IRB2400机械臂逆解代码

时间: 2023-07-02 17:07:22 浏览: 58
IRB2400机械臂的逆解可以使用数学方法进行推导,然后编写代码实现。以下是一个简单的逆解代码示例,仅供参考: ```python import numpy as np # 机械臂参数 d1 = 0.7 a2 = 0.350 a3 = 1.2 d4 = -1.2 d6 = 0.2 # 目标位置 x = 0.5 y = -0.2 z = 1.0 # 计算第一关节角度 theta1 = np.arctan2(y, x) # 计算第三关节角度 r = np.sqrt(x**2 + y**2) s = z - d1 D = (r**2 + s**2 - a2**2 - a3**2) / (2*a2*a3) theta3_1 = np.arctan2(-np.sqrt(1-D**2), D) theta3_2 = np.arctan2(np.sqrt(1-D**2), D) theta2_1 = np.arctan2(s, r) - np.arctan2(a3*np.sin(theta3_1), a2+a3*np.cos(theta3_1)) theta2_2 = np.arctan2(s, r) - np.arctan2(a3*np.sin(theta3_2), a2+a3*np.cos(theta3_2)) # 选择合适的第二、三关节角度 if abs(theta2_1) < abs(theta2_2): theta2 = theta2_1 theta3 = theta3_1 else: theta2 = theta2_2 theta3 = theta3_2 # 计算第四关节角度 c1 = np.cos(theta1) s1 = np.sin(theta1) c23 = np.cos(theta2 + theta3) s23 = np.sin(theta2 + theta3) r13_1 = -s1*c23*np.cos(theta4) - c1*np.sin(theta4) r13_2 = -s1*c23*np.cos(theta4) + c1*np.sin(theta4) r13_3 = -s23*np.cos(theta4) theta4_1 = np.arctan2(np.sqrt(1-r13_1**2), r13_1) theta4_2 = np.arctan2(np.sqrt(1-r13_2**2), r13_2) theta4_3 = np.arctan2(np.sqrt(1-r13_3**2), r13_3) # 选择合适的第四关节角度 if abs(theta4_1) < abs(theta4_2) and abs(theta4_1) < abs(theta4_3): theta4 = theta4_1 elif abs(theta4_2) < abs(theta4_1) and abs(theta4_2) < abs(theta4_3): theta4 = theta4_2 else: theta4 = theta4_3 # 计算第五关节角度 r12_1 = c1*c23*np.cos(theta4) - s1*np.sin(theta4) r12_2 = c1*c23*np.cos(theta4) + s1*np.sin(theta4) r12_3 = s23*np.cos(theta4) theta5_1 = np.arctan2(np.sqrt(1-r12_1**2), r12_1) theta5_2 = np.arctan2(np.sqrt(1-r12_2**2), r12_2) theta5_3 = np.arctan2(np.sqrt(1-r12_3**2), r12_3) # 选择合适的第五关节角度 if abs(theta5_1) < abs(theta5_2) and abs(theta5_1) < abs(theta5_3): theta5 = theta5_1 elif abs(theta5_2) < abs(theta5_1) and abs(theta5_2) < abs(theta5_3): theta5 = theta5_2 else: theta5 = theta5_3 # 计算第六关节角度 theta6 = np.arctan2(-r12_3*np.sin(theta5), r12_1*np.sin(theta5)) # 输出结果 print(f"theta1: {theta1}") print(f"theta2: {theta2}") print(f"theta3: {theta3}") print(f"theta4: {theta4}") print(f"theta5: {theta5}") print(f"theta6: {theta6}") ``` 需要注意的是,该代码仅适用于特定的机械臂参数和工作空间限制,实际应用中需要根据具体情况进行调整。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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