Python 固定端机械臂的仿真研究

这是我正在处理的一个3D模型的草稿，我想用python语言模拟它的行为。我一直在研究这个模拟的最佳实现，但我发现没有任何东西可以适合真实的运动。我曾尝试过解析解，但由于测量时某些参数（手臂长度的某些误差）的不确定性而失败

我想模拟由旋转关节产生的运动，并将其转换为一个系统，该系统与方案中描述的系统类似

在特定时间，系统可能会使用旋转关节，然后转向以下状态

下一个方案中描述了系统的两种状态。

使用DH参数的简单简化方法如下：

重要的是如何计算两个非受控关节的位置和角度，以便计算受体关节角度（固定点）

这不仅仅是一个逆运动学问题。也有必要考虑运动限制。运动必须由旋转关节角度、连杆长度以及固定点位置和长度确定

下图中的红色圆圈描绘了第二个非控制点的可能位置

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你将如何模拟这一运动？

有一个问题的位置， 其中两个圆的交点（如下所述） 有一点。 在这种情况下（我们假设它是平面情况（重力是垂直的） 对于所有手臂）和静态情况）没有任何力，它们与第二个非受控关节一起移动。 在dynamic中，我们为下一步选择另一个解决方案

当十字路口不存在时， 这种情况不存在 旋转关节不能移动 到这个位置

当我们计算时，我们得到（微不足道的）运动限制 所有位置并确定不存在交叉点的位置

是否直接获取非固定点的端点位置

安塞尔：

模拟运动：

计算所有时间间隔内非控制点的位置 开始位置和结束位置，带有阶跃增量

逐步绘制每个计算位置（例如通过Pygame）

计算：

第一个非受控点的第一次计算位置（更高）

x_2=x_1+l_12 cos（Theta_1），

y_2=y_1+l_12 sin（θ_2），

其中X_1（X_1，y_1）是旋转点的位置， X_2（X_2，y_2）是第一个非控制点的位置 l_12是X_1和X_2之间的长度

计算两个圆k_1和k_2的交点， 式中，k_1（第一个非控制点，l_23）和k_2（受体关节，l_34）， 式中k（圆心、圆半径）

步骤2有两个解决方案。 我们从中选择一个。 要模拟运动，我们必须选择 “同样的解决办法”

从两点计算角度：

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alpha=math.atan2（（y_2-y_1）/（x_2-x_1））

您试过了吗？恐怕问题只限于python中的机械臂。。。