【摘 要】
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为提高一般6R机器人逆运动学算法的精度和效率,提出一种基于符号运算和矩阵分解的优化算法。对6个基础逆运动学方程作变换,采用符号运算预处理得到14个逆运动学方程,避免大量
【机 构】
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浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
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为提高一般6R机器人逆运动学算法的精度和效率,提出一种基于符号运算和矩阵分解的优化算法。对6个基础逆运动学方程作变换,采用符号运算预处理得到14个逆运动学方程,避免大量浮点数计算累积误差。利用其中6个方程与关节变量3无关的特点,将目标矩阵从24阶降低到16阶,包含的关节变量从3个增加到4个。把一元16次方程求根问题转换为矩阵特征分解问题,并选取较高数量级的相关数据元素计算关节变量,进一步提高了算法精度。以一般6R机器人为例,求解结果表明,提出的算法能够得到具有任意期望精度的最多16组实数逆运动学解。
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