[足式机器人]Part3 机构运动学与动力学分析与建模 Ch00-3(3) 刚体的位形 Configuration of Rigid Body

发布时间:2024年01月22日

本文仅供学习使用,总结很多本现有讲述运动学或动力学书籍后的总结,从矢量的角度进行分析,方法比较传统,但更易理解,并且现有的看似抽象方法,两者本质上并无不同。

2024年底本人学位论文发表后方可摘抄
若有帮助请引用
本文参考:
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食用方法
如何表达刚体在空间中的位置与姿态
姿态参数如何表达?不同表达方式直接的转换关系?
旋转矩阵?转换矩阵?有什么意义和性质?转置代表什么?
如何表示连续变换?——与RPY有关
齐次坐标的意义——简化公式?
务必自己推导全部公式,并理解每个符号的含义

机构运动学与动力学分析与建模 Ch00-3刚体的位形 Configuration of Rigid BodyPart3


3.8 点、线、面、向量在坐标系下的表达

对于固定坐标系下同一点/向量,在不同坐标系 { A } , { B } \left\{ A \right\} ,\left\{ B \right\} {A},{B}下进行表达,存在如下转换关系:
R ? V e c t o r A = [ Q B A ] R ? V e c t o r B \vec{R}_{\mathrm{Vector}}^{A}=\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \vec{R}_{\mathrm{Vector}}^{B} R VectorA?=[QBA?]R VectorB?
R ? P A = [ Q B A ] R ? P B + R ? B A \vec{R}_{\mathrm{P}}^{A}=\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \vec{R}_{\mathrm{P}}^{B}+\vec{R}_{\mathrm{B}}^{A} R PA?=[QBA?]R PB?+R BA?
对于固定坐标系下同一线/面,在不同坐标系 { A } , { B } \left\{ A \right\} ,\left\{ B \right\} {A},{B}下进行表达,存在如下转换关系:
R ? P A + λ R ? V e c t o r A = [ Q B A ] R ? P B + R ? B A + λ [ Q B A ] R ? V e c t o r B = [ Q B A ] ( R ? P B + λ R ? V e c t o r B ) + R ? B A \vec{R}_{\mathrm{P}}^{A}+\lambda \vec{R}_{\mathrm{Vector}}^{A}=\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \vec{R}_{\mathrm{P}}^{B}+\vec{R}_{\mathrm{B}}^{A}+\lambda \left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \vec{R}_{\mathrm{Vector}}^{B}=\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \left( \vec{R}_{\mathrm{P}}^{B}+\lambda \vec{R}_{\mathrm{Vector}}^{B} \right) +\vec{R}_{\mathrm{B}}^{A} R PA?+λR VectorA?=[QBA?]R PB?+R BA?+λ[QBA?]R VectorB?=[QBA?](R PB?+λR VectorB?)+R BA?
R ? P A + λ 1 R ? V e c t o r 1 A + λ 2 R ? V e c t o r 2 A = [ Q B A ] R ? P B + R ? B A + λ 1 [ Q B A ] R ? V e c t o r 1 B + λ 2 [ Q B A ] R ? V e c t o r 2 B = [ Q B A ] ( R ? P B + λ 1 R ? V e c t o r 1 B + λ 2 R ? V e c t o r 2 B ) + R ? B A \vec{R}_{\mathrm{P}}^{A}+\lambda _1\vec{R}_{\mathrm{Vector}_1}^{A}+\lambda _2\vec{R}_{\mathrm{Vector}_2}^{A}=\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \vec{R}_{\mathrm{P}}^{B}+\vec{R}_{\mathrm{B}}^{A}+\lambda _1\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \vec{R}_{\mathrm{Vector}_1}^{B}+\lambda _2\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \vec{R}_{\mathrm{Vector}_2}^{B}=\left[ Q_{\mathrm{B}}^{A} \right] \left( \vec{R}_{\mathrm{P}}^{B}+\lambda _1\vec{R}_{\mathrm{Vector}_1}^{B}+\lambda _2\vec{R}_{\mathrm{Vector}_2}^{B} \right) +\vec{R}_{\mathrm{B}}^{A} R PA?+λ1?R Vector1?A?+λ2?R Vector2?A?=[QBA?]R PB?+R BA?+λ1?[QBA?]R Vector1?B?+λ2?[QBA?]R Vector2?B?=[QBA?](R PB?+λ1?R Vector1?B?+λ2?R Vector2?B?)+R BA?

