inverse kinematics 예제

THETA1D 및 THETA2D는 역 운동학 공식을 사용하여 추론된 theta1 및 theta2의 값을 보유하는 변수입니다. 로봇 공학에서 역 운동학은 운동학 방정식을 사용하여 로봇의 각 최종 이펙터에 대해 원하는 위치를 제공하는 조인트 파라미터를 결정합니다. [1] 로봇의 최종 이펙터가 원하는 작업을 달성할 수 있도록 로봇의 움직임의 사양은 모션 계획이라고 합니다. 역 운동학은 모션 계획을 로봇의 공동 액추에이터 궤적으로 변환합니다. 유사한 공식은 영화에서 특정 방식으로 이동하는 애니메이션 캐릭터의 골격 또는 필름의 장면을 촬영하는 카메라를 포함하는 자동차 또는 보트와 같은 차량의 위치를 결정합니다. 차량의 움직임이 알려지면 건물과 같은 풍경에서 컴퓨터로 생성되는 물체이미지에 대한 끊임없이 변화하는 관점을 결정하는 데 사용할 수 있으며, 이러한 객체는 원근감으로 바뀌지만 그 자체로 는 움직이지 않을 수 있습니다. 차량 에서 비롯된 카메라가 지나갑니다. 역 운동학 문제를 모델링하고 해결하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이러한 방법 중 가장 유연한 방법은 일반적으로 정방향 운동학 방정식을 반전시키는 어려움과 빈 솔루션 공간의 가능성으로 인해 대략적인 솔루션을 찾기 위해 반복적 최적화에 의존합니다. 이러한 방법 중 몇 가지 뒤에 핵심 아이디어는 원래 시스템보다 반전하고 해결하기 가 더 간단 할 수있는 테일러 시리즈 확장을 사용하여 앞으로 운동 방정식을 모델링하는 것입니다.

역 운동학 문제에 대한 분석 솔루션은 최종 이펙터 포즈를 입력으로 사용하여 조인트 위치를 출력, q = f ( x) {displaystyle q=f=f(x)}로 제공하는 닫힌 형식식입니다. 분석 역 운동 해석 솔버는 수치 솔버보다 훨씬 빠를 수 있으며 지정된 최종 이펙터 포즈에 대해 하나 이상의 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이 예제에서는 퍼지 시스템을 사용하여 두 관절 로봇 팔에서 역 운동학을 모델링하는 방법을 보여 주십습니다. 퍼지 논리를 사용하여 문제의 전진 운동학이 알려진 경우 역 운동학을 추론하는 퍼지 추론 시스템을 구성할 수 있으므로 분석 솔루션을 개발할 필요가 없습니다. 또한 퍼지 솔루션은 쉽게 이해할 수 있으며 이를 이해하고 평가하기 위해 특별한 배경 지식이 필요하지 않습니다. 컴퓨터 기반 디자이너, 아티스트 및 애니메이터는 조인트 각도를 직접 조작하는 대신 부품이나 팔과 다리를 이동하여 어셈블리 또는 그림의 공간 구성을 정의하는 것이 더 쉬운 경우가 많습니다.

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