基于MATLABRoboticsToolbox的可重构模块化机器人运动仿真分析
matlab中robotics toolbox的应用
matlab中robotics toolbox的函数解说1. PUMA560的MATLAB仿真要建立PUMA560的机器人对象，首先我们要了解PUMA560的D-H参数，之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。
其中link函数的调用格式：L = LINK([alpha A theta D])L =LINK([alpha A theta D sigma])L =LINK([alpha A theta D sigma offset])L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION)参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’，其中‘standard’代表采用标准的D-H参数，‘modified’代表采用改进的D-H参数。
参数‘alpha’代表扭转角，参数‘A’代表杆件长度，参数‘theta’代表关节角，参数‘D’代表横距，参数‘sigma’代表关节类型：0代表旋转关节，非0代表移动关节。
另外LINK还有一些数据域：LINK.alpha %返回扭转角LINK.A %返回杆件长度LINK.theta %返回关节角LINK.D %返回横距LINK.sigma %返回关节类型LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动)LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0，否则返回1LINK.offset %返回关节变量偏移LINK.qlim %返回关节变量的上下限 [min max]LINK.islimit(q) %如果关节变量超限，返回 -1, 0, +1LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵LINK.m %返回关节质量LINK.r %返回3×1的关节齿轮向量LINK.G %返回齿轮的传动比LINK.Jm %返回电机惯性LINK.B %返回粘性摩擦LINK.Tc %返回库仑摩擦LINK.dh return legacy DH rowLINK.dyn return legacy DYN row其中robot函数的调用格式：ROBOT %创建一个空的机器人对象ROBOT(robot) %创建robot的一个副本ROBOT(robot, LINK) %用LINK来创建新机器人对象来代替robotROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象2．变换矩阵利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。
MATLAB机器人仿真程序
MATLAB 机器人工具箱仿真程序:1) 运动学仿真模型程序()L1=link([pi/2 150 0 0])L2=link([0 570 0 0])L3=link([pi/2 130 0 0])L4=link([-pi/2 0 0 640])L5=link([pi/2 0 0 0])L6=link([0 0 0 95]) r=robot({L1 L2 L3 L4 L5L6}) ='MOTOMAN-UP '6 % 模型的名称 >>drivebot(r)2）正运动学仿真程序 （）L1=link([pi/2 150 0 0]) L2=link([0 570 0 0])L3=link([pi/2 130 0 0]) L4=link([-pi/2 0 0640]) L5=link([pi/2 0 0 0]) L6=link([0 0 095]) r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})='MOTOMAN-UP '6 t=[0::10];% 产生时间向量 qA=[00 0 0 0 0 ]; % 机械手初始关节角度 qAB=[-pi/2-pi/3 0 pi/6 pi/3 pi/2 ];%figure('Name','up6 机器人正运动学仿真演示q=jtraj(qA,qAB,t);% 生成关节运动轨迹T=fkine(r,q);% 正向运动学仿真函数plot(r,q);% 生成机器人的运动figure('Name','up6 机器人末端位移图 ' )subplot(3,1,1);plot(t, squeeze(T(1,4,:))); xlabel('Time (s)'); ylabel('X (m)');subplot(3,1,2); plot(t, squeeze(T(2,4,:)));xlabel('Time (s)');ylabel('Y (m)'); subplot(3,1,3);plot(t, squeeze(T(3,4,:))); xlabel('Time(s)'); ylabel('Z (m)'); x=squeeze(T(1,4,:)); 机械手终止关节角度 '）;% 给仿真图像命名y=squeeze(T(2,4,:)); z=squeeze(T(3,4,:)); figure('Name','up6 机器人末端轨迹图');plot3(x,y,z);3)机器人各关节转动角度仿真程序： ()L1=link([pi/2 150 0 0 ])L2=link([0 570 0 0]) L3=link([pi/2 130 0 0]) L4=link([-pi/2 0 0 640]) L5=link([pi/2 0 0 0 ]) L6=link([0 0 0 95]) r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6}) ='motoman-up6' t=[0::10];qA=[0 0 0 0 0 0 ]; qAB=[ pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6]; q=jtraj(qA,qAB,t);Plot(r,q); subplot(6,1,1); plot(t,q(:,1)); title(' 转动关节1');xlabel（' 时间/s'）; ylabel（' 角度/rad'）; subplot（6,1,2）; plot（t,q（:,2））;title（' 