逆運動学は、どの関節構成がロボットフレームを望ましい位置と向きに配置できるかを問います。逆動力学は、ロボットモデル、現在の状態、外部力を踏まえた上で、望ましい関節運動を生み出す一般化された力や関節トルクがどれかを問います。同じ運動問題の異なる層を解きます。
ターゲットポーズだけでアクチュエータトルクを決定するわけではありません。ロボットは選択したジョイント解、時間パラメータ化、速度、加速度、ペイロード、重力方向、接触の仮定を必要とします。同様に、トルク計算は衝突のないポーズを選ぶわけではありません。計画、運動学、ダイナミクス、フィードバックは明確に結びついていなければなりません。
ロボットキャリブレーションのワークフローと関節制御モードについて、このガイドをご利用ください。数値解は、関節、衝突、トルク、速度、課題制約を確認した後でのみ使用可能です。
フォワードキネマティクスは幾何学的モデルを定義します
前方運動学は、関節座標をエンドエフェクターや他のロボットフレームの姿勢にマッピングします。計算は基底から運動連鎖までのリンク変換を構成します。質量や慣性、加えた力ではなく、幾何学と接合部の位置を用います。
逆問題を解く前にフレームの定義が正確でなければなりません。 OpenCV calib3d は、カメラおよび手と目のキャリブレーションで使用される剛体変換に関する記述を行っています。ソルバーは誤ったベース、ツール、カメラ変換を補正することはできません。常に間違ったポーズに到達します。
逆運動学は課題の姿勢を共同候補にマッピングします
望ましいエンドエフェクターポーズが与えられたとき、IKは許容範囲内で幾何学的関係を満たす関節座標を見つけます。6軸アームは複数の有効な分岐を持ち、冗長なアームは無限に多くの解を持ち、作業空間外に位置しているか制約違反のために解が全くないターゲットもあります。
解析ソルバーは、支持されるジオメトリに対して閉形式の分岐を提供します。数値ソルバーは初期シードから反復的にポーズ誤差を低減し、より一般的ですが、異なる解に収束したり、難しい構成付近で失敗したりすることもあります。残留誤差、反復数、シードおよび終了条件を報告し、1つのベクターだけを返すのではなく。
| 質問 | 逆運動学 | 逆ダイナミクス | 追加チェック |
|---|---|---|---|
| 一次入力 | 望ましい姿勢と形状 | Q、QDOT、QDDOTとモデル | フレームとユニット |
| 一次生産物 | 関節構成 | 結合力またはトルク | アクチュエータマッピング |
| 質量も含まれますか? | いいえ | はい | ペイロード識別 |
| タイミングも含まれますか? | ポーズだけでは無理です | モーション微分が必要です | 軌跡生成 |
| 主な実現可能性 | リーチとジョイントリミット | トルクと動的限界 | 衝突と接触 |
複数のIK解には選択規則が必要です
ソルバーは肘を上げる、肘を下げる姿勢、冗長な姿勢の中から任意に選択すべきではありません。選択基準には、現在の状態からの距離、接合部限界の余裕、衝突クリアランス、操作可能性、視認性、ケーブルのルーティング、トルク余裕、前の解との連続性などが含まれます。
前のジョイント状態をシードとして使ってスムーズなトラッキングを行いましょう。ただしシード連続性でアームが限界や衝突に追いつかないようにしましょう。グローバルプランナーや明示的な姿勢タスクは分店選択の指針となります。不連続点では、遠くの有効な解決策に飛びつくのではなく、再計画を立てましょう。
特異点は速度と力のマッピングを変えます
ヤコビアンはジョイント速度をタスク空間速度に、ジョイントトルクをタスク空間レンチの関係にマッピングします。 現代ロボティクス はこれらの運動学的かつ動的な基盤を提示します。特異点付近では、いくつかの作業方向に非常に高い関節速度が必要であったり、独立した運動権限を失ったりします。
減衰された擬逆行行列は数値増幅を制限できますが、タスクの精度を犠牲にして安定性を得ます。単一数値、コンディション指標、コマンドジョイントレートを監視します。タスクのスケールアップ、姿勢調整、再計画の方が、ロボットがすでに不適切な構成に入った後に減衰を増やすよりも安全かもしれません。
軌道は姿勢に速度と加速度を加えます
経路は幾何学的列を指定し、軌道は時間を割り当てます。接合位置q(t)は結合速度と加速度の基準を生み出し、動力学の必要性を逆にします。タイムスケーリングは、穏やかな動きからモーターの速度、トルク、バス出力の制限を超える経路へと変えることができます。
位置、速度、加速度がコントローラーと機構にとって十分に連続していることを確認しましょう。不連続加速は推進トルクを必要とすることがあります。サンプルされたポーズ間でジョイントリミット、衝突、特異点が破られる可能性があるため、ウェイポイントだけでなく補間軌道も確認してください。
逆動力学は望ましい運動を一般化努力にマッピングします
剛性ロボットの場合、逆動力学は慣性、速度依存項、重力、外部力を評価して一般化された力を推定します。 Underactuated Roboticsのノート は、完全作動式の浮動ベースおよび接触システムにおけるモデルベースの制御コンテキストを提供します。
