【DexGraspNet与多指手抓取算法详解】第二章 硬件平台与运动学建模

目录

第二章 硬件平台与运动学建模

第一部分 原理详解

2.1 主流多指灵巧手硬件架构

2.1.1 Shadow Hand结构详解

2.1.1.1 关节配置与自由度

2.1.1.1.1 拇指对掌机制

2.1.1.1.2 手指耦合运动学

2.1.2 Allegro Hand与LEAP Hand

2.1.2.1 低成本驱动方案

2.1.2.2 运动学差异对比

2.2 机器人手运动学正逆解

2.2.1 手指运动学建模

2.2.1.1 Denavit-Hartenberg (D-H) 参数法

2.2.1.1.1 连杆坐标系定义

2.2.1.1.2 变换矩阵推导

2.2.1.2 Jacobian矩阵计算

2.2.1.2.1 速度级运动学映射

2.2.1.2.2 奇异点分析

2.2.2 逆向运动学求解算法

2.2.2.1 基于迭代的数值解法

2.2.2.1.1 牛顿-拉夫逊法实现

2.2.2.1.2 关节限位处理策略

2.2.2.2 基于神经网络的逆运动学逼近

2.3 仿真环境物理引擎配置

2.3.1 物理引擎选型

2.3.1.1 MuJoCo与PhysX对比

2.3.1.1.1 接触动力学模型精度

2.3.1.1.2 求解器收敛速度

2.3.2 接触模型参数标定

2.3.2.1 摩擦锥模型

2.3.2.2 阻尼与刚度系数设置

第二部分 代码实现

脚本一：拇指对掌机制可视化

脚本二：手指耦合运动学仿真

脚本三：运动学差异对比分析

脚本四：D-H参数法实现

脚本五：变换矩阵推导验证

脚本六：Jacobian矩阵计算系统

脚本七：速度级运动学映射

脚本八：奇异点分析与避免

脚本九：牛顿-拉夫逊逆运动学

脚本十：关节限位处理策略

脚本十一：神经网络逆运动学

脚本十二：物理引擎对比分析

脚本十三：接触动力学模型精度

脚本十四：求解器收敛速度分析

脚本十五：摩擦锥模型实现

脚本十六：阻尼与刚度系数标定

第一部分 原理详解

2.1 主流多指灵巧手硬件架构

多指灵巧手作为拟人化末端执行器，其机械结构设计直接决定了抓取操作的灵巧性与负载能