转动关节2'）; xlabel（' 时间/s'）; ylabel（' 角度/rad'）; subplot（6,1,3）; plot（t,q（:,3））;title（' 转动关节3'）; xlabel（' 时间/s'）; ylabel（' 角度/rad'）; subplot（6,1,4）; plot（t,q（:,4））;title（' 转动关节4'）; xlabel（' 时间/s'）; ylabel（' 角度/rad' ）; subplot（6,1,5）; plot（t,q（:,5））;title（' 转动关节5'）; xlabel（' 时间/s'）; ylabel（' 角度/rad'）; subplot（6,1,6）; plot（t,q（:,6））;title（' 转动关节6'）; xlabel（' 时间/s'）; ylabel（' 角度/rad'）;4）机器人各关节转动角速度仿真程序：（）t=[0::10];qA=[0 0 0 0 0 0 ];% 机械手初始关节量qAB=[ ];[q,qd,qdd]=jtraj（qA,qAB,t）;Plot(r,q); subplot(6,1,1); plot(t,qd(:,1));title(' 转动关节1'); xlabel(' 时间/s'); ylabel('rad/s'); subplot(6,1,2); plot(t,qd(:,2));title(' 转动关节2'); xlabel(' 时间/s'); ylabel('rad/s'); subplot(6,1,3); plot(t,qd(:,3));title(' 转动关节3'); xlabel(' 时间/s'); ylabel('rad/s'); subplot(6,1,4); plot(t,qd(:,4));title(' 转动关节4'); xlabel(' 时间/s'); ylabel('rad/s' ); subplot(6,1,5); plot(t,qd(:,5));title(' 转动关节5'); xlabel(' 时间/s'); ylabel('rad/s'); subplot(6,1,6); plot(t,qd(:,6));title(' 转动关节6'); xlabel(' 时间/s');ylabel('rad/s');5）机器人各关节转动角加速度仿真程序：（）t=[0::10];% 产生时间向量qA=[0 0 0 0 0 0] qAB =[ ];[q,qd,qdd]=jtraj(qA,qAB,t);figure('name','up6 机器人机械手各关节加速度曲线'); subplot(6,1,1);plot(t,qdd(:,1));title(' 关节1');xlabel(' 时间(s)');ylabel('加速度(rad/s^)');subplot(6,1,2);plot(t,qdd(:,2));title(' 关节2');xlabel(' 时间(s)');ylabel('加速度(rad/s^)');subplot(6,1,3); plot(t,qdd(:,3));title(' 关节3');xlabel(' 时间(s)');ylabel('加速度(rad/s^)')subplot(6,1,4); plot(t,qdd(:,4));title(' 关节4');xlabel(' 时间(s)');ylabel('加速度(rad/s^)')subplot(6,1,5); plot(t,qdd(:,5)); title(' 关节5');xlabel(' 时间(s)');ylabel('加速度(rad/s^)')subplot(6,1,6); plot(t,qdd(:,6)); title(' 关节6');xlabel(' 时间(s)');ylabel('加速度(rad/s^)')。
MatlabRoboticToolbox工具箱学习笔记
MatlabRoboticToolbox⼯具箱学习笔记Matlab Robotic Toolbox⼯具箱学习笔记（⼀）软件：matlab2013a⼯具箱：Matlab Robotic Toolbox v9.8Matlab Robotic Toolbox⼯具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations⽬录，将分三⼤部分阐述：1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inversekinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward dynamics,Symbolic,Code generation)3、Mobile(Driving to apose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter) General/Rotations%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵(1)r = rotx(pi/2);%matlab默认的⾓度单位为弧度，这⾥可以⽤度数作为单位(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10, 'deg');%求出R等效的任意旋转变换的旋转轴⽮量vec和转⾓theta(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);%旋转矩阵⽤欧拉⾓表⽰，R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c)(4)eul = tr2eul(R);%旋转矩阵⽤roll-pitch-yaw⾓表⽰，R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y) (5)rpy = tr2rpy(R);%旋转矩阵⽤四元数表⽰（6）q = Quaternion(R);%将四元数转化为旋转矩阵(7)q.R;%界⾯,可以是“rpy”，“eluer”⾓度单位为度。
基于MATLAB Robotics Tools的机械臂仿真
基于MATLAB Robotics Tools的机械臂仿真【摘要】在MATLAB环境下，对puma560机器人进行运动学仿真研究，利用Robotics Toolbox工具箱编制了简单的程序语句，建立机器人运动学模型，与可视化图形界面，利用D-H参数法对机器人的正运动学、逆运动学进行了仿真，通过仿真，很直观的显示了机器人的运动特性，达到了预定的目标，对机器人的研究与开发具有较高的利用价值。
