ABBIRB2400六自由度人形机器人逆运动学数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：机器人,逆运动学,六自由度,人形机器人,ABB IRB2400,机器学习,训练数据,工业自动化
数据概述：
本数据集来源于基于Denavit-Hartenberg正运动学计算的结果，适用于六自由度人形机器人ABB IRB2400的逆运动学问题研究。数据集包含用于训练和评估机器学习模型的样本，旨在自动化求解给定末端执行器位置和姿态时的关节角度。数据集涵盖了末端执行器的三维坐标（x, y, z）以及姿态角（yaw, pitch, roll），同时提供了机器人六自由度的当前关节角度（q1_in, q2_in, q3_in, q4_in, q5_in, q6_in）作为输入特征，并提供了对应的期望关节角度（q1_out, q2_out, q3_out, q4_out, q5_out, q6_out）作为输出标签。
数据用途概述：
该数据集适用于机器人工程中的逆运动学问题研究，特别是六自由度人形机器人的设计和优化。研究人员可以利用此数据集训练和评估机器学习模型，以提高逆运动学求解的效率和准确性。此外，数据集还适用于机器人控制系统的开发，帮助工程师优化机器人运动规划和提高系统性能。数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解机器人运动学的基础知识及其在实际应用中的重要性。
举例：
样本数据展示了末端执行器在特定位置和姿态下的六自由度关节角度。例如，当末端执行器位于（x=0.5, y=0.2, z=0.3）且姿态角为（yaw=0.1, pitch=-0.2, roll=0.3）时，对应的第一到第六自由度的期望关节角度分别为（q1_out=0.1, q2_out=0.2, q3_out=0.3, q4_out=0.4, q5_out=0.5, q6_out=0.6）。这些样本可用于训练机器学习模型，以提高其在逆运动学求解中的表现。
