Számítógépes geometria (mester kurzus)



Hasonló dokumentumok
Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

Robotika. Kinematika. Magyar Attila

Robotszerkezetek animációja

Az ipari robotok definíciója

Robotok inverz geometriája

Infobionika ROBOTIKA. XI. Előadás. Robot manipulátorok III. Differenciális kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Denavit-Hartenberg konvenció alkalmazása térbeli 3DoF nyílt kinematikai láncú hengerkoordinátás és gömbi koordinátás robotra

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához

Haladó lineáris algebra

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

Numerikus módszerek beugró kérdések

Konjugált gradiens módszer

x 2 e x dx c) (3x 2 2x)e 2x dx x sin x dx f) x cosxdx (1 x 2 )(sin 2x 2 cos 3x) dx e 2x cos x dx k) e x sin x cosxdx x ln x dx n) (2x + 1) ln 2 x dx

1. feladatsor: Vektorfüggvények deriválása (megoldás)

Infobionika ROBOTIKA. IX. Előadás. Robot manipulátorok I. Alapfogalmak. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

"Flat" rendszerek. definíciók, példák, alkalmazások

Mátrixok 2017 Mátrixok

Numerikus módszerek 1.

Mer legesség. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Mer legesség / 40

cos 2 (2x) 1 dx c) sin(2x)dx c) cos(3x)dx π 4 cos(2x) dx c) 5sin 2 (x)cos(x)dx x3 5 x 4 +11dx arctg 11 (2x) 4x 2 +1 π 4

A végeselem módszer alapjai. 2. Alapvető elemtípusok

Pneumatika az ipari alkalmazásokban

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Számítógépes geometria

x = cos αx sin αy y = sin αx + cos αy 2. Mi a X/Y/Z tengely körüli forgatás transzformációs mátrixa 3D-ben?

ACM Snake. Orvosi képdiagnosztika 11. előadás első fele

Számítógépes geometria (mester kurzus) III

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

BASH script programozás II. Vezérlési szerkezetek

Hamilton rendszerek, Lyapunov függvények és Stabilitás. Hamilton rendszerek valós dinamikai rendszerek, konzerva3v mechanikai rendszerek

Alkalmazott algebra. Lineáris leképezések EIC. Wettl Ferenc ALGEBRA TANSZÉK BMETE90MX57 (FELSŐBB MATEMATIKA INFORMATIKUSOKNAK )

Matematika A1a Analízis

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Klár Gergely

Lagrange és Hamilton mechanika

Tárgy. Forgóasztal. Lézer. Kamera 3D REKONSTRUKCIÓ LÉZERES LETAPOGATÁSSAL

Geometria II gyakorlatok

A Descartes derékszög½u koordinátarendszert az i; j; k ortonormált bázis feszíti ki. Egy

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Matematika (mesterképzés)

Transzformációk síkon, térben

Egyváltozós függvények 1.

Digitális képek feldolgozása Előfeldolgozás Radiometriai korrekció Geometriai korrekció Képjavítás Szűrők Sávok közötti műveletek Képosztályozás Utófe

Matematika I. Vektorok, egyenesek, síkok

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

I. feladatsor. 9x x x 2 6x x 9x. 12x 9x2 3. 9x 2 + x. x(x + 3) 50 (d) f(x) = 8x + 4 x(x 2 25)

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.

Nem-lineáris programozási feladatok

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

Mester Gyula 2003 Intelligens robotok és rendszerek

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al:

Feladatsor A differenciálgeometria alapja c. kurzus gyakorlatához

Differenciálszámítás. 8. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Differenciálszámítás p. 1/1

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

5 1 6 (2x3 + 4) 7. 4 ( ctg(4x + 2)) + c = 3 4 ctg(4x + 2) + c ] 12 (2x6 + 9) 20 ln(5x4 + 17) + c ch(8x) 20 ln 5x c = 11

Nemlineáris egyenletrendszerek megoldása április 15.

x a x, ha a > 1 x a x, ha 0 < a < 1

Tartalom. Mi az, amit változtatunk? Hajder Levente 2018/2019. I. félév

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41

end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..

6. Folytonosság. pontbeli folytonosság, intervallumon való folytonosság, folytonos függvények

MODELLEZÉS - SZIMULÁCIÓ

TERMÉKSZIMULÁCIÓ I. 9. elıadás

Kinematika szeptember Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

INTELLIGENS ROBOTOK ÉS RENDSZEREK

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008

Geometria II gyakorlatok

Lineáris Algebra. Tartalomjegyzék. Pejó Balázs. 1. Peano-axiomák

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Hajlított tartó: feladat Beam 1D végeselemmel

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

3. előadás Stabilitás

Kalkulus S af ar Orsolya F uggv enyek S af ar Orsolya Kalkulus

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék Valós változós valós értékű függvények... 2

Hajder Levente 2017/2018. II. félév

Csoportosítás. Térinformatikai műveletek, elemzések. Csoportosítás. Csoportosítás

Analitikus térgeometria

Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I márc.11. A csoport

Testek. 16. Legyen z = 3 + 4i, w = 3 + i. Végezzük el az alábbi. a) (2 4), Z 5, b) (1, 0, 0, 1, 1) (1, 1, 1, 1, 0), Z 5 2.