【关键词】机器人;运动学正解;运动学逆解Abstract：For the purpose of making trajectory plan research on puma560 robot，in the MATLAB environment，the kinematic parameters of the robot were designed. Kinematic model was established by Robotics Toolbox compiled the simple programming statements，the difference was discussed between the standard D-H parameters，and the trajectory planning was simulated，the joints trajectory curve were smooth and continuous，Simulation shows the designed parameters are correct，thus achieved the goal. The tool has higher economic and practical value for the research and development of robot.Key words：robot;trajectory planning;MTALAB;simulation1.前言机器人是当代新科技的代表产物，随着计算机技术的发展，机器人科学与技术得到了迅猛的发展，在机器人的研究中，由于其价格较昂贵，进行普及型实验难度较大，隐刺机器人仿真实验变得十分重要。
matlab中robotics toolbox的应用
matlab中robotics toolbox的函数解说1. PUMA560的MATLAB仿真要建立PUMA560的机器人对象，首先我们要了解PUMA560的D-H参数，之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。
其中link函数的调用格式：L = LINK([alpha A theta D])L =LINK([alpha A theta D sigma])L =LINK([alpha A theta D sigma offset])L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION)参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’，其中‘standard’代表采用标准的D-H参数，‘modified’代表采用改进的D-H参数。
参数‘alpha’代表扭转角，参数‘A’代表杆件长度，参数‘theta’代表关节角，参数‘D’代表横距，参数‘sigma’代表关节类型：0代表旋转关节，非0代表移动关节。
另外LINK还有一些数据域：LINK.alpha %返回扭转角LINK.A %返回杆件长度LINK.theta %返回关节角LINK.D %返回横距LINK.sigma %返回关节类型LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动)LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0，否则返回1LINK.offset %返回关节变量偏移LINK.qlim %返回关节变量的上下限 [min max]LINK.islimit(q) %如果关节变量超限，返回 -1, 0, +1LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵LINK.m %返回关节质量LINK.r %返回3×1的关节齿轮向量LINK.G %返回齿轮的传动比LINK.Jm %返回电机惯性LINK.B %返回粘性摩擦LINK.Tc %返回库仑摩擦LINK.dh return legacy DH rowLINK.dyn return legacy DYN row其中robot函数的调用格式：ROBOT %创建一个空的机器人对象ROBOT(robot) %创建robot的一个副本ROBOT(robot, LINK) %用LINK来创建新机器人对象来代替robotROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象2．变换矩阵利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。
Matlab Robotics Toolbox逆运动学数值解分析
Matlab Robotics Toolbox逆运动学数值解分析
李慧敏
【期刊名称】《机械管理开发》
【年(卷),期】2018(033)011
【摘要】介绍了机器人逆运动学数值解求解方法,详细分析了基于雅克比逆矩阵与雅克比转置矩阵的数值解原理,并给出在雅克比矩阵为奇异矩阵的情况下机器人运动方程的近似解.以Puma560机器人为例,对Matlab Robotics Toolbox逆运动学库函数进行验证,结果表明ikine6s函数能很好的解决六轴机器人逆运动学,具有较高的精度.
【总页数】3页(P53-54,61)
【作者】李慧敏
【作者单位】大同煤矿集团机电装备公司中央机厂,山西大同037001
【正文语种】中文
【中图分类】TP241
【相关文献】
1.基于MATLAB Robotics的SCARA机器人运动学分析及轨迹规划 [J], 刘长柱;曹岩;贾峰;高硕;韩冲
2.基于Robotics Toolbox的6 R型机械臂运动学仿真及分析 [J], 史召峰;陈周五
3.基于Matlab的六自由度工业机器人运动学逆解分析及仿真 [J], 丁志鹏;江明;游玮;梁兆东;冯海生;葛景国
4.基于MATLAB Robotics Toolbox的可重构模块化\r机器人运动仿真分析 [J],
卢佳佳;毛芳芳;李梅;李雅琼
5.工业机器人在MATLAB-Robotics中的运动学分析 [J], 田国富; 姜春旭
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基于MATLAB的六自由度工业机器人运动分析和仿真
基于MATLAB的六⾃由度⼯业机器⼈运动分析和仿真基于MATLAB 的六⾃由度⼯业机器⼈运动分析及仿真摘要：以FANUC ARC mate100⼯业机器⼈为研究对象，对其机构和连杆参数进⾏分析，采⽤D-H 法对机器⼈进⾏正运动学和逆运动学分析，建⽴运动学⽅程。
