A Lie Group Formulation of Robot Dynamics

李群 运动学 机器人 数学 运动链 群(周期表) 动力学(音乐) 运动(物理) 机器人运动学 代数数 几何力学 惯性参考系 运动方程 简单(哲学) 计算机科学 数学分析 人工智能 几何学 移动机器人 经典力学 物理 分析力学 哲学 认识论 量子 量子动力学 量子力学 声学
作者
F. C. Park,J.E. Bobrow,Scott Ploen
出处
期刊:The International Journal of Robotics Research [SAGE]
卷期号:14 (6): 609-618 被引量:335
标识
DOI:10.1177/027836499501400606
摘要

In this article we present a unified geometric treatment of robot dynamics. Using standard ideas from Lie groups and Rieman nian geometry, we formulate the equations of motion for an open chain manipulator both recursively and in closed form. The recursive formulation leads to an O(n) algorithm that ex presses the dynamics entirely in terms of coordinate-free Lie algebraic operations. The Lagrangian formulation also ex presses the dynamics in terms of these Lie algebraic operations and leads to a particularly simple set of closed-form equations, in which the kinematic and inertial parameters appear explic itly and independently of each other. The geometric approach permits a high-level, coordinate-free view of robot dynamics that shows explicitly some of the connections with the larger body of work in mathematics and physics. At the same time the resulting equations are shown to be computationally ef fective and easily differentiated and factored with respect to any of the robot parameters. This latter feature makes the ge ometric formulation attractive for applications such as robot design and calibration, motion optimization, and optimal control, where analytic gradients involving the dynamics are required.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
yk123完成签到,获得积分10
1秒前
sci发布了新的文献求助10
1秒前
龙腾凤翥发布了新的文献求助10
1秒前
julia发布了新的文献求助10
3秒前
Ava应助yesiDo采纳,获得30
3秒前
SciGPT应助hhnicai采纳,获得10
4秒前
情怀应助愉快夕阳采纳,获得30
4秒前
lili完成签到,获得积分20
5秒前
5秒前
陈金致应助小巧的向露采纳,获得10
6秒前
sstan完成签到,获得积分20
7秒前
寸寸发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
杨乃彬完成签到,获得积分10
9秒前
sissiarno应助神勇的人雄采纳,获得100
9秒前
情怀应助辣个男子采纳,获得10
11秒前
Lucas应助lucky采纳,获得10
12秒前
12秒前
HHW发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
飞逝的快乐时光完成签到 ,获得积分10
14秒前
hzl发布了新的文献求助10
14秒前
16秒前
还单身的雅琴完成签到,获得积分10
16秒前
qihaha发布了新的文献求助10
16秒前
sstan发布了新的文献求助30
16秒前
zhangzhang发布了新的文献求助10
16秒前
19秒前
张怡博完成签到 ,获得积分10
19秒前
HE完成签到 ,获得积分10
19秒前
李嘉图完成签到,获得积分10
20秒前
顾矜应助tough_cookie采纳,获得10
20秒前
星星完成签到 ,获得积分10
20秒前
wpeng发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
ding应助小李不摆烂采纳,获得10
22秒前
深情安青应助2018夏之旅采纳,获得10
22秒前
打打应助魏行方采纳,获得10
23秒前
23秒前
清爽老九发布了新的文献求助80
24秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
Les Mantodea de Guyane 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 970
Field Guide to Insects of South Africa 660
Foucault's Technologies Another Way of Cutting Reality 500
Forensic Chemistry 400
Toward personalized care for insomnia in the US Army: a machine learning model to predict response to cognitive behavioral therapy for insomnia 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3392384
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3003056
关于积分的说明 8807166
捐赠科研通 2689817
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1473309
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 681513
邀请新用户注册赠送积分活动 674348