Analízis III. gyakorlat október

Analitikus térgeometria

Numerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok

Dinamikus programozás vagy Oszd meg, és uralkodj!

Dierenciálhányados, derivált

A dinamikus geometriai rendszerek használatának egy lehetséges területe

TÖBBKOMPONENS RENDSZEREK FÁZISEGYENSÚLYAI IV.

ANALÍZIS II. Példatár

Függvények július 13. f(x) = 1 x+x 2 f() = 1 ()+() 2 f(f(x)) = 1 (1 x+x 2 )+(1 x+x 2 ) 2 Rendezés után kapjuk, hogy:

Numerikus integrálás április 20.

Mátrixfüggvények. Wettl Ferenc április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények április / 22

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Átírás:

2010 sz, Debreceni Egyetem

Csuklós szerkezetek animációja (Kép 1985-b l: Tony de Peltrie)

Csontváz-modellek

Csuklós szerkezet (robotkar) A robotkar részei: csuklók (joints) rotációs prizmatikus (transzlációs) szegmensek (links) végberendezés (end eector) csukló végberendezés szegmens robotkar rotációs csuklókkal

A robotkar leírása Állapotvektor Független paraméterek vektora, amely a csuklók és a végberendezés helyzetét egyértelm en megadja. Az állapotvektor komponenseinek száma a szabadsági fokok száma (DOF). Az összes lehetséges állapotvektor az állapotteret alkotja. Kinematika vs. inverz kinematika direkt probléma (kinematika): az állapotvektorból határozzuk meg a végberendezés helyzetét: E = f (Θ) inverz probléma (inverz kinematika): a végberendezés helyzetéb l következtetünk az állapotvektorra: E Θ

2 szabadsági fokú 2D robotkar leírása az állapotvektorral Prizmatikus csukló nélkül: Θ = (θ 1, θ 2 ) R 2. a 2 θ 2 a 1 θ 1 start 1. lépés 2. lépés J 1 = (0, 0) - - J 2 = (a 1, 0) J 2 rot J1 (θ 1 )J 2 - E = (a 1 + a 2, 0) E rot J1 (θ 1 )E E rot J2 (θ 2 )E E = (a 2 cos (θ 2 + θ 1 ) + a 1 cos θ 1, a 2 sin (θ 2 + θ 1 ) + a 1 sin θ 1 )

3D robotkar leírása: DenavitHartenberg (DH) paraméterek x i a (z i, z i+1 ) normáltranszverzálisa, a csukló a z tengely körül forog. a i = d(z i, z i+1 ) α i = (z i, z i+1 ) d i+1 = d(x i, x i+1 ) θ i+1 = (x i, x i+1 ) z i+1 x i+1 link i z i d i+1 x i a i

3D robotkar megadása az állapotvektorral start 1. lépés n. lépés (n = 2,... N) N + 1 J 0 J 1 = J 0 J n = J n 1 + a n 1e 1 E = J N + a N e 1 e 3 = (0, 0, 1) e 3 rot(e 1, α 0)e 3 e 3 rot(e 1, α n 1)e 3 e 1 = (1, 0, 0) e 1 rot(e 3, θ 1)e 1 e 1 rot(e 3, θ n)e 1 J n J n + d ne 3

Forgatás a térben Origón áthaladó tengely körüli elforgatás A p pont elforgatása n irányvektorú ( n = 1) tengely körül θ szöggel: R(p) = cos(θ) p + (1 cos(θ)) n n, p + sin(θ) n p Innitezimális elforgatás R kifejezésében a szögfüggvényeket 0 körül Taylor sorba fejtjük és az els Taylor polinomjukkal helyettesítjük: sin θ θ, cos θ 1: R inf. (p) = p + θ n p

Csuklós szerkezet animációja Csuklós szerkezet animációja a végberendezés meghatározása az állapotvektorból: E = f (Θ) R n görbe az állapottérben: c : [a, b] R N, c(t) = (θ 1 (t),..., θ N (t)) animáció: E : [a, b] R n, E(t) = f (Θ(t)) = f (θ 1 (t),..., θ N (t)). Az állapottér görbéje kulcs-fázisok: t 1 = a < t 2 < < t m = b, az i-edik kulcsfázis c i = (θ i,1,..., θ i,n ). a kulcs-fázisok összekötése interpolációs görbével (pl. harmadfokú szplájnnal): θ j (t): [a, b] R, θ j (t i ) = θ i,j

Inverz kinematika f : R N R n, E = f (Θ), E Θ? Ötlet f nemlineáris (sin, cos függvények) analitikus megoldás általában nem lehetséges b megoldáshalmaz (redundancia, ugyanazt a térbeli helyzetet a végberendezés az állapottér több pontján is felveheti) üres megoldástér (elérhetetlen cél) numerikus megoldásra van szükség Linearizáció!

