课程介绍
本课程基于DeepMind旗下的开源机器人仿真平台MuJoCo,开发和实现了UR5机器人的两种阻抗控制器,并利用控制器进行了定点阻抗特性、带阻抗的轨迹跟踪实验。
机器人柔顺控制的广泛应用
机器人的两种阻抗控制形式
课程内容
首先分析并介绍了MuJoCo平台的特性及其API,在了解机器人基本的运动学和动力学理论基础上,通过这些API实现了用于控制机器人所需的运动学、动力学等机器人学计算的各类方法。
然后,对orocos_kdl库、IKFast库进行Python封装和调用,使其配合MuJoCo本身的机器人学计算,构建了更加全面的机器人学计算类。
最终,在了解阻抗控制的基本理论基础上,分别推导和实现了机器人在关节空间下和笛卡尔空间下的阻抗控制,并分别使用两种控制器对定点和变化的轨迹进行跟踪,并通过实时可视化分析两者的阻抗特性。
课程目录
- 课程简介
- 机器人运动学与动力学
- MuJoCo机器人运动学计算
- MuJoCo机器人动力学计算
- PyKDL动力学计算
- IKFastPy逆运动学
- 阻抗控制理论基础
- 关节空间阻抗控制器
- 笛卡尔空间阻抗控制器
- 定点阻抗特性仿真实验
*课程资料请在微信公众号“古月居”后台回复“仿真控制资料”获取
适用人群
- 本课程基于跨平台的MuJoCo机器人仿真器,兼容Windows、Linux、MacOS三大主流系统,适合机器人相关研究及从业者学习和使用。
- 本课程力求做到理论与实践结合,通过易理解、易操作、易改进的实验案例,将理论渗入实践过程中,使初学者也能轻松打造自己的机器人仿真环境。
- 本课程以当前机器人领域的关键性问题柔顺控制作为出发点,逐步打造机器人的阻抗控制器,希望对机器人行业的研究及从业者有所启示。
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