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基于可变加权矩阵的机器人雅可比矩阵规范化  
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【英文篇名】 Jacobian Matrix Normalization Based on Variable Weighting Matrix
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【作者】 刘志忠; 柳洪义; 罗忠; 王菲;
【英文作者】 LIU Zhizhong; LIU Hongyi; LUO Zhong; WANG Fei; School of Mechanical Engineering & Automation; Northeastern University; School of Mechanical & Power Engineering; Henan Polytechnic University;
【作者单位】 东北大学机械工程与自动化学院; 河南理工大学机械与动力工程学院;
【文献出处】 机械工程学报 , Journal of Mechanical Engineering, 编辑部邮箱 2014年 23期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 机器人; 灵活性; 雅可比矩阵规范化; 可变加权矩阵;
【英文关键词】 robot manipulator; dexterity; Jacobian matrix normalization; variable weighting matrix;
【摘要】 末端同时具有平移和转动自由度的机器人雅可比矩阵量纲不统一,导致灵活性指标计算困难,针对此问题提出一种简洁有效的基于可变加权矩阵的雅可比矩阵规范化方法。分析现有规范化方法的原理和不足,根据机器人灵活性的本质意义,提出使对应末端两类速度的雅可比矩阵行矢量有效相对化是雅可比矩阵规范化的核心问题。从雅可比矩阵条件数的定义和各向同性位形的要求出发,给出了雅可比矩阵规范化的一般思路和方法,定义了可变加权矩阵概念。可变加权矩阵直接由雅可比矩阵自身导出,并用于雅可比矩阵规范化,避免了现有方法需要引入额外参数的缺点和不便,也证明了灵活性是机器人的固有属性,与任何额外引入的参数无关。以6R机器人为例进行的理论推导,和以平面3R机器人和Puma560机器人为例进行的数值仿真,验证了可变加权矩阵方法的有效性。
【英文摘要】 The Jacobian matrix of a robot with both rotational and translational DOFs consists of entries have different units, which result in the difficulty to compute the dexterity measures of the robot. To solve this problem, a simple but effective method based on variable weighting matrix to normalize the Jacobian matrix is presented. The principles and disvantages of the traditional normalizing methods are analyzed, and based on the essence of robot dexterity, it is pointed out that the core problem of normalizi...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(51105064)
【更新日期】 2015-01-15
【分类号】 TP242
【正文快照】 0前言*机器人运动灵活性指标,包括:雅可比矩阵条件数、可操作度、最小奇异值、最小条件数倒数、全域性能指标等,都以雅可比矩阵的条件数或奇异值为基础[1-2],而雅可比矩阵的条件数或奇异值计算要求雅可比矩阵所有元素的量纲统一,否则得不到正确结果。明显的表现就是,连杆尺寸采

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