手臂的坐标系关于斯坦福机械手臂逆运动解的推导，请见参考文献5,13。以下是斯坦福手臂逆运动学解的结果汇总：其中 （2.78）21arctn)arctn(dpxy 2yxp

33、r（2.79）zySC12rt（2.80）zyxppSd2123如果 （2.81）180)(arctn42124 和zyxaSC05（2.82）zyx yxCaS212 1445 )( rt 其中66CSarctn14212456 yxzyx oSoo（2.83）zyxSS212 yxzyx CSC1446 表 2.3 图 2.32 所示斯坦福机械手臂的参数表# d a 1 10 0 -902 2d0 903 0 30 04 40 0 -905 50 0 906 60 0 02.13 设计项目：四自由度机器人利用本书中所介绍的四自由度机器人，结合本章所学的知识进行四自由度机器人的正逆运动学分析

34、。SCARA 型机器人的运动学模型的建立，包括机器人运动学方程的表示，以及运动学正解、逆解等，这些是研究机器人控制的重要基础，也是开放式机器人系统轨迹规划的重要基础。为了描述 SCARA 型机器人各连杆之间的数学关系，在此采用 Denavit 和 Hertenberg 提出的齐次变换矩阵的方法，即 D-H 法。SCARA 型机器人操作臂可以看作是一个开式运动链。它是由一系列连杆通过转动或移动关节串联而成的。为了研究操作臂各连杆之间的位移关系，可在每个连杆上固接一个坐标系，然后描述这些坐标系之间的关系。2.13.1 SCARA 机器人坐标系的建立1.SCARA 机器人坐标系建立原则根据 D-H

35、坐标系建立方法， SCARA 机器人的每个关节坐标系的建立可参照以下的三原则(1) 轴沿着第 n 个关节的运动轴;基坐标系的选择为:当第一关节变量为零nz时，零坐标系与一坐标系重合。(2) 轴垂直于 轴并指向离开 轴的方向。nxnznz(3) 轴的方向按右手定则确定。y2.构件参数的确定根据 D-H 构件坐标系表示法，构件本身的结构参数 、1na和相对位置参数 、 可由以下的方法确定:1nnd(1) 为绕 轴(按右手定则)由 轴到 轴的关节角。z1nxn(2) 为沿 轴，将 轴平移至 轴的距离。ndn1n(3) 为沿 轴从 量至 轴的距离。1a1xzn(4) 为绕 轴(按右手定则)由 轴到 轴

36、的偏转角。nn 1zn3.变换矩阵的建立全部的连杆规定坐标系之后，就可以按照下列的顺序来建立相邻两连杆 n-1 和 n 之间的相对关系:(1)绕 轴转 角。1nx1(2)沿 轴移动 。na(3)绕 轴转 角。nz(4)沿 轴移动 。nd这种关系可由表示连杆 n 对连杆 n-1 相对位置齐次变换 来表征。即nT1),(),(),(),(111 tnrntrn dzTaxxT展开上式得11111cossi0icosisinnincco00n nn ad （2.84）由于 描述第 n 个连杆相对于第 n-1 连杆的位姿，对于 SCARA 教学机器nT1人(四个自由度) ，机器人的末端装置即为连杆 4

37、 的坐标系，它与基座的关系为:01234T图 2.33SCARA 机器人的 D-H 连杆坐标系的建立Figure2.33 Construct of SCARA D-H link coordinate systems如图 2.33 坐标系，可写出连杆 n 相对于 n-1 变换矩阵 :nT1100csT2110cslT223301lTd401csT（2.85）其中： 以下相同。cos,innn相应的连杆初始位置及参数列于表 2.4，表中 、 为关节变量。nd表 2.4 SCARA 机器人的杆件参数Table2.4 Component Link Parameters of SCARE构件 1na1n

38、ndn1cosn1in1 0 0 0 11 02 l0 0 21 03 20 30 1 04 0 0 0 41 02.13.2 SCARA 机器人的正运动学分析各连杆变换矩阵相乘，可得到 SCARA 机器人末端执行器的位姿方程(正运动学方程) 为 01234 4124124124124122100xxyyzznoapTTdcscscscsclscl 300d (2.86)式(2.86)表示了 SCARA 手臂变换矩阵 ，它描述了末端连杆坐标系 4相40T对基坐标系0 的位姿2.13.3 SCARA 机器人的逆运动学分析1.求关节变量 为了分离变量，对方程的两边同时左乘 ,1 01T得: 010

39、12344TTd即：1 24242130 0001xxyyzzcsnoapcscsclsd 左右矩阵中的第一行第四个元素(1.4)，第二行第四个元素(2.4)分别相等。即:1121cosincosi ixypl (2.87)由以上两式联立可得:211arctnA（2.88）式中：221;arctnxyyxlppA2 求关节变量 由式(2.87)可得:212sinarctorl（2.89）式中： 2;arctnyxyxprp3 求关节变量 再令左右矩阵中的第三行第四个元素(3.4)相等，可得:3d3zdp(2.90)4 求关节变量 再令左右矩阵中的第一行第一个元素、第二行第一个元素4(1.1，2

40、.1)分别相等，即： 112424cosincossiniicoixy由上两式可求得:114 2sicosartninxy（2.91）至此，机器人的所有运动学逆解都已求出。在逆解的求解过程中只进行了一次矩阵逆乘，从而使计算过程大为简化，从 的表达式中可以看出它有两个1解，所以 SCARA 机器人应该存在两组解。运动学分析提供了机器人运动规划和轨迹控制的理论基础。2.14 小结本章讨论了用矩阵表示点、向量、坐标系、及变换的方法，并利用矩阵讨论了几种特定类型机器人的正逆运动方程以及欧拉角和 RPY 姿态角，这些特定类型机器人包括直角坐标、圆柱坐标和球坐标机器人。然而，本章的主旨是学习如何表示多自由度机器人在空间的运动，以及如何用 Denavit-Hartenberg 表示法导出机器人的正逆运动学方程。这种方法可用于表示任何一种机器人的构型，而不管关节的数量和类型，以及关节和连杆的偏移和扭转。下一章将接着讨论机器人的微分运动，实际等效于机器人的速度分析。