前面我們對機器人的描述做了說明，本節介紹運動學。運動學是通過關節參數求解末端的笛卡爾參數的過程。這裡說的運動學一般也叫正運動學，因為他的逆過程叫逆運動學（通過笛卡爾參數求解關節參數。）
機械臂是由一系列剛體（連桿）通過運動副（關節）鏈接起來的。關節從本質上可以分為兩類：轉動型和平動性。整個結構形成一個運動鏈。其中一段固定在基座上，另端鏈接穆端的執行器（工具）使得機械臂可以操作空間中的對象。機械臂的機械機構自由度唯一決定其姿態。
從拓撲學觀點出發，如果運動鏈的兩端只由一些列鏈接相連接，則運動鏈為開的；如果一些列的連桿形成了閉合的環，則機械臂包含一個閉運動鏈。
運動學的求解方法有很多種，最直接的辦法就是利用幾何關係求解，不過這種方法在機械結構比較複雜的情況下不太容易計算。一般使用其次矩陣乘法求解（請參考上一篇文章：機器人的描述），這樣計算可以用迭代算法實現，每次只是在計算矩陣乘法。不過即使是這樣我們在坐標系建立（方向）以及在參數選擇上也有很多種方法，下面介紹機器人領域比較通用的一種規範（建系和參數定義）——DH法。
Denavit和Hartenberg于1995年提出了一种为关节链中的每一杆件建立坐标系的矩阵方法，即D-H参数法。
建立坐標系的過程如下：
● 沿關節 i 方向選定軸 zi-1；
● 原點 Oi 定位於軸 zi 和軸 zi-1的公垂涎的交點;同樣地 O'i 定位于公垂線與軸 zi-1 的交點；
● 沿軸 zi-1和軸 zi的公垂線選擇軸 xi，方向由關節 i 指向關節 i+1；
● 選擇軸yi 以構成右手系；
以上方法存在一些並不唯一的關節坐標系：
● 對坐標系{0}，只有軸 zi的方向是制定的，因此 O0 和 x0 可以任意選擇；
● 對坐標系{n}，由於沒有關節 n+1，軸 zn並不唯一，可以取和軸 zn-1相同；
● 當兩相繼軸平行時，公垂線不唯一；
● 當兩相繼軸相交時，軸 xi 的方向任意；
● 當關節 i 為移動關節時，軸 zi-1 的方向任意；
對應的參數選取如下：
ai：Oi 和 O’i 之間的距離；（公垂線長度）
di：O’i 沿 zi-1 的坐標；
αi：軸 zi-1 和軸 zi 之間的夾角，當繞軸 xi 逆時針轉動時取正；
θi：軸 xi-1 和軸 xi 之間的夾角，當繞軸 zi-1 逆時針轉動時取正；
其中有兩個參數始終為常數，只取決於官借鑒的集合鏈接，剩下兩個鐘有一個是變量取決於關節類型：
● 如果關節 i 是轉動關節，則變量為 θi；
● 如果關節 i 是平動關節，則變量為 di；
可以通過以下步驟將坐標系 i 和坐標系 i-1 之間的坐標變換表示出來：
● 選取一個坐標系與{i-1}坐標系重合；
● 將這個坐標系沿軸zi-1 平移 di，并繞軸zi-1 旋轉θi；變換后得到坐標系{i’}，用其次矩陣描述如下：
● 將坐標系{i’}沿軸x’i 平移 ai，并繞軸x’i 旋轉αi；變換后得到坐標系{i}，用其次矩陣描述如下：
● 將上面的結果相乘得到變換矩陣：
通過上面的DH矩陣，通過迭代算法，可以依次計算出從關節1到關節n的其次矩陣。
下面我們具體舉個例子運動上面的DH法。
對應上面的DLR機械臂的簡圖及DH法建系如下：
得到如下DH參數表：
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連桿 ai αi di θi
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1 0 π/2 d1 θ1
2 0 π/2 0 θ2
3 0 π/2 d3 θ3
4 0 π/2 0 θ4
5 0 π/2 d5 θ5
6 0 π/2 0 θ6
7 0 0 d7 θ7
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編寫MATLAB代碼繪製圖形（為了繪圖清晰，這裡把坐標系{0}向下移動了一下）
MATLAB代碼如下（其中調用的函數在本文下面的附錄中給出）：
%% 參數定義 joint_size = 7+1; % 關節數 a = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; % DH參數 alpha = [90, 90, 90, 90, 90, 90, 0]; % 角度（非弧度） d = [2, 0, 3, 0 ,3, 0, 3]; % d取數值，為了作圖 cta = [100, 100, 180, -150, 135, 90, 90]; % 角度（非弧度） % 定義數組存儲其次矩陣、姿態矩陣、位置向量 T = cell(joint_size); R = cell(joint_size); P = cell(joint_size); % 基座標系定義 T{1} = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1]; P{1} = T{1}(1:3, 4); R{1} = T{1}(1:3, 1:3); % （迭代）循環計算每個關節的其次矩陣 for k=2:joint_size T{k} = T{k-1}*DH(a(k-1), radians(alpha(k-1)), d(k-1), radians(cta(k-1))); P{k} = T{k}(1:3, 4); R{k} = T{k}(1:3, 1:3); end % 繪圖 clf; DrawCoordinate('1', P{1}, R{1}); for k=2:joint_size DrawLine(P{k-1}, P{k}); DrawCylinder((P{k-1}+P{k})/2, R{k-1}); DrawCoordinate('0'+k-1, P{k}, R{k}); end % 顯示參數 axis equal; % 顯示坐標軸比例 view(120,30); % 指定子图1的视点
