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针对传统denalit-hartenber(D-H)参数法进行机器人运动学建模存在的复杂性、奇异性以及逆运动学求解困难等问题,该文基于旋量理论建立了多自由度串联机器人的矩阵指数积(product-of-exponentials,POE)运动学模型,而同时旋量理论机器人逆运动学求解问题归结为高维非线性方程组的求解,于是引入希尔维斯特(sylvester)结式法进行逆运动学方程组求解,并在数学符号化运算Maple软件实现了逆解算法过程,最后通过实例计算表明,该逆运动学模型及求解方法高效准确可靠,物理和数学意义明确,实用性强,能够推广到其他构型机器人的运动学建模以及逆运动学的求解,为机器人逆运动学的快速求解提供了参考。 相似文献
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以番茄为研究对象,选取影响番茄发育和产量的最关键因素———空气、温度、光照和空气相对湿度,对温室环境控制模型及决策进行研究。将番茄的生长分为发芽期、幼苗期、开花期、结果期和成熟期5个阶段,将天气条件分为晴天、阴天和夜间。通过对各个因素的计算,对作物生长模型进行决策研究。 相似文献
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