3.8.1 线的特征

  • 线的单位方向 l ? \vec{l} l
    已知平面上存在点 P 1 ( x 1 , y 1 , z 1 ) , P 2 ( x 2 , y 2 , z 2 ) P_1\left( x_1,y_1,z_1 \right) ,P_2\left( x_2,y_2,z_2 \right) P1?(x1?,y1?,z1?),P2?(x2?,y2?,z2?),则其单位方向向量 l ? \vec{l} l 为:
    l ? = P 1 P 2 ? ∣ P 1 P 2 ? ∣ = ( x 2 ? x 1 ) i ? + ( y 2 ? y 1 ) j ? + ( z 2 ? z 1 ) k ? ( x 2 ? x 1 ) 2 + ( y 2 ? y 1 ) 2 + ( z 2 ? z 1 ) 2 \vec{l}=\frac{\overrightharpoon{P_1P_2}}{\left| \overrightharpoon{P_1P_2} \right|}=\frac{\left( x_2-x_1 \right) \vec{i}+\left( y_2-y_1 \right) \vec{j}+\left( z_2-z_1 \right) \vec{k}}{\sqrt{\left( x_2-x_1 \right) ^2+\left( y_2-y_1 \right) ^2+\left( z_2-z_1 \right) ^2}} l = ?P1?P2? ? ?P1?P2? ??=(x2??x1?)2+(y2??y1?)2+(z2??z1?)2 ?(x2??x1?)i +(y2??y1?)j ?+(z2??z1?)k ?
  • 线的姿态参数 ( θ , ? ) \left( \theta ,\phi \right) (θ,?)(见1.2.3)
    已知平面上存在点 P 1 ( x 1 , y 1 , z 1 ) , P 2 ( x 2 , y 2 , z 2 ) P_1\left( x_1,y_1,z_1 \right) ,P_2\left( x_2,y_2,z_2 \right) P1?(x1?,y1?,z1?),P2?(x2?,y2?,z2?),则其球坐标系姿态角 ( θ , ? ) \left( \theta ,\phi \right) (θ,?), 为:
    R ? P 1 P 2 F = ( x 2 ? x 1 ) i ? + ( y 2 ? y 1 ) j ? + ( z 2 ? z 1 ) k ? = ∣ P 1 P 2 ? ∣ ( cos ? ? sin ? θ i ? + sin ? ? sin ? θ j ? + cos ? ? k ? ) ? { ? = a r c cos ? ( z 2 ? z 1 ∣ P 1 P 2 ? ∣ ) θ = a r c sin ? ( ( x 2 ? x 1 ) 2 + ( y 2 ? y 1 ) 2 ) ? π 2 ( y 2 ? y 1 ∣ y 2 ? y 1 ∣ ? 1 ) ∣ P 1 P 2 ? ∣ \vec{R}_{P_1P_2}^{F}=\left( x_2-x_1 \right) \vec{i}+\left( y_2-y_1 \right) \vec{j}+\left( z_2-z_1 \right) \vec{k}=\left| \overrightharpoon{P_1P_2} \right|\left( \cos \phi \sin \theta \vec{i}+\sin \phi \sin \theta \vec{j}+\cos \phi \vec{k} \right) \\ \Rightarrow \begin{cases} \phi =\mathrm{arc}\cos \left( \frac{z_2-z_1}{\left| \overrightharpoon{P_1P_2} \right|} \right)\\ \theta =\mathrm{arc}\sin \frac{\left( \sqrt{\left( x_2-x_1 \right) ^2+\left( y_2-y_1 \right) ^2} \right) -\frac{\pi}{2}\left( \frac{y_2-y_1}{\left| y_2-y_1 \right|}-1 \right)}{\left| \overrightharpoon{P_1P_2} \right|}\\ \end{cases} R P1?P2?F?=(x2??x1?)i +(y2??y1?)j ?+(z2??z1?)k = ?P1?P2? ? ?(cos?sinθi +sin?sinθj ?+cos?k )?? ? ???=arccos ? ?P1?P2? ? ?z2??z1?? ?θ=arcsin ?P1?P2? ? ?((x2??x1?)2+(y2??y1?)2 ?)?2π?(y2??y1?y2??y1???1)??