上面的DH法有問題 ：關節下標不對應（用標準DH模型處理tree structure robot或closed loop structure robot 會產生奇異 —— Wisama Khalil）。為了解決問題存在一些不同的修正DH法（modify DH）。下面介紹其中的以一種（克雷格）。
建立坐標系過程如下：
● 沿關節 i-1 方向選定軸 zi-1；
● 原點 Oi-1 定位於軸 zi 和軸 zi-1的公垂涎的交點;同樣地 O'i 定位于公垂線與軸 zi 的交點；
● 沿軸 zi-1和軸 zi的公垂線選擇軸 xi-1，方向由關節 i-1 指向關節 i；
● 選擇軸 yi 以構成右手系；
以上方法存在一些並不唯一的關節坐標系：
● 對坐標系{0}，可以取初始和坐標系{1}相同；
● 對坐標系{n}，可以取初始和坐標系 {n-1}相同；
● 當兩相繼軸平行時，公垂線不唯一；
● 當兩相繼軸相交時，軸 xi-1 的方向垂直于軸 zi-1和軸 zi 的平面；
● 當關節 i 為移動關節時，軸 zi-1 的方向任意；
對應的參數選取如下：
ai：Oi-1 和 O’i 之間的距離；（公垂線長度）
di：O’i 沿 zi 的坐標；（軸 xi-1 與軸xi 的距離）
αi：軸 zi 和軸 zi+1 之間的夾角，當繞軸 xi 逆時針轉動時取正；
θi：軸 xi-1 和軸 xi 之間的夾角，當繞軸 zi 逆時針轉動時取正；
其中有兩個參數始終為常數，只取決於官借鑒的集合鏈接，剩下兩個鐘有一個是變量取決於關節類型：
● 如果關節 i 是轉動關節，則變量為 θi；
● 如果關節 i 是平動關節，則變量為 di；
可以通過以下步驟將坐標系 i 和坐標系 i-1 之間的坐標變換表示出來：
● 選取一個坐標系與{i-1}坐標系重合；
● 將這個坐標系{i-1}沿軸xi-1 平移 ai-1，并繞軸xi-1 旋轉αi-1；變換后得到坐標系{i’}，用其次矩陣描述如下：
● 將坐標系沿軸zi 平移 di，并繞軸zi 旋轉θi；變換后得到坐標系{i}，用其次矩陣描述如下：
● 將上面的結果相乘得到變換矩陣：
通過上面的DH矩陣，通過迭代算法，可以依次計算出從關節1到關節n的其次矩陣。
下面我們將DLR機械臂的例子，通過改良DH法求解一下。
改良DH參數表：
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連桿 ai-1 αi-1 di θi
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1 0 0 d1 θ1
2 0 π/2 0 θ2
3 0 π/2 d3 θ3
4 0 π/2 0 θ4
5 0 π/2 d5 θ5
6 0 π/2 0 θ6
7 0 π/2 d7 θ7
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編寫MATLAB代碼繪製圖形
MATLAB代碼如下（其中調用的函數在本文下面的附錄中給出）：
%% 參數定義 joint_size = 7+1; % 關節數 a = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; % DH參數 alpha = [0, 90, 90, 90, 90, 90, 90]; % 角度（非弧度） d = [2, 0, 3, 0 ,3, 0, 3]; % d取數值，為了作圖 cta = [100, 100, 180, -150, 135, 90, 90]; % 角度（非弧度） % 定義數組存儲其次矩陣、姿態矩陣、位置向量 T = cell(joint_size); R = cell(joint_size); P = cell(joint_size); % 基座標系定義 T{1} = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1]; P{1} = T{1}(1:3, 4); R{1} = T{1}(1:3, 1:3); % （迭代）循環計算每個關節的其次矩陣 for k=2:joint_size T{k} = T{k-1}*MDH(a(k-1), radians(alpha(k-1)), d(k-1), radians(cta(k-1))); P{k} = T{k}(1:3, 4); R{k} = T{k}(1:3, 1:3); end % 繪圖 clf; DrawCoordinate('0', P{1}, R{1}); for k=2:joint_size DrawLine(P{k-1}, P{k}); DrawCylinder((P{k-1}+P{k})/2, R{k}); DrawCoordinate('0'+k-1, P{k}, R{k}); end % 顯示參數 axis equal; % 顯示坐標軸比例 view(120,30); % 指定子图1的视点前面都是關於開鏈的情況，下面介紹一下 閉鏈的處理方法。
求解過程：
● 首先將鏈拆開，上圖的坐標系{j}，分成多個開鏈；
● 利用DH法計算其次矩陣；
● 建立閉鏈的約束（個開鏈的末端位姿相同），減少關節變量；
● 利用規約后的關節變量求解其次變換得到正運動學方程；
這裡提供了matlab的作圖函數以及DH矩陣函數：
繪圖函數：