在MATLAB 环境下，运⽤机器⼈⼯具箱进⾏建模仿真，仿真结果证明了所建⽴的运动学正、逆解模型的合理性和正确性。
关键词:FANUC ARC mate100⼯业机器⼈; 运动学; MATLAB 建模仿真 1引⾔⼯业机器⼈技术是在控制⼯程、⼈⼯智能、计算机科学和机构学等多种学科的基础上发展起来的⼀种综合性技术。
经过多年的发展，该项技术已经取得了实质性的进步[1]。
⼯业机器⼈的发展⽔平随着科技的进步和⼯业⾃动化的需求有了很⼤的提⾼，同时⼯业机器⼈技术也得到了进⼀步的完善。
⼯业机器⼈的运动学分析主要是通过⼯业机器⼈各个连杆和机构参数，以确定末端执⾏器的位姿。
⼯业机器⼈的运动学分析包括正运动学分析和逆运动学分析。
随着对焊接件要求的提⾼，弧焊等机器⼈的需求越来越多。
本⽂就以FANUC ARC mate100机器⼈为研究对象，通过分析机构和连杆参数，运⽤D-H 参数法建⽴坐标系，求出连杆之间的位姿矩阵，建⽴⼯业机器⼈运动学⽅程。
并在MATLAB 环境下，利⽤RoboticsToolbox 进⾏建模仿真。
2 FANUC ARC mate100 D-H 坐标系的建⽴mate100是FANUC 公司⽣产的6⾃由度⼯业机器⼈，包括底座、机⾝、臂、⼿腕和末端执⾏器，每个⾃由度对应⼀个旋转关节，如图1所⽰。
图1FANUC ARC mate 100机器⼈三维模型DENAVIT 和HARTENBERG 于1955年提出了⼀种为关节链中的每⼀个杆件建⽴坐标系的矩阵⽅法，即D-H 参数法，在机器⼈运动学分析得到了⼴泛运⽤。
采⽤这种⽅法建⽴坐标系:(1) Z i 轴沿关节i +1的轴线⽅向。
基于MATLAB的Puma250机器人运动仿真与分析
基于MATLAB的Puma250机器人运动仿真与分析
李瑾
【期刊名称】《现代制造技术与装备》
【年(卷),期】2018(0)11
【摘要】针对Puma250机器人,分析其结构及连杆参数.利用MATLAB工具,按照D-H参数法建立了Puma250机器人连杆结构模型.对机器人的运动学特性进行仿真实验,并验证了机器人逆运动的多解性,给出Puma250机器人连杆末端直线运动轨迹仿真方法,并提出其仿真运动过程中直线插补点精确值的求解方法.
【总页数】3页(P66-68)
【作者】李瑾
【作者单位】山西工程技术学院,阳泉 045000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于MATLAB Robotic Toolbox的关节型机器人运动仿真研究 [J], 陆佳皓;平雪良;李朝阳
2.基于MATLAB与V-REP的机器人加工轨迹生成与运动仿真 [J], 刘宇;张世超;龚集响
3.基于MATLAB Robotics Toolbox的可重构模块化\r机器人运动仿真分析 [J], 卢佳佳;毛芳芳;李梅;李雅琼
4.基于MATLAB六轴喷涂机器人运动仿真研究 [J], 高方俊; 郑磊; 徐强; 檀晓宏
5.基于Coppeliasim与MATLAB的机器人建模与运动仿真 [J], 李杨;张华良;王军
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基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学
基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学摘要:简要介绍MATLAB Robotics Toolbox在机器人学仿真实验教学中的基本应用,具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等。
该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并能分析真实机器人控制时的实验数据结果,因此非常适宜于机器人学的教学和研究。
关键词:机器人学;仿真实验教学;MATLAB;Robotics Toolbox机器人学是一门高度交叉的前沿学科方向,也是自动化和机电工程等相关专业的一门重要专业基础课。
在机器人学的教学和培训中,实验内容一直是授课的重点和难点。
实物机器人通常是比较昂贵的设备,这就决定了在实验教学中不可能运用许多实际的机器人来作为教学和培训的试验设备。
由于操作不方便、体积庞大等原因,往往也限制了实物机器人在课堂授课时的应用。
此外,由于计算量、空间结构等问题,当前大多数机器人教材只能以简单的两连杆机械手为例进行讲解,而对于更加实际的6连杆机械手通常无法讲解得很清楚。
因此,各式各样的机器人仿真系统应运而生。
经过反复的比较,我们选择了MATLAB Robotics Toolbox [1]来进行机器人学的仿真实验教学。
MATLAB Robotics Toolbox是由澳大利亚科学家Peter Corke开发和维护的一套基于MATLAB的机器人学工具箱,当前最新版本为第8版,可在该工具箱的主页上免费下载(/robot/)。
Robotics Toolbox提供了机器人学研究中的许多重要功能函数,包括机器人运动学、动力学、轨迹规划等。
该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并能分析真实机器人控制时的实验数据结果,因此非常适宜于机器人学的教学和研究。
本文简要介绍了Robotics Toolbox在机器人学仿真实验教学中的一些应用,具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等。
基于MATLAB—Robotics的工业机器人运动学仿真研究
基于MATLAB—Robotics的工业机器人运动学仿真研究工业机器人是现代化工业生产中不可缺少的元素。
机器人模型的手动控制与轨迹规划仿真可以让机器人运动的研究过程呈现出直观化的特点。
本文主要对基于MATLAB-Robotics的工业机器人运动学仿真问题进行了探究。
标签：工业机器人；运动学轨迹；仿真分析0 前言工业机器人是机电一体化技术发展进步的产物。
现阶段工业机器人实物研发工作具有着成本高、周期长的特点。
工业机器人运动学仿真技术是利用系统模型对实际或设想的工业机器人系统进行试验研究的技术，根据工业机器人制备工艺的发展现状，仿真研究已经贯穿于工业机器人产品的各个研制环节之中MATLAB语言是机电工业领域较为常用的一种编程语言，这一编程语言具有着较为强大的矩阵计算能力，它可以应用于工业机器人的方案论证、设计分析和生产制造等各个阶段。
