逆のkinematicsは、特定の位置に到達するためにロボットに必要な関節パラメータを計算することを含みます。 2つの主なアプローチが使用されます:分析と数値的な方法。 各アプリケーションに応じて利点と制限があります。

分析方法

分析方法は、逆のキネマティクスの式を明示的に解決します。 彼らは、ロボットの幾何学に基づいて決定式を導き、可能な限り正確なソリューションを提供します。 これらの方法は効率的で高速で、リアルタイム制御に適したものです。

しかし、分析ソリューションは、シンプルな構成でロボットにとってのみ実現可能です。自由度や複雑な連携度が多岐に渡る複雑なロボットは、クローズドフォームソリューションが不足しています。

数値メソッド

数値的な方法は、反復アルゴリズムによるソリューションを近似します。 ジェイコブイアントランポーズ、疑似、または最適化アルゴリズムなどのテクニックは、目的のポジションが達成されるまで、ジョイントパラメータを調整します。

これらの方法は、複雑なロボット構成に多様で適用可能です。複数のソリューションや単数を扱うことができますが、計算されたリソースや時間を必要とする場合があります。

正しい方法を選ぶ

決定は、ロボットの複雑さとアプリケーション要件によって異なります。 分析方法は、速度と精度が重要である、シンプルでリアルタイムなタスクに優先されます。 数値的な方法は、複雑なシステムに適しているか、分析ソリューションが利用できなくなった場合に適しています。

  • ロボットの複雑さ
  • リアルタイムのパフォーマンスニーズ
  • 分析ソリューションの可用性
  • 計算リソース