% 绘制坐标系 參數：坐標系名字name，坐標系位置p，坐標系姿態（可選參數，缺省為單位陣） function DrawCoordinate(name, p, varargin) % 以(x, y, z)为原点(R)为方向绘制坐标系 R = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; if numel(varargin) == 1 R = varargin{1}; end quiver3(p(1), p(2), p(3), R(1,1), R(2,1), R(3,1), 1); hold on; quiver3(p(1), p(2), p(3), R(1,2), R(2,2), R(3,2), 1); hold on; quiver3(p(1), p(2), p(3), R(1,3), R(2,3), R(3,3), 1); hold on; text(p(1), p(2), p(3), ''); text(p(1)+R(1,1), p(2)+R(2,1), p(3)+R(3,1), ['x_', name]); text(p(1)+R(1,2), p(2)+R(2,2), p(3)+R(3,2), ['y_', name]); text(p(1)+R(1,3), p(2)+R(2,3), p(3)+R(3,3), ['z_', name]); hold on; end % 绘制直線 參數：起始點向量p，結束點向量q function DrawLine(p, q) % 以(x, y, z)为原点(R)为方向绘制坐标系 plot3([p(1) q(1)], [p(2) q(2)], [p(3) q(3)], 'LineWidth', 5); R = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; hold on; end % 绘制圓柱 參數：繪圖位置P，圓柱姿態矩陣R function DrawCylinder(P, R) r=0.2;%圆柱半径 n=50;%设置多少个边逼近圆 [x,y,z]=cylinder(r,n);%生成标准的100个面的圆柱数据，半径为r，高为1，底面圆心0，0； z=[z(1,:)-0.5;z(2,:)-0.5];%圆柱高增高，变为高h for k=1:n+1 xx1 = R(1,1)*x(1,k)+R(1,2)*y(1,k)+R(1,3)*z(1,k)+P(1); yy1 = R(2,1)*x(1,k)+R(2,2)*y(1,k)+R(2,3)*z(1,k)+P(2); zz1 = R(3,1)*x(1,k)+R(3,2)*y(1,k)+R(3,3)*z(1,k)+P(3); xx2 = R(1,1)*x(2,k)+R(1,2)*y(2,k)+R(1,3)*z(2,k)+P(1); yy2 = R(2,1)*x(2,k)+R(2,2)*y(2,k)+R(2,3)*z(2,k)+P(2); zz2 = R(3,1)*x(2,k)+R(3,2)*y(2,k)+R(3,3)*z(2,k)+P(3); x(1,k) = xx1; x(2,k) = xx2; y(1,k) = zz1; y(2,k) = zz2; z(1,k) = yy1; z(2,k) = yy2; end %为变成实心封顶添加数据 z2=[z(1,:);z;z(2,:)]; x2=[x(1,:);x;x(2,:)]; y2=[y(1,:);y;y(2,:)]; z3=[z(1,:);z(1,:)]; x3=[x(1,:);x(1,:)]; y3=[y(1,:);y(1,:)]; z4=[z(2,:);z(2,:)]; x4=[x(2,:);x(2,:)]; y4=[y(2,:);y(2,:)]; surf(x2,z2,y2,'LineStyle','none') map=jet(16); cl=4;%可设置16种颜色(1-16) colormap(map(cl,:)) hold on surf(x3,z3,y3); hold on surf(x4,z4,y4); hold on endDH矩陣函數：
%% 计算DH矩阵 參數a, alpha, d, cta function [ans] = DH(a, alpha, d, cta) ans = [ cos(cta) -sin(cta)*cos(alpha) sin(cta)*sin(alpha) a*cos(cta); sin(cta) cos(cta)*cos(alpha) -cos(cta)*sin(alpha) a*sin(cta); 0 sin(alpha) cos(alpha) d; 0 0 0 1]; end %% 计算DH矩阵 參數a, alpha, d, ct function [ans] = MDH(a, alpha, d, cta) ans = [ cos(cta) -sin(cta) 0 a; sin(cta)*cos(alpha) cos(cta)*cos(alpha) -sin(alpha) -sin(alpha)*d; sin(cta)*sin(alpha) cos(cta)*sin(alpha) cos(alpha) cos(alpha)*d; 0 0 0 1]; end《机器人学导论：分析控制及应用》（美）尼库 著
《机器人学导论》（美）克来格 著
《机器人学导论》（美）约翰 J 卡雷格 著
《机器人学：建模、规划与控制》布鲁诺·西西里安诺、洛伦索·夏维科、路易吉·维拉尼 、朱塞佩·奥里奥洛 著
《Springer Handbook of Robotics》布鲁诺·西西里安诺、歐莎瑪 哈提卜