它也可以在工业研究、产品开发及数值分析等多个领域得到应用。
D-H坐标系法是建立机器人连杆模型的有效方法。
1 D-H坐标系的建立工业机器人是现代化工业生产中不可缺少的元素。
机器人模型的手动控制与轨迹规划仿真可以让机器人运动的研究过程呈现出直观化的特点。
基于MATLAB-Robotics机器人工具箱建立的工业机器人三维模型的应用，可以让人们借助编程形式对机器人模型进行检验。
坐标系在机器人模型的检验过程中发挥着较为重要的作用。
根据机器人的运动学原理与齐次变换的相关知识，在空间中的任意坐标系相对于某个参考坐标系但是位置和姿态的获取方式为两个坐标系之间的变换。
在坐标系建构完成以后，研究者需要在求取工业机器人运动学方程结果的基础上，对求解结果与滑块控制图的设定数值进行比较，为保证运动学方程求解结果的精确性，研究者可以将D-H坐标系应用于工业机器人运动学仿真分析过程之中。
根据工业机器人的实际情况，工业机器人运动学仿真研究工作的开展，要求研究者关注工业机器人的每一个连杆，在为不同连杆构建不同的坐标系以后，齐次变换会成为描述坐标系间的相对位置与姿态的工具。
机器人matlab建模
Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations目录，将分三大部分阐述：1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inversekinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forwarddynamics,Symbolic,Code generation)3、Mobile(Driving to apose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter) General/Rotations%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵(1)r = rotx(pi/2);%matlab默认的角度单位为弧度，这里可以用度数作为单位(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10,'deg');%求出R等效的任意旋转变换的旋转轴矢量vec和转角theta(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);%旋转矩阵用欧拉角表示，R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c) (4)eul = tr2eul(R);%旋转矩阵用roll-pitch-yaw角表示，R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y)(5)rpy = tr2rpy(R);%旋转矩阵用四元数表示（6）q = Quaternion(R);%将四元数转化为旋转矩阵(7)q.R;%界面,可以是“rpy”，“eluer”角度单位为度。
(8)tripleangle('rpy');General/Transformations%沿x轴平移0.5，绕y轴旋转pi/2，绕z轴旋转-pi/2（1）t = transl(0.5, 0.0, 0.0) * troty(pi/2) * trotz(-pi/2) %将齐次变换矩阵转化为欧拉角（2）tr2eul(t)%将齐次变换矩阵转化为roll、pitch、yaw角（3）tr2rpy(t)General/Trajectoryclear;clc;p0 = -1;% 定义初始点及终点位置p1 = 2;p = tpoly(p0, p1, 50);% 取步长为50figure(1);plot(p);%绘图，可以看到在初始点及终点的一、二阶导均为零[p,pd,pdd] = tpoly(p0, p1, 50);%得到位置、速度、加速度%p为五阶多项式，速度、加速度均在一定范围内figure(2);subplot(3,1,1); plot(p); xlabel('Time'); ylabel('p');subplot(3,1,2); plot(pd); xlabel('Time'); ylabel('pd');subplot(3,1,3); plot(pdd); xlabel('Time');ylabel('pdd');%另外一种方法：[p,pd,pdd] = lspb(p0, p1, 50);figure(3);subplot(3,1,1); plot(p); xlabel('Time'); ylabel('p');subplot(3,1,2); plot(pd); xlabel('Time'); ylabel('pd');% 可以看到速度是呈梯形subplot(3,1,3); plot(pdd); xlabel('Time'); ylabel('pdd');%三维的情况：p = mtraj(@tpoly, [0 1 2], [2 1 0], 50);figure(4);plot(p)%对于齐次变换矩阵的情况T0 = transl(0.4, 0.2, 0) * trotx(pi);% 定义初始点和目标点的位姿T1 = transl(-0.4, -0.2, 0.3) * troty(pi/2) * trotz(-pi/2);T = ctraj(T0, T1, 50);first=T(:,:,1);%初始位姿矩阵tenth=T(:,:,10);%第十个位姿矩阵figure(5);tranimate(T);%动画演示坐标系自初始点运动到目标点的过程。
基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学
基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教
学
谢斌;蔡自兴
【期刊名称】《计算机教育》
【年(卷),期】2010(000)019
【摘要】简要介绍MATLAB Robotics Toolbox在机器人学仿真实验教学中的基本应用,具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等.该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并能分析真实机器人控制时的实验数据结果,因此非常适宜于机器人学的教学和研究.
