平行机器人末端姿态的物理信息

### 平行机器人末端执行器姿态的物理信息

#### 姿态定义与描述
在讨论平行机器人的末端执行器（End-Effector, EE）姿态时，通常涉及到位置和方向两个方面。位置指的是EE相对于某个固定坐标系的具体空间坐标；方向则指明了EE的方向角或旋转角度。

对于平行结构而言，由于多个连杆通过关节连接到基座和平移平台之间，因此其运动学模型较为复杂。为了精确控制EE的姿态，需要解决正向运动学问题——即给定各驱动参数求解EE的位置和姿态；以及逆向运动学问题——已知期望的目标位姿来计算所需的输入变量[^1]。

#### 物理特性分析
考虑到实际应用中的可重复性和稳定性需求，在设计过程中应确保研究人员能够稳定构建UMI抓手，并利用数据训练自有的机器人系统，即使搭配不同类型的机械臂也能实现一致的表现。这表明良好的力学特性和鲁棒的设计至关重要。

具体来说，当处理像Prep Tape这样的精细操作任务时，EE不仅要有足够的刚度以保持形状不变形，还需要具备一定的柔顺性以便适应目标物体表面的变化。此外，摩擦力的作用也不容忽视，特别是在涉及粘贴动作的情况下，合适的材料选择可以提高作业的成功率[^4]。

#### 控制策略考量
针对特定应用场景下的精度要求，可能还需引入传感器反馈机制来进行实时调整。例如，视觉伺服技术可以帮助定位胶带起点，而力/扭矩传感则可用于监测交互过程中的接触状态变化。这些辅助手段有助于克服因硬件局限所带来的挑战，比如某些情况下可能会遇到的任务失败风险[^2]。

import numpy as np

def calculate_end_effector_pose(joint_angles):
    """
    计算基于给定关节角度的末端执行器姿态
    
    参数:
        joint_angles (list): 各关节的角度列表
        
    返回:
        tuple: 包含位置(x,y,z)和欧拉角(roll,pitch,yaw)的姿态元组
    """
    # 这里仅作为示意，真实情况需依据具体的机器人动力学方程实现
    position = np.array([0., 0., 0.])  # 初始化位置向量
    orientation = np.radians([0., 0., 0.])  # 将角度转换为弧度表示法
    
    for angle in joint_angles:
        # 更新position 和 orientation 的逻辑...
        
    return (*position.tolist(), *np.degrees(orientation).tolist())