机器人学基础机器人动力学蔡自兴课件•机器人动力学概述contents•机器人动力学建模•机器人运动学与动力学关系•机器人动力学仿真与实验验证•机器人动力学在智能控制中应用•总结与展望目录01机器人动力学概述机器人动力学定义0102机器人动力学研究内容01020304动力学建模运动规划与控制动力学参数辨识动力学仿真与优化机器人动力学研究方法牛顿-欧拉法凯恩方法。拉格朗日法计算机仿真法02机器人动力学建模机器人动力学方程建立牛顿-欧拉方程拉格朗日方程凯恩方程机器人动力学模型分类集中式动力学模型分布式动力学模型针对机器人的各个连杆和关节，分别建立动力学方程，并通过约束关系进行连接。机器人动力学模型求解方法数值解法解析解法03机器人运动学与动力学关系机器人运动学方程回顾正向运动学方程描述机器人关节变量与机器人末端执行器在机器人坐标系中的位置和姿态之间的关系。逆向运动学方程已知机器人末端执行器在机器人坐标系中的期望位置和姿态，计算机器人关节变量的值，使机器人达到期望位姿。机器人运动学与动力学关系分析运动学方程与动力学方程的关系运动学方程描述了机器人的运动学特性，而动力学方程描述了机器人的动态特性，两者相互关联，共同决定了机器人的运动行为。运动学参数对动力学性能的影响机器人的运动学参数，如连杆长度、关节角度范围等，对机器人的动力学性能有重要影响，如惯性、刚度等。基于运动学的机器人动力学控制策略基于运动学的轨迹规划基于动力学的控制策略04机器人动力学仿真与实验验证机器人动力学仿真方法介绍动力学模型建立仿真软件选择根据拉格朗日方程或牛顿-欧拉方程，建立机器人的动力学模型。选择MATLAB/Simulink、ADAMS等仿真软件进行动力学仿真。参数设置与初始条件设定机器人的物理参数、运动范围、初始状态等。仿真结果展示与分析轨迹跟踪性能01动态响应特性关节力矩变化0203实验验证方案设计与实施实验平台搭建实验参数设置数据采集与分析05机器人动力学在智能控制中应用智能控制算法在机器人动力学中应用模糊控制01神经网络控制02遗传算法优化03基于深度学习的机器人动力学控制策略深度学习模型构建数据驱动控制自适应控制强化学习在机器人动力学中应用与展望多智能体协同控制强化学习算法应用未来发展趋势用06总结与展望本课程重点内容回顾机器人动力学基础1动力学建模方法动力学控制策略23机器人动力学未来发展趋势预测高精度建模与控制01智能感知与决策02多机器人协同控制03对未来研究方向提出建议和展望加强基础理论研究推动技术创新与应用培养高素质人才THANKS感谢观看