【总页数】4页(P140-143)
【作者】谢斌;蔡自兴
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,智能所,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,智能所,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】G642
【相关文献】
1.基于MATLAB Robotic Toolbox的关节型机器人运动仿真研究 [J], 陆佳皓;平雪良;李朝阳
2.基于MATLAB/Robotics Toolbox的PUMA560机械臂仿真研究 [J], 王娜
3.基于MATLAB Robotics Toolbox的UR5机器人轨迹规划与仿真 [J], WANG
Jun;CHEN Di;CHEN Hongjie;REN Jun;YOU Ying;WEI Qiong;WANG Quan 4.基于MATLAB Robotics Toolbox的可重构模块化\r机器人运动仿真分析 [J], 卢佳佳;毛芳芳;李梅;李雅琼
5.基于MATLAB Robotics Toolbox的四足机器人轨迹仿真与优化 [J], 陈明方;张凯翔;陈久朋;熊彬洲;李奇;姚国一;李鹏宇
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MATLAB机器人仿真程序
MATLAB机器人仿真程序随着机器人技术的不断发展，机器人仿真技术变得越来越重要。
MATLAB是一款强大的数学计算软件，也被广泛应用于机器人仿真领域。
本文将介绍MATLAB在机器人仿真程序中的应用。
一、MATLAB简介MATLAB是MathWorks公司开发的一款商业数学软件，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。
MATLAB具有丰富的工具箱，包括信号处理、控制系统、神经网络、图像处理等，可以方便地实现各种复杂的计算和分析。
二、MATLAB机器人仿真程序在机器人仿真领域，MATLAB可以通过Robotics System Toolbox实现各种机器人的仿真。
该工具箱包含了机器人运动学、动力学、控制等方面的函数库，可以方便地实现机器人的建模、控制和可视化。
下面是一个简单的MATLAB机器人仿真程序示例：1、建立机器人模型首先需要定义机器人的几何参数、连杆长度、质量等参数，并使用Robotics System Toolbox中的函数建立机器人的运动学模型。
例如，可以使用robotics.RigidBodyTree函数来建立机器人的刚体模型。
2、机器人运动学仿真在建立机器人模型后，可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的运动学仿真。
例如，可以使用robotics.Kinematics函数计算机器人的位姿，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
3、机器人动力学仿真除了运动学仿真外，还可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的动力学仿真。
例如，可以使用robotics.Dynamic函数计算机器人在给定速度下的加速度和力矩，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
4、机器人控制仿真可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的控制仿真。
例如，可以使用robotics.Controller函数设计机器人的控制器，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
基于MATLAB-RoboticsToolbox的PUMA560机械臂仿真研究
基于MATLAB/RoboticsToolbox的PUMA560机械臂仿真研究王娜【摘要】本文采用标准D-H法对六自由度关节机器人的机构和运动学进行分析，推导出正逆运动学变换公式。
在此基础上，本文运用Matlab机器人工具箱对机器人系统进行了运动仿真，研究了机器人在作业过程中的主要运动学指标的变化情况，十分直观地反映出机器人这一非线性耦合结构中各杆件和末端工作部分的运动状态，为机器人的具体研制、控制策略提供了理论依据。
【关键词】PUMA560机械臂；运动学；动力学；仿真1 PUMA560简介对机器人进行图形仿真，可以直观显示出机器人的运动情况，得到从数据曲线中难以分析出来的许多重要信息，并能从图形上看到机器人在一定控制条件下的运动规律。
从仿真软件中观察机器人工作程序的运行结果，就能分析出该机器人轨迹规划等的正确性和合理性，从而为离线编程提供有效的验证手段。
PUMA560 机械臂是一种示教机器人。
有六个自由度，包括6个旋转关節，模仿人的腰、肩、肘和手腕运动，能以规定的姿态到达工作范围内的任何一个点。
