Denavit-Hartenberg 표현을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

키네마 틱 체인을 모델링하고 특히 각 바디에 부착 된 프레임을 정의하려는 경우 Denavit-Hartenberg 파라미터 를 사용하는 것이 일반적 입니다.

이 표현의 장점은 무엇입니까?

정규화 된 표현의 관심을 이해할 수 있지만 알고리즘 성능에 영향을 줍니까? 알고리즘은 구현하기가 쉽지 않습니다. 예를 들어, 손으로 참조 프레임을 고정하는 것 대신 (예를 들어 임의로) URDF 와 같은 많은 로봇 공학 형식에서 수행되는 것 대신에 이것으로부터 기대할 수있는 것은 무엇 입니까 ?

최종 결과를 행렬 곱셈의 구성으로 얻는 것 외에도 DH 규칙의 중요한 측면 중 하나는 링크마다 4 개의 변수 (즉, 링크 길이, 꼬임, 표준 6 (즉, 3은 평행 이동, 3은 회전) 대신 오프셋 및 조인트 각도 ).

요약하자면, DH에서 지정된 표준을 준수하는 후속 참조 프레임의 위치를 ​​편리하게 할당 할 수 있으므로 표현을 압축 할 수 있습니다. 7 * 6 = 42 대신 7 * 4 = 28 독립 변수 / 매개 변수 만 처리하십시오.

이것이 핵심 요소라고 생각합니다.

이 컨벤션에서 좌표 프레임은 두 링크 사이의 조인트에 연결되어 하나의 변환이 조인트 (Z)와 연결되고 두 번째 변환이 링크 [X]와 연결됩니다. n 개의 링크로 구성된 직렬 로봇의 좌표 변환은 로봇의 운동학 방정식을 형성합니다.

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

여기서 [T]는 엔드 링크를 찾는 변환입니다.

즉, 직렬로 연결된 링크에서 변형을 얻으려면 기본 지오메트리를 사용하여 모든 것을 수동으로 계산하는 것보다 작성하기 쉽고 작업하기가 훨씬 쉬운 변형 행렬을 곱하면됩니다.

문안 인사