Những lợi thế của việc sử dụng đại diện Denavit-Hartenberg là gì?

Khi một người muốn mô hình hóa một chuỗi động học và đặc biệt xác định các khung được gắn vào mỗi thân máy, người ta thường sử dụng các tham số Denavit-Hartenberg .

Những lợi thế của đại diện này là gì?

Tôi có thể hiểu sự quan tâm của việc có một biểu diễn được chuẩn hóa nhưng nó có ảnh hưởng đến hiệu suất của thuật toán không? Thuật toán không phải là nhỏ để thực hiện, chẳng hạn, chúng ta có thể mong đợi gì từ việc này thay vì chỉ sửa các khung tham chiếu bằng tay (ví dụ như tùy ý) như thế này được thực hiện trong nhiều định dạng robot như URDF .

Ngoài việc có được kết quả cuối cùng là một thành phần của phép nhân ma trận, điều này thực sự giúp ích rất nhiều, một khía cạnh quan trọng của quy ước DH là khả năng mô tả chuyển đổi luân phiên theo 4 biến số cho mỗi liên kết (cụ thể là độ dài liên kết, độ xoắn, bù và góc khớp), thay cho kinh điển 6 (tức là 3 cho dịch và 3 cho xoay).

Tóm lại, do trong DH, chúng ta có thể thuận tiện gán vị trí của các khung tham chiếu tiếp theo tuân theo tiêu chuẩn đã chỉ định, do đó chúng ta có thể nén biểu diễn: ví dụ: đối với một trình điều khiển hình học được trang bị 7 bậc tự do, chúng ta có thể chỉ xử lý 7 * 4 = 28 biến / tham số độc lập thay vì 7 * 6 = 42.

Tôi tin rằng đây là yếu tố chính:

Trong quy ước này, các khung tọa độ được gắn vào các khớp giữa hai liên kết sao cho một phép biến đổi được liên kết với khớp, [Z] và khung thứ hai được liên kết với liên kết [X]. Các phép biến đổi tọa độ dọc theo một robot nối tiếp gồm n liên kết tạo thành các phương trình động học của robot,

[T] = [Z1] [X1] [Z2] [X2] ... [X (n-1)] [Zn]

trong đó [T] là phép biến đổi định vị liên kết cuối.

Nghĩa là, để có được một phép biến đổi từ các liên kết được gắn kết, bạn có thể nhân các ma trận biến đổi dễ viết hơn và dễ làm việc hơn nhiều so với tính toán mọi thứ bằng cách sử dụng hình học cơ bản.

Trân trọng