Inverz kinematika: Jacobi-mátrix módszer f : R N R n, E = f (Θ) = de = df (Θ)dΘ, df (Θ) M n N Jacobi-mátrix: lineáris approximáció f -re df (Θ) = f 1 f 1 θ 1 f 2 f 2 θ 1. f n θ 1 θ 2... θ 2.... f n θ 2... f 1 θ N f 2 θ N. f n θ N Θ

3D csuklós szerkezet Jacobi mátrixa Mozgó tengely formula J i = i θ j n j (J i J j 1 ) = j=1 df (Θ) = n 1 (P i P 0 ) n 2 (P i P 1 ). n i (P i Pi 1)

Inverz kinematika: Jacobi-mátrix módszer Elemzés ha n = N és df (Θ) invertálható, akkor dθ = df (Θ) 1 de : iteratív módszer alkalmazható df (Θ) invertálhatósága az állapotvektortól függ az iterációs lépés hibája df (Θ)dΘ de) ha N > n, akkor a rendszer kinematikailag redundáns, általában végtelen sok megoldása létezik általánosított invertálás eljárások adnak megoldást: dθ = df (Θ) de (Pl. Moore Penrose pszeudoinverz) másodlagos kritérium beiktatása

Inverz kinematika: invertálható Jacobi-mátrix Pszeudokód Input: Θ 0, T Output: Θ, melyre f (Θ) = T Θ Θ 0 de = (T f (Θ 0 ))/k for i = 1 to k do Θ Θ + df (Θ) 1 de return Θ

A Jacobi-módszer hibája Piros: az optimális pálya, piros háromszög: a cél Egy iterációs lépés hibája (tracking error): df (dθ) de

A tracking error javítása Az iterációs lépés hibájának gyelése (közbens cél kijelölése) és a célirány folyamatos korrekciója: Pszeudokód Input: Θ 0, T,, δ Output: Θ, melyre f (Θ) = T Θ Θ 0 de = T f (Θ) while T f (Θ) > do if df (df (Θ) 1 de) de < δ then Θ Θ + df (Θ) 1 de de = T f (Θ) else de (de)/2 return Θ

Redundáns/szinguláris esetek Általánosított inverz X a J általánosított inverze, ha az alábbi tulajdonságok valamelyike teljesül: JXJ = J XJX = X (XJ) t = XJ (JX ) t = JX X a J mátrix pseudoinverze, ha mind a négy tulajdonság teljesül. Jelölés: X = J. + a pszeudoinverz egyértelm - (relatíve) lassú a kiszámolása - szingularitásoknál instabil J t általánosított inverz és jó eredményt ad!

Inverz kinematika: minimum módszer f : R N R n, E = f (Θ); D : R N R, D(Θ) = E(Θ) T 2 A végberendezés a célban van D(Θ) = 0, azaz Θ a D függvény abszolút minimumhelye. Function 3.5 3 2.5 2 1.5 1 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0.5 0 3 2 v 1 0-1 -2-3 -3-2 -1 0 1 2 3 u

Inverz kinematika: minimum módszer Numerikus megoldás a minimumra: a legmeredekebb lejt módszere (gradiens módszer) Θ k+1 = Θ k hdd(θ k )

Feladatok Feladat 2D csuklós szerkezet megrajzolása az állapotvektor ismeretében. A szegmensek hosszát a program input adatként kérje. 2D csuklós szerkezet animációjának megvalósítása az állapovektor paraméterezésével. (Kulcsfázisokból.) 3D csukló megrajzolása (pl. ortogonális axonometriában) az állapotvektor ismeretében. A program tartalmazza a gömbcsukló lehet ségét is. Inverz kinematika (2D): egérrel kijelölt cél megtalálása. Inverz kinematika (2D): egeret követ csuklós szerkezet. Inverz kinematika (2D): Animáció, melyben egy csuklós szerkezet végberendezése egy adott görbén mozog. Inverz kinematika: a Jacobi-mátrix módszer és a minimum módszer hibájának összehasonlítása. Inverz kinematika: két különböz általánosított inverz módszer összehasonlítása.