3.8.2 面的特征

  • 法矢量 n ? \vec{n} n
    已知平面上存在点 P 1 ( x 1 , y 1 , z 1 ) , P 2 ( x 2 , y 2 , z 2 ) , P 3 ( x 3 , y 3 , z 3 ) P_1\left( x_1,y_1,z_1 \right) ,P_2\left( x_2,y_2,z_2 \right) ,P_3\left( x_3,y_3,z_3 \right) P1?(x1?,y1?,z1?),P2?(x2?,y2?,z2?),P3?(x3?,y3?,z3?), 则其法矢量 n ? \vec{n} n 为:
    n ? = P 1 P 2 ? × P 1 P 3 ? = ∣ i ? j ? k ? x 2 ? x 1 y 2 ? y 1 z 2 ? z 1 x 3 ? x 1 y 3 ? y 1 z 3 ? z 1 ∣ = a i ? + b j ? + c k ? ; n ? ( a , b , c ) { a = ( y 2 ? y 1 ) ( z 3 ? z 1 ) ? ( y 3 ? y 1 ) ( z 2 ? z 1 ) b = ( z 2 ? z 1 ) ( x 3 ? x 1 ) ? ( z 3 ? z 1 ) ( x 2 ? x 1 ) c = ( x 2 ? x 1 ) ( y 3 ? y 1 ) ? ( x 3 ? x 1 ) ( y 2 ? y 1 ) ?? \vec{n}=\overrightharpoon{P_1P_2}\times \overrightharpoon{P_1P_3}=\left| \begin{matrix} \vec{i}& \vec{j}& \vec{k}\\ x_2-x_1& y_2-y_1& z_2-z_1\\ x_3-x_1& y_3-y_1& z_3-z_1\\ \end{matrix} \right|=a\vec{i}+b\vec{j}+c\vec{k};\vec{n}\left( a,b,c \right) \\ \begin{cases} a=\left( y_2-y_1 \right) \left( z_3-z_1 \right) -\left( y_3-y_1 \right) \left( z_2-z_1 \right)\\ b=\left( z_2-z_1 \right) \left( x_3-x_1 \right) -\left( z_3-z_1 \right) \left( x_2-x_1 \right)\\ c=\left( x_2-x_1 \right) \left( y_3-y_1 \right) -\left( x_3-x_1 \right) \left( y_2-y_1 \right) \,\,\\ \end{cases} n =P1?P2? ?×P1?P3? ?= ?i x2??x1?x3??x1??j ?y2??y1?y3??y1??k z2??z1?z3??z1?? ?=ai +bj ?+ck ;n (a,b,c)? ? ??a=(y2??y1?)(z3??z1?)?(y3??y1?)(z2??z1?)b=(z2??z1?)(x3??x1?)?(z3??z1?)(x2??x1?)c=(x2??x1?)(y3??y1?)?(x3??x1?)(y2??y1?)?