包括：臂体、控制器和示教器三个部分。
它的外观图如图1 所示。
2 PUMA560的空间坐标系建立PUMA560一般由移动关节和转动关节共同作用，组成机器人的操作臂，每个关节都有一个自由度。
在六自由度下，我们规定连杆0表示基座，关节1让基座0与连杆1相接，关节2让连杆1与连杆2相连接，以此类推。
如图2所示。
3 确定D-H坐标系PUMA560的6个关节全为转动关节如下：Xi轴：沿着Zi和Zi-1的公法线，指向离开Zi-1轴的方向；Yi轴：按右手直角坐标系法则制定；Zi轴：沿着i+1关节的运动轴；两连杆距di：Xi和Xi1两坐标轴的公法线距离；两杆夹角θi：Xi和Xi1两坐标轴的夹角；连杆长度ai：Zi和Zi-1两轴心线的公法线长度；连杆扭角αi：Zi和Zi-1两轴心线的夹角；所以相邻坐标系i和i-l的D-H变换矩阵为：6 结论本文利用 MATLAB Robotics Toolbox 建立了PUMA560机器人的三维模型，分析了它的正运动学、逆运动学和轨迹规划问题，验证了仿真的合理性。
RoboticsToolbox_电子版说明文档
2 机器人运动学
逆向运动学求解：
例2.7：
21
右手
左手
存在多解，可通过option参数选取期望解
2 机器人运动学
22
逆向运动学求解：
例2.8：
右手、肘在上
例2.9：
无解
2 机器人运动学
雅可比矩阵：
例2.10：
23
参考 的雅可比矩阵 参考 的雅可比矩阵
参考坐标系： 参考坐标系：
本课内容
24
Matlab Robotics Toolbox
机器人学基础
Robotics Toolbox
本课内容
2
Matlab Robotics Toolbox
1. 三维位姿描述 2. 机器人运动学 3. 机器人轨迹规划 4. 机器人动力学
1 三维位姿描述
3
三维旋转基本表示
绕 轴旋转theta的旋转矩阵 绕 轴旋转theta的旋转矩阵 绕 轴旋转theta的旋转矩阵 在图中绘制旋转矩阵 旋转矩阵 描述的旋转动画
1 三维位姿描述 三维旋转基本表示
例1.1
4
默认弧度，后缀deg表示角度； 先绕x转30，后绕新z轴转60，即
相对于动坐标系(右乘关系)
R1旋转坐标系标注为1， 用蓝色画出
R2旋转坐标系标注为2， 用红色画出
旋转顺序不可变
1 三维位姿描述
5
欧拉旋转（相对于动坐标系）
Robotics Toolbox中定义欧拉角旋转顺序为Z-Y-Z，即： 初始{B}与{A}重合，先绕 转 、再绕 转 、最后绕 转
给定位姿、速度和加速度，计算所需关节力或力矩 (逆动力学)
4 机器人动力学
逆向动力学
例4.1：
MATLAB在机器人控制中的应用方法
MATLAB在机器人控制中的应用方法引言：机器人控制是机器人技术的重要组成部分，它涉及到诸多领域，包括运动规划、轨迹跟踪、动力学分析等。
而MATLAB作为一款著名的科学计算软件，为机器人控制领域提供了强大而便捷的工具。
本文将着重介绍MATLAB在机器人控制中的应用方法，并探讨其中的一些具体案例。
一、机器人建模与运动规划1. 机器人建模机器人建模是机器人控制的基础，通过建立机器人的几何模型、运动学模型和动力学模型，可以帮助我们更好地了解和控制机器人。
在MATLAB中，可以利用工具箱中提供的函数和类对机器人进行建模，例如通过 Robotics System Toolbox 中的 robotics.RigidBodyTree 类可以方便地创建机器人模型。
2. 运动规划运动规划是指根据机器人的建模信息和环境条件，确定机器人在空间中运动的路径和姿态。
MATLAB提供了Robotics System Toolbox 中的路径规划函数，通过这些函数可以实现多种运动规划算法，如RRT（Rapidly-exploring Random Tree）和A*（A star）等。
通过这些算法，可以实现机器人在复杂环境中的自主导航和路径规划。
二、机器人轨迹跟踪与PID控制1. 轨迹生成机器人在运动过程中需按照事先设定的轨迹进行运动，而轨迹生成即是根据目标路径和速度要求，生成机器人的轨迹。
MATLAB中可以利用曲线拟合、最小二乘法等方法生成机器人的运动轨迹，并通过可视化工具将生成的轨迹呈现出来。
2. PID 控制PID控制是机器人控制领域经典的控制方法之一，它基于位置误差、速度误差和加速度误差的反馈，通过调节比例、积分和微分三个参数，实现对机器人运动的精确控制。
MATLAB中有丰富的控制工具箱可以用于PID控制器的设计和调试，例如Control System Toolbox 和System Identification Toolbox。
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基于MATLABRoboticsToolbox的可重构模块化机器人运动仿真分析
作者：卢佳佳
来源：《阜阳职业技术学院学报》2019年第02期
模块化机器人的仿真模型，设计各关节的运动角度，模拟机器人的末端手爪运动轨迹以及每个
关节的角位移、角速度、角加速度随时间变化曲线。
