【机器人学】刚体的惯性张量及其物理意义

一、刚体的惯性张量
在单自由度系统中,常常要考虑刚体的质量。对于定轴转动的情况,经常用到惯量矩这个概念。对一个可以在三维空间自由运动的刚体来说,可能存在无穷个旋转轴。在一个刚体绕任意轴做旋转运动时,我们需要一种能够表征刚体质量分布的方法。在这里,我们需要引入惯性张量,它可以被看做是对一个物体惯量的广义度量。

现在我们定义一组参量,给出刚体质量在参考坐标系中分布的信息。下图表示一个刚体,坐标系建立在刚体上。惯性张量可以在任何坐标系中定义,但一般在固连于刚体上的坐标系中定义惯性张量。
【机器人学】刚体的惯性张量及其物理意义_第1张图片
坐标系{A}中的惯性张量可用3*3矩阵表示如下:
A I = [ I x x − I x y − I x z − I x y I y y − I y z − I x z − I y z I z z ] {^{A}\textrm{I}=\begin{bmatrix} I_{xx} &-I_{xy} &-I_{xz} \\ -I_{xy} &I_{yy} &-I_{yz} \\ -I_{xz} &-I_{yz} & I_{zz} \end{bmatrix}} AI=IxxIxyIxzIxyIyyIyzIxzIyzIzz
矩阵中各元素为:
I x x = ∫ ∫ ∫ V ( y 2 + z 2 ) ρ d v I_{xx}=\int\int\int_{V}(y^2+z^2)\rho dv Ixx=V(y2+z2)ρdv
I y y = ∫ ∫ ∫ V ( x 2 + z 2 ) ρ d v I_{yy}=\int\int\int_{V}(x^2+z^2)\rho dv Iyy=V(x2+z2)ρdv
I z z = ∫ ∫ ∫ V ( x 2 + y 2 ) ρ d v I_{zz}=\int\int\int_{V}(x^2+y^2)\rho dv Izz=V(x2+y2)ρdv
I x y = ∫ ∫ ∫ V ( x y ) ρ d v I_{xy}=\int\int\int_{V}(xy)\rho dv Ixy=V(xy)ρdv
I x z = ∫ ∫ ∫ V ( x z ) ρ d v I_{xz}=\int\int\int_{V}(xz)\rho dv Ixz=V(xz)ρdv
I y z = ∫ ∫ ∫ V ( y z ) ρ d v I_{yz}=\int\int\int_{V}(yz)\rho dv Iyz=V(yz)ρdv
式中刚体由单元体 d v dv dv组成,单元体密度为 ρ \rho ρ,每个单元体的位置由矢量 A P = [ x y z ] T ^{A}\textrm{P}=\begin{bmatrix} x&y&z \end{bmatrix}^{T} AP=[xyz]T确定。
二、惯性张量的物理意义
当刚体绕定点转动时,刚体的动量矩为:
L = ∑ m i r i × ( w × r i ) L=\sum m_{i}r_{i}\times (w\times r_{i}) L=miri×(w×ri)
将上式展开写成矩阵的形式是:
[ L x L y L z ] = [ ∑ m i ( y i 2 + z i 2 ) − ∑ m i x i y i − ∑ m i x i z i − ∑ m i x i y i ∑ m i ( x i 2 + z i 2 ) − ∑ m i y i z i − ∑ m i x i z i − ∑ m i y i z i ∑ m i ( x i 2 + y i 2 ) ] [ w x w y w z ] \begin{bmatrix} L_{x}\\ L_{y}\\ L_{z} \end{bmatrix}= {\begin{bmatrix} \sum m_i(y_i^2+z_i^2) &-\sum m_ix_iy_i &-\sum m_ix_iz_i \\ -\sum m_ix_iy_i &\sum m_i(x_i^2+z_i^2) &-\sum m_iy_iz_i \\ -\sum m_ix_iz_i &-\sum m_iy_iz_i & \sum m_i(x_i^2+y_i^2) \end{bmatrix}}\begin{bmatrix} w_x\\ w_y\\ w_z \end{bmatrix} LxLyLz=mi(yi2+zi2)mixiyimixizimixiyimi(xi2+zi2)miyizimixizimiyizimi(xi2+yi2)wxwywz
右侧3×3矩阵中的求和形式与第一部分中的积分形式是等价的。 L i {L_i} Li表示刚体绕定点旋转时对每个分坐标轴的动量矩。

参考文献:
John Craig 《机器人学导论》 机械工业出版社 2006
洪国维 《惯性张量的物理意义》

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