Как робот понимает, под каким углом повернуть захват?
Как робот понимает, под каким углом повернуть захват? Представьте промышленного робота, который должен взять деталь, повернуть её и установить с точностью до миллиметра. Кажется, что за этим стоит какая-то невероятная магия, но на деле здесь работает математика, а точнее матрицы вращения и кинематика SO(3). В основе ориентации в трёхмерном пространстве лежат три вращения: 🔸 Roll (X) — поворот вокруг оси X, например вращение захвата вокруг собственной продольной оси. 🔸 Pitch (Y) — наклон вверх или вниз относительно оси Y. 🔸 Yaw (Z) — поворот вправо или влево вокруг оси Z. Каждое вращение описывается матрицей размером 3×3, а их последовательное применение позволяет рассчитать итоговую ориентацию инструмента. При соглашении о вращениях вокруг фиксированных осей и использовании векторов-столбцов формула выглядит так: R = Rz(ψ) · Ry(θ) · Rx(φ) Если поменять порядок умножения - получите другую ориентацию! Магия правда ??😇 Можете проверить даже на телефоне. Для этого сначала наклоните его, а затем поверните, после чего попробуйте выполнить те же действия в обратном порядке. Где еще это применимо? Помимо промышленной робототехники, также подобные матрицы лежать под капотом в управлении дронами, авиации, компьютерной графике и 3D-анимации. 🧠 А теперь вопрос к нашим читателям: почему Rz · Ry · Rx и Rx · Ry · Rz в общем случае дают разные результаты, хотя углы поворота остаются теми же? Попробуйте объяснить своими словами, без помощи нейросетей. Сложно ответить? Тогда загляните в комментарии там Вас ждёт ответ. #Нейроманка #Робототехника #Математика #Python #MachineLearning #Кинематика #SO3