3.高階部分
4.總結
今天看到csdn上有個分享個人技術棧的活動,雖然我不是乙個正規的程式設計師,也不搞前端、後端這些,但我一直在csdn上通過寫部落格對我的學習進行總結,於是我突發奇想,不如我也寫一下我的個人技術棧,針對機械臂控制入門的,因為我水平也不高,所以本文內容也許不夠飽滿,也不夠準確,但是本文所提及的技術都是我現在正在學習的,希望能與大家一起分享。
掌握對空間的描述以及空間變化是基礎中的基礎,因為在進行機械人建模、控制等,都需要在空間中對機械人進行描述,比如各個關節之間的位置關係、末端執行器的位姿描述、軌跡規劃等。這一部分可以在閱讀書籍的時候,配合使用matlab等**平台進行**,建立直觀印象。
需要重點學習:
這一部分掌握之後便可進入下一部分學習。
運動學,顧名思義,是對機械人運動的描述方法,即關節角度、位姿、速度,不涉及力學、加速度等。運動學可以分為正運動學、逆運動學和微分運動學:
運動學能夠用來進行軌跡規劃等操作。
為了實現機械臂的高精度控制,學習動力學建模是非常有必要的。動力學即分析機械臂力與運動的關係,分為:
動力學建模有很多種方法,可以根據自己的實際需要來進行選擇,這裡我就例舉三個我比較熟悉的建模方法:
如果對動力學建模過程有點不明白,還可以去簡單學習一些理論力學知識。如果研究更加深入,需要考慮電機和減速器等伺服驅動模型時,則還需要對同步電機、直流電機進行學習。
因為我本人本科是學自動化的,所以對自動控制理論比較熟悉,對於剛入門的朋友,可以直接上手學習pid控制,因為pid控制是基於誤差而不是基於模型,比較簡單實用,也是現在應用最廣泛的控制方法,明白它的流程,如果有不明白的地方,再針對這一部分學習相應的控制理論。然後就是看書看例程看**,自己搭建**平台實現一些簡單的機械臂控制。
高階部分也是我現在正在研究學習的地方,所以可能寫的不是很全面,僅供參考。
機械人引數常常會因為製造工藝等原因產生一定的誤差,為了能夠使模型更加精準,需要對模型引數進行辨識、標定,這裡一般用到的知識有最小二乘法、觀測器、卡爾曼濾波等,可以根據自己的實際需求進行學習,我用的比較多的就是最小二乘法。
機械人作為乙個非線性、強耦合系統,學習非線性控制也是很有必要的,我用的比較多的就是滑模控制,非線性控制都是基於模型的控制,因此可以和引數辨識結合起來使用。
關於這一部分可以參考我之前的部落格,我反正是覺得指數座標比dh引數更加實用。
第一次寫技術棧類的文章,可能有點亂,希望大家多多包涵。我從去年10月做畢業設計開始,便按照上述的技術棧路線進行的機械臂學習,獲得了校級優秀畢業**三等獎,現在也是準研究生狀態,正在對指數座標和引數辨識進行學習,希望這篇文章能夠幫助到剛入門學習機械人的朋友,也希望自己能夠不忘初心,未來三年努力衝!
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