检验机器人运动性能，为后续的动力学和控制研究奠定基础。
关键词：可重构模块化机器人;Robotics Toolbox;轨迹规划;变化曲线
中图分类号：TP242;;;;;;;;; 文献标识码：A;;;;;;;;;; 文章编号：1672-4437（2019）02-0057-04
在Matlab软件中使用Robotics Toolbox[1-2]对机器人进行仿真研究目前已十分普遍。
谢斌、蔡自兴[3]运用Robotics Toolbox对puma560型机器人进行了仿真实验教学，左富勇、刘长柱[4-5]等人对SCARA机器人进行了轨迹规划与仿真研究;王林军，陆佳皓[6-7]等人对六轴关节机器人进行了运动仿真研究，周际[8]对双臂工业机器人进行了运动仿真分析。
以上研究都是针对某种特定类型的机器人，相比而言，可重构模块化机器人具有更加丰富的构型。
本文以EV-MRobot机器人基本构件为基础，针对其某一构型进行运动学仿真分析。
1 EV-MRobot模块化机器人运动学
1.1 EV-MRobot模块化机器人结构参数
本文以EV-MRobot系列模块化机器人为研究对象，其模块库包含四种运动单元模块，分别为：
93旋转模块、85旋转模块、手爪模块以及两自由度云台模块。
还包含有不同尺寸的连接件，如直角连杆和圆柱连杆等。
这些单元模块通过连杆进行组合，可形成适用于不同工作任务的各种构型。
本文以由85旋转模块、手爪模塊、两自由度云台模块以及相关连接件组成的四自由度模块化机器人为研究对象，其结构组合如图1，连杆参数和关节变量见表1。
1.2 机器人正运动问题分析
1.3 机器人逆运动问题分析
机器人的逆运动学分析就是使末端执行器达到期望位姿时各关节的角度值。
求逆解的方法可以分为两大类：封闭解法和数值解法[9]。
封闭解法又可分为几何法和代数法。
本文将采用代数法，在机器人正运动学方程的两端乘以逆矩阵分离变量，逐步求解各关节变量的值，通过设定约束条件以及考虑结构的合理性来选择最佳解。
2 建模与仿真
2.1 机器人数学建模
2.2 机器人运动仿真
设定机器人各关节的初始角度为，终止关节角度为，且载初始和终止位置的速度均为0。
相关程序如下：
2.3 机器人仿真分析
通过仿真，可以观察到模块化机器人运动过程中末端运动轨迹曲线平滑连续，各关节的运动均平稳正常。
位移曲线平滑，角速度、角加速度运动曲线变化连续平缓且初始值和终止值均为0，运动过程中没有出现突变的现象，这些结果说明模块化机器人的结构设计合理，动力分配均衡，在运动过程中不会产生抖动等现象。
本文以EV-MRobot系列四自由度模块化机器人为研究对象，借助MATLAB Robotics Toolbox工具箱，通过编写相关程序，完成了四自由度模块化机器人的数学建模，并通过工具箱中的关节驱动函数，模拟了机器人四个关节的运动效果;通过设定初始关节角和终止关节角，对机器人移动轨迹进行了仿真，分析了各关节角位移，角速度和角加速度随时间变化的曲线，验证了机器人相关设计参数的合理性。
通过调用MATLAB Robotics Toolbox工具箱里的函数能够十分方便地进行相关机器人的仿真与分析研究，此次运动仿真分析也为后续的模块化机器人运动控制研究打下了良好基础。
参考文献：
[1]Corke P.A Robotics Toolbox for MATLAB[J].IEEE Robotics and Automation Magazine，1996，3（1）：24-32.
[2]Corke P.A Computer Tool for Simulation and Analysis： the Robotics Toolbox for MATLAB[C]//Proc.National Conf.Australian Robot Association，2000：319-330.
[3]谢斌，蔡自兴.基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学[J].计算机教育，2010（19）：140-143.
[4]左富勇，胡小平，谢珂，等.基于 MATLAB Robotics 工具箱的 SCARA 机器人轨迹规划与仿真[J].湖南科技大学学报（自然科学版），2012，27（2）：41-44.
[5]刘长柱，曹岩，贾峰，等.基于MATLAB Robotics的SCARA机器人运动学分析及轨迹规划[J].机电工程技术，2018（4）：111-115.
[6]王林军，邓煜，罗彬，等.基于 MATLAB Robotics Toolbox的ABB IRB1660机器人运动仿真研究[J].中国农机化学报，2017，38（01）：102-106.
[7]陆佳皓，平雪良，李朝阳.基于MATLAB Robotic Toolbox的关节型机器人运动仿真研究]J].机床与液压，2017，45（13）：60-62.
[8]王智兴，樊文欣，张保成，等.基于Matlab的工业机器人运动学分析与仿真[J].机电工程，2012，29（1）：34-37.
[9]蔡自兴，谢斌.机器人学[M].3版.北京：清华大学出版社，2018.。