  • 平面的姿态参数
    已知平面上存在点 P 1 ( x 1 , y 1 , z 1 ) , P 2 ( x 2 , y 2 , z 2 ) , P 3 ( x 3 , y 3 , z 3 ) P_1\left( x_1,y_1,z_1 \right) ,P_2\left( x_2,y_2,z_2 \right) ,P_3\left( x_3,y_3,z_3 \right) P1?(x1?,y1?,z1?),P2?(x2?,y2?,z2?),P3?(x3?,y3?,z3?), 令 i ? M = P 1 P 2 ? ∣ P 1 P 2 ? ∣ = ( x 2 ? x 1 ) i ? + ( y 2 ? y 1 ) j ? + ( z 2 ? z 1 ) k ? ( x 2 ? x 1 ) 2 + ( y 2 ? y 1 ) 2 + ( z 2 ? z 1 ) 2 \vec{i}^M=\frac{\overrightharpoon{P_1P_2}}{\left| \overrightharpoon{P_1P_2} \right|}=\frac{\left( x_2-x_1 \right) \vec{i}+\left( y_2-y_1 \right) \vec{j}+\left( z_2-z_1 \right) \vec{k}}{\sqrt{\left( x_2-x_1 \right) ^2+\left( y_2-y_1 \right) ^2+\left( z_2-z_1 \right) ^2}} i M= ?P1?P2? ? ?P1?P2? ??=(x2??x1?)2+(y2??y1?)2+(z2??z1?)2 ?(x2??x1?)i +(y2??y1?)j ?+(z2??z1?)k ?, k ? M = a i ? F + b j ? F + c k ? F a 2 + b 2 + c 2 , { a = ( y 2 ? y 1 ) ( z 3 ? z 1 ) ? ( y 3 ? y 1 ) ( z 2 ? z 1 ) b = ( z 2 ? z 1 ) ( x 3 ? x 1 ) ? ( z 3 ? z 1 ) ( x 2 ? x 1 ) c = ( x 2 ? x 1 ) ( y 3 ? y 1 ) ? ( x 3 ? x 1 ) ( y 2 ? y 1 ) ?? \vec{k}^M=\frac{a\vec{i}^F+b\vec{j}^F+c\vec{k}^F}{\sqrt{a^2+b^2+c^2}},\begin{cases} a=\left( y_2-y_1 \right) \left( z_3-z_1 \right) -\left( y_3-y_1 \right) \left( z_2-z_1 \right)\\ b=\left( z_2-z_1 \right) \left( x_3-x_1 \right) -\left( z_3-z_1 \right) \left( x_2-x_1 \right)\\ c=\left( x_2-x_1 \right) \left( y_3-y_1 \right) -\left( x_3-x_1 \right) \left( y_2-y_1 \right) \,\,\\ \end{cases} k M=a2+b2+c2 ?ai F+bj ?F+ck F?,? ? ??a=(y2??y1?)(z3??z1?)?(y3??y1?)(z2??z1?)b=(z2??z1?)(x3??x1?)?(z3??z1?)(x2??x1?)c=(x2??x1?)(y3??y1?)?(x3??x1?)(y2??y1?)?, 根据笛卡尔坐标系的基矢量转换关系: j ? M = k ? M × i ? M \vec{j}^M=\vec{k}^M\times \vec{i}^M j ?M=k M×i M
    可得:
    [ i ? M j ? M k ? M ] = [ Q F M ] [ i ? F j ? F k ? F ] ; [ Q M F ] = [ Q F M ] T = [ q 11 q 12 q 13 q 21 q 22 q 23 q 31 q 32 q 33 ] \left[ \begin{array}{c} \vec{i}^M\\ \vec{j}^M\\ \vec{k}^M\\ \end{array} \right] =\left[ Q_{\mathrm{F}}^{M} \right] \left[ \begin{array}{c} \vec{i}^F\\ \vec{j}^F\\ \vec{k}^F\\ \end{array} \right] ;\left[ Q_{\mathrm{M}}^{F} \right] =\left[ Q_{\mathrm{F}}^{M} \right] ^{\mathrm{T}}=\left[ \begin{matrix} q_{11}& q_{12}& q_{13}\\ q_{21}& q_{22}& q_{23}\\ q_{31}& q_{32}& q_{33}\\ \end{matrix} \right] ?i Mj ?Mk M? ?=[QFM?] ?i Fj ?Fk F? ?;[QMF?]=[QFM?]T= ?q11?q21?q31??q12?q22?q32??q13?q23?q33?? ?
    将该矩阵内的元素带入上述小节中对应的转换关系,即可得到对应表达下的姿态参数。

3.9 简单的示例与计算

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文章来源:https://blog.csdn.net/LiongLoure/article/details/135745778
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