Daphnis Citti de Lauro | 역기구학 예제
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역기구학 예제

역기구학 예제

역 운동학 문제에 대한 분석 솔루션은 광범위한 운동 체인에 대해 존재하지만 컴퓨터 모델링 및 애니메이션 도구는 종종 뉴턴의 방법을 사용하여 비선형 운동학 방정식을 해결합니다. 역 운동학은 게임 프로그래밍 및 3D 애니메이션에 중요하며, 여기서 는 컴퓨터용 역 운동학 방법에 대한 포괄적인 조사를 위해 [5] 지형 위에 단단히 착륙하는 발과 같이 게임 캐릭터를 물리적으로 세계에 연결하는 데 사용됩니다. 그래픽)을 참조하십시오. 운동학은 운동의 과학입니다. 관절의 각도를 감안할 때 두 관절 로봇 팔에서 운동학 방정식은 팔 끝의 위치를 제공합니다. 역 운동학은 역 방향 프로세스를 말합니다. 로봇 팔의 팁에 대한 원하는 위치를 감안할 때, 관절의 각도는 원하는 위치에 팔의 끝을 찾을 수 있도록 무엇을해야한다. 일반적으로 두 개 이상의 솔루션이 있으며 때로는 해결하기 어려운 문제가 될 수 있습니다. 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.

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. 따라서 역 운동학은 어셈블리에 애니메이션을 제공하는 컴퓨터 지원 설계 시스템과 컴퓨터 기반 아티스트 및 애니메이터가 인물과 캐릭터를 배치하는 데 사용됩니다. 그림 3: 전진 운동학을 사용하여 모든 theta1 및 theta2 조합에 대해 생성된 X-Y 좌표는 역운동학을 사용하여 해당 움직임의 필름과 같은 일부 다른 데이터로부터 세계의 물체의 움직임을 복구하는 수학적 과정이며, 또는 그 움직임을 만드는 카메라로 볼 수있는 세계의 영화. 이것은 로봇 공학 및 영화 애니메이션에 유용합니다. 2조 로봇 팔과 같은 간단한 구조의 경우 팔 끝의 원하는 위치를 고려하여 관절의 각도를 수학적으로 추론할 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 구조(예: 3차원 입력 공간에서 작동하는 n-joint robotic arms)를 사용하면 역 운동학에 대한 수학적 솔루션을 추론하는 것이 어려울 수 있습니다. 여기서 evalfis는 역 운동학 공식의 앞에서 사용된 것과 동일한 x-y 값에 대한 FIS 출력을 찾는 데 사용됩니다. theta1 및 theta2 값은 역 운동학 공식을 사용하여 x 및 y 좌표에서 수학적으로 추론됩니다. 운동학은 힘과 토크와 같은 운동의 원인을 고려하지 않고 움직임을 연구하는 것입니다. 역 운동학은 원하는 위치에 도달하기 위해 로봇의 움직임을 정의하는 데 도움이되는 방법입니다. 예를 들어, 수술 작업을 수행하려면 의료 수술에 사용되는 로봇 팔은 초기 위치에서 원하는 위치로 정확한 움직임이 필요합니다. 로봇의 조인트 각도가 역 운동학 방정식을 사용하여 계산되면 야코비안 행렬을 사용하여 모션 프로파일을 생성하여 최종 이펙터를 초기 위치에서 최종 위치로 이동할 수 있습니다.

Jacobian 행렬은 로봇의 조인트 매개변수와 최종 이펙터 속도 간의 관계를 정의하는 데 도움이 됩니다. THETA1D 및 THETA2D는 역 운동학 공식을 사용하여 추론된 theta1 및 theta2의 값을 보유하는 변수입니다. 로봇이든 애니메이션 캐릭터이든 운동 체인의 움직임은 체인의 운동학 방정식에 의해 모델링됩니다. 이러한 방정식은 조인트 매개변수로 체인의 구성을 정의합니다. 전달 운동학은 조인트 매개변수를 사용하여 체인의 구성을 계산하고 역 운동학은 이 계산을 반대로 하여 원하는 구성을 달성하는 조인트 파라미터를 결정합니다. [2] [3] [4] 이 예제 문제는 역 운동학 공식을 파생시킬 수 있는 두 관절 로봇 암을 다루기 때문에 ANFIS 네트워크가 파생된 수식의 답변으로 생성하는 답을 테스트할 수 있습니다.

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