通常の入力はq、qdot、qddot、モデルパラメータ、そして既知の外部レンチです。出力は固定ベースリボルルートジョイントではジョイントトルク、浮動システムではより大きな一般化力ベクトルとなります。モーターはトランスミッション比、効率、トルク定数などの変換が必要になることがあります。
| モデル用語 | 物理的な供給源 | 必要な証拠 | 共通誤差 |
|---|---|---|---|
| 慣性 | 大量分布 | リンクおよびペイロードパラメータ | 名目ペイロードの使用 |
| 重力 | 質量と向き | 基底重力系 | 間違った標識や枠 |
| 速度項 | コリオリ効果と遠心効果 | ジョイント速度 | ノイズの微分 |
| 摩擦 | ベアリングとトランスミッション | 双方向識別 | 1つの一定効率 |
| 外部の力 | 接点と工具負荷 | レンチと接触モデル | 自由空間を仮定した場合 |
接触は動力学問題を変えます
足や車輪、工具が環境に接触すると、接触力や制約が方程式に加わります。固定ベースアームが表面に接触している場合、クローズドチェーンシステムになることがあります。脚のロボットは摩擦、片側の接触、バランス条件を満たしつつ、複数の接触点に力を分散させる必要があります。
未知の接触はIKポーズだけでは修復できません。接触モードの推定または計画、許容される動き方向と力の方向を定義し、外部レンチの証拠を含めてください。意図した解決策が片側接触を通す必要がないか、摩擦円錐を超える必要がないか確認してください。
モデルエラーはフィードバックを不可欠です
逆ダイナミクスは推定モデルに基づいてフィードフォワードされます。ペイロードの変化、ケーブルの力、摩擦、温度、フレックスなどは、その推定の一部を無効にします。位置、速度、トルク、または作業空間フィードバックは残留誤差を補正し、利用可能な帯域幅内の乱れを排除します。
標識、単位、フレームが検証されるまではモデルベースのトルクを増やさないでください。重力補償とスローモーションから始め、測定された電流やトルクを比較し、次に範囲を広げます。試運転期間中、位置、速度、電流、トルク、作業スペースの各リミットを独立して適用してください。
ソフトウェアインターフェースは解決されたレイヤーを隠すことがあります
パッケージは動的実現可能性なしでIKを公開したり、衝突判定なしで逆ダイナミクスを提供したりできます。 Orocos KDLのドキュメントは 運動学的および動的ソルバーをカバーしていますが、周辺アプリケーションは依然としてキャリブレーション済みのモデル、制約、コントローラ統合を提供しなければなりません。
ユニット、ジョイントオーダー、ベースコンベンション、重力ベクトル、ツールフレームを検査します。モデルと構成のバージョンを結果とともに記録します。ソルバーが成功を返す場合、その数値的終了条件が満たされたことを意味します。物理的なロボットがコマンドを安全に実行できるかどうかを証明するものではありません。
タスクリクエストから測定された努力までのチェーンを検証する
到達可能なポーズと到達できないポーズ、複数の枝、関節リミットエッジ、単一領域をテストします。その後、選択された経路を時間パラメータ化し、ペイロード、方向、速度、温度の予測トルクとアクチュエータの証拠を比較します。実際の作業で遭遇する衝突や接触の事例も含めてください。
望むタスクポーズと測定されたタスクポーズ、q、qddot、トルクコマンド、電流、飽和度、ソルバーの状態を1クロックで記録できます。これにより、チームは幾何学的誤差、軌道誤差、モデル誤差、制御誤差を区別し、すべての失敗した到達をIKのせいにするのを避けられます。
- まずベース、ツール、ジョイントの基準を校正してください。
- 関連するすべてのIK候補と選定費用を保持してください。
- 全経路でシンギュラリティ、衝突、限界を確認してください。
- 動力学に対して時間導関数と外力の仮定を提供します。
- モデルトルクと測定されたアクチュエータの証拠を比較してください。
よくある質問
逆運動学はモータートルクを計算しますか？
いいえ。タスクポーズの関節構成を計算します。トルクには動作タイミング、動的モデル、ペイロードおよび外部力の仮定が必要です。
なぜIKは複数の回答を返すことができるのでしょうか？
異なる関節の枝や重複した姿勢が同じエンドエフェクターポーズを生み出すことがあります。タスク固有の選択基準が必要です。
逆ダイナミクスはフィードバックの代わりになるのでしょうか？
いいえ。これはモデルベースのフィードバックフォワードであり、パラメータの誤差、摩擦、乱れ、実行ミスマッチを修正するためにフィードバックが必要です。
特異点の近くでは何が起こるのでしょうか？
一部の作業指示は権限を失ったり、非常に大きな関節運動を要求したりします。減湿は数値的には効果的ですが、姿勢の変更や再計画が必要になることもあります。
どちらの計算が先ですか？
通常、タスクポーズは選択された関節経路に変換され、タイミングに微分が加算され、逆ダイナミクスはフィードバックが動作を実行する前に努力を推定します。
ロボットモデル境界注記
IKの成功は衝突、動的またはハードウェアの実現可能性を証明するものではなく、逆ダイナミクスの出力はモデル、状態、接触の仮定の正確さに依存します。ロボットの完全なコマンドチェーンを独立した制限で検証してください。