【智能制造-16】奇异点

什么是奇异点?

机器人的奇异点(Singularity)是指机器人在某些特定姿态或关节位置下,无法进行正常运动或控制的情况。在奇异点处,机器人的运动学模型出现问题,导致无法准确计算逆运动学解或运动学解存在无穷多个。

奇异点(Singularity)不仅仅表示机器人的运动学解有无数多的情况,它是一个更广义的概念。

在机器人运动学中,奇异点通常指的是机器人在某些特定姿态或关节位置下,其运动学模型存在问题,导致逆运动学解存在无穷多个或无法计算逆运动学解的情况 。这意味着在奇异点附近,机器人可能无法通过逆运动学计算得到唯一的解,因为存在多个可能的解或解不存在

奇异点的出现与机器人的结构、关节配置以及运动学模型等因素密切相关。在奇异点处,机器人的机械构型或关节状态导致运动学模型中存在矛盾或不一致的情况,从而使逆运动学解无法确定。这可能导致机器人运动不稳定、姿态快速变化、无法实现所需的运动轨迹、动力学问题或运动范围受限等问题。

因此,奇异点并不仅仅表示运动学解有无数多的情况,它还表示机器人在特定姿态或关节位置下的运动学模型存在问题,导致逆运动学解的不确定性或无法计算。奇异点是机器人运动学分析和控制中需要特别关注和处理的重要问题。

奇异点可能会导致以下问题:

  1. 运动不稳定:在奇异点附近,机器人的运动可能变得不稳定,导致姿态的快速变化或无法实现所需的运动轨迹。
  2. 动力学问题:奇异点处可能会出现较大的关节力矩或加速度,导致机器人的动力学特性变得不可控或不稳定。
  3. 运动范围受限:在奇异点附近,机器人的运动范围可能受到限制,无法覆盖特定区域或执行特定任务。

奇异点和不可达点

  1. 奇异点(Singularity)指的是机器人在某些特定姿态或关节位置下,其运动学模型存在问题,导致逆运动学解存在无穷多个或无法计算逆运动学解的情况。奇异点的出现可能导致机器人运动不稳定、动力学问题或运动范围受限等情况。奇异点的特点是机器人在该位置附近的姿态或关节状态使得运动学模型无法提供唯一的解。

  2. 不可达点(Unreachable Point)指的是机器人无法到达的特定位置或姿态。这可能是由于机器人结构、工作空间限制、关节限制或其他约束条件导致的。不可达点的特点是机器人无法达到该位置或姿态,无论如何调整关节状态或控制策略。

  3. 虽然奇异点和不可达点都与机器人的运动学相关,但它们表示不同的情况。奇异点是指机器人在某些位置或姿态下运动学模型出现问题,逆运动学解不唯一或无法计算;而不可达点是指机器人无法到达的位置或姿态,无法通过合理的关节调整或控制策略实现。

需要注意的是,奇异点和不可达点都是机器人运动学中需要特别注意和处理的问题,因为它们可能会对机器人的性能、稳定性和工作能力产生影响。在机器人系统设计和控制中,应综合考虑奇异点和不可达点,并采取适当的策略来规避或处理这些问题,以确保机器人的正常运动和工作能力。

奇异规避的方法?

  1. 路径规划:使用合适的路径规划算法,可以避免机器人运动经过奇异点。路径规划算法可以考虑机器人的运动学模型和避免奇异点的约束条件,生成平滑、稳定且避开奇异点的运动轨迹。
  2. 关节限制:通过设置关节限制或工作空间边界,限制机器人关节的运动范围,使其保持在非奇异区域内。这可以通过硬件限位器、软件程序或传感器来实现。通过限制关节运动范围,可以防止机器人进入奇异点附近的区域。
  3. 姿态调整:在特定情况下,可以通过姿态调整或控制策略来规避奇异点。通过调整机器人的姿态或控制参数,可以使机器人在工作过程中尽量避免进入奇异点附近的姿态或关节状态。
  4. 选择合适的机器人结构:在设计机器人系统时,选择合适的机器人结构和关节配置可以减少奇异点的出现。某些机器人结构相对于其他结构更容易避免奇异点,因此在选择机器人类型时应考虑其运动学特性。
  5. 系统优化:通过优化机器人系统的结构和参数配置,可以减小奇异点的影响。通过合理的设计和参数选择,可以使机器人系统在整个工作空间内具有更好的运动性能和稳定性,从而减少奇异点的发生。

需要注意的是,奇异点是机器人系统中的一个挑战,但并非所有机器人系统都会面临奇异点问题。具体的奇异点位置和规避策略会受到机器人结构、类型和应用环境等因素的影响。因此,在实际应用中,应根据具体情况进行系统设计和优化,以确保机器人系统的性能和稳定性。

相关推荐
EasyCVR34 分钟前
ISUP协议视频平台EasyCVR私有化部署视频平台如何实现RTMP推流将大疆无人机的视频画面回传?
服务器·网络·数据库·人工智能·音视频·无人机
封步宇AIGC1 小时前
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-3.4.1.4.A股衍生数据
人工智能·python·机器学习·数据挖掘
爱写代码的小朋友1 小时前
基于图像处理与机器学习的车牌检测识别系统设计与实现
图像处理·人工智能·机器学习
摆烂小白敲代码1 小时前
【机器学习】K近邻算法
c++·人工智能·算法·机器学习·近邻算法
UQI-LIUWJ2 小时前
模型运行速度笔记: s/epoch VS s/iter
人工智能·笔记·机器学习
墨绿色的摆渡人2 小时前
用 Python 从零开始创建神经网络(三):添加层级(Adding Layers)
人工智能·python·深度学习·神经网络
nuc_baixu2 小时前
opencv kdtree & pcl kdtree 效率对比
人工智能·opencv·计算机视觉
学步_技术2 小时前
自动驾驶系列—自动驾驶中的短距离感知:超声波雷达的核心技术与场景应用
人工智能·机器学习·自动驾驶·uss
凡人的AI工具箱2 小时前
15分钟学 Go 第 54 天 :项目总结与经验分享
开发语言·人工智能·后端·算法·golang
&永恒的星河&3 小时前
爆火的AI智能助手ChatGPT中自注意力机制的演化与优化
人工智能·chatgpt