01 · 坐标系、变换与机器人运动学
把相机观察变成机器人指令,明确坐标系、单位与旋转约定。
先修:向量、矩阵乘法、弧度。
理解机制
感知模型输出的是某坐标系中的数值,并非绝对位置。约定 T_AB 将 B 系坐标变到 A 系,复合时相邻坐标标签相消。正运动学把关节位置映射到工具位姿;逆运动学求关节解,可能多解或无解。Jacobian 是局部速度映射,不是全局逆函数。接近奇异位形时,很小的末端速度也可能需要过大的关节速度。
Text / 原始公式
p_A = R_AB p_B + t_AB T_AC = T_AB T_BC; T_AB⁻¹ = [R_ABᵀ, −R_ABᵀt_AB; 0, 1] x = l₁ cos q₁ + l₂ cos(q₁+q₂) y = l₁ sin q₁ + l₂ sin(q₁+q₂)
学习指南与本课目录
LEARNING CONTRACT理解 → 实现 → 研究
目标:解释本课机制、复现一个例子、测试一个失败案例。读完不自动代表掌握。
- 理解层:写明假设、形状/单位和一个反例。
- 实现层:复算数值例子并检查边界。
- 研究层:在匹配预算下比较一个替代方法。
机制图与逐步推导
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| R, t | 旋转矩阵与以米计的平移 |
| q, l | 以弧度计的关节角与连杆长度 |
- 相机点 p_
,0,0) 米,R_BC 绕 z 轴正转 90°,t_ ,0,0) 米。先旋转得 (0,1,0),再平移得 p_ ,1,0)。 - 应用逆变换:先减平移,再反向旋转,应恢复 (1,0,0)。往返测试可以发现逆平移错误。
- 两连杆
=1、 、 时末端为 (1,1)。 时手臂伸直,平面 Jacobian 降秩。
实现正逆变换与差分 Jacobian。保存往返误差、单位测试与奇异性曲线,主动注入角度/弧度与坐标顺序错误。
原创面试练习与分析
先口述答案再展开分析,补充假设、反例和你会运行的测试。
为什么抓取像素正确仍会抓偏?
深度、内参、外参、工具偏移和同步均可能错误。先让已知标定点通过每级变换,再考虑重训策略。
如何处理不可达的逆解目标?
报告不可行性,保持关节限位,使用有边界回退,不能把巨大的最小二乘解直接下发。
阅读一手来源
Modern Robotics — Lynch & Park ↗
Token Lab 原创讲解与合成计算,不是机器人性能实测。来源链接核对于 2026-10-25,未锁版本的 arXiv 链接可能修订,复现时请记录版本。