基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学
利用matlab的机器人试验仿真
选择MATLAB2016a版，高版本不能安装。
安装好按照下面的操作做出来，然后截图做成Word文档发给我。
MATLAB2016a版同学们网上下载安装，安装方法网上随便可找到。
机器人工具箱我发给你们。
一、将文件夹放到MATLAB安装文件夹指定目录下放到安装目录的toolbox文件夹下，如下图是笔者的电脑的位置，其中那个installation address是我自己取得名字，英语不好，不要见怪。
三、打开MATLAB软件，进行手动启动（1）打开matlab，依次点击file（文件）-setpath（设置路径）-add with subfolder （添加子文件夹），然后选择这个rvctools文件夹就好了，然后save（保存）-close （关闭）（2）在命令行窗口输入startup_rvc，回车，如图，显示了一段英语，我恩可以看到，版本是9.10。
本文主要是给大家一个系统的概念，如何用Matlab实现六轴机器人的建模和实现轨迹规划。
以后将会给大家讲解如何手写正逆解以及轨迹插补的程序。
程序是基于Matlab2016a，工具箱版本为Robotic Toolbox 9.10。
1.D-H建模三个两两相互垂直的XYZ轴构成欧几里得空间，存在六个自由度：沿XYZ 平移的三个自由度，绕XYZ旋转的三个自由度。
在欧几里得空间中任意线性变换都可以通过这六个自由度完成。
Denavit-Hartenberg提出的D-H参数模型能满足机器人学中的最小线性表示约定，用4个参数就能描述坐标变换：绕X轴平移距离a；绕X轴旋转角度alpha；绕Z轴平移距离d；绕Z轴旋转角度theta。
2.标准D-H模型和改进D-H模型对比来看参数并没有改变，标准的D-H 模型是将连杆的坐标系固定在该连杆的输出端（下一关节），也即坐标系i-1与关节i对齐；改进的D-H模型则是将坐标系固定在该连杆的输入端（上一关节），也即坐标系i-1与关节对齐i-1。
SCARA机器人MATLAB仿真实验报告
第1章任务描述及需求分析1.1任务描述本文选用雅马哈公司SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm) 机器人作为该系统机器人主体，同时结合所选用的工控机、雅马哈SCARA机器人控制器RXC340等控制设备，还采用红外光栅以及光栅控制器构成安全保护装置，同时选用伺服驱动器、电机、震荡送料机、DDC工业摄像机、气动夹爪和气缸等相关设备共同组成了该自动插件机器人系统，在保证产品合格率达标、操作人员安全、经济效益高的条件下，将保险片插接速度提升至每分钟20个以上，良好的满足生产工艺的需要。
本次实践主要包括两个部分，第一部分为了解自动插件机器人原理，相关硬件选型，最终绘制电气原理图。
第二部分为利用MATLAB软件进行SCARA机器人基于D-H 法建模仿真，然后进行该机器人的正逆运动学分析并绘制相关位置、速度、加速度还有轨迹规划曲线。
1.2需求分析1.2.1性能指标分析（1）生产线插接速度>=20个/min,且插接速度可调。
（2）具有1-8种颜色的保险片识别功能，并能根据保险片的颜色进行1-6工位保险盒定位插接。
（3）控制系统具有手动和半自动运行模式功能。
（4）控制系统具有启动，停止，暂停等功能。
（5）控制系统具有防触碰安全报警指示及复位功能。
（6）储料区容量满时具有暂停供料功能。
（7）控制系统可以实现脱机运行。
1.2.2功能需求目前，工业上的自动插件技术主要包括一下这几种，分别为人工插件技术，半自动插件技术和全自动插件技术。
自动插件技术的发展主要是由于，传统的人工插件工艺已经无法满足现代工业的发展需求了，而且由于人工插件需要大量人工，随着社会的发展人工成本不断上升，并且人工插件的生产效率低、且生产质量得不到有效保障，这些问题都严重制约了企业的发展。
所以设计出一款能够代替人工进行自动化插装的插件机器人是非常有必要的。
在这次实践过程中，我们设计所采用的日本雅马哈公司生产的SCARA机器人，利用该机器人分别实现硬件设备的选型，电气原理图的绘制，还有基于MATLAB软件实现该机器人的仿真、D-H法以及正逆运动学分析。
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。
robotics toolbox for matlab的机器人仿真
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在机器人虚拟仿真实验教学中的应用
表1PUMA560机器人的连杆参数MATLAB 在机器人虚拟仿真实验教学中的应用收稿日期：2017-09-05资助项目：北京信息科技大学2017年度教学改革立项资助（2017JGYB01）；北京信息科技大学2017年促进高校内涵发展-研究生教育质量工程类项目（5121723103）作者简介：刘相权（1972-），男（汉族），河北辛集人，北京信息科技大学机电工程学院，副教授，主要从事机械设计、机电控制方面的研究。
在机器人学课程的实验教学中，一方面由于机器人价格比较昂贵，不可能用许多实际的机器人来作为教学实验设备，另一方面，由于机器人的教学涉及大量数学运算，手工计算烦琐，采用虚拟仿真技术可以有效地提高教学的质量和效率，在实验教学中的作用越来越明显[1]。
本文以PUMA560机器人为研究对象，采用改进的D-H 法分析其结构和连杆参数，运用Robotics Toolbox 构建运动学模型并进行运动学仿真。
一、PUMA560机器人的结构及连杆参数PUMA560机器人是美国Unimation 公司生产的6自由度串联结构机器人，本文采用改进的D-H 法建立6个杆件的固接坐标系，如图1所示。
PUMA560机器人的杆件参数如表1所示，其中连杆扭角αi-1表示关节轴线i-1和关节轴线i 之间的夹角；连杆长度a i-1表示关节轴线i-1和关节轴线i 之间的公垂线长度；连杆转角θi 表示两公垂线a i-1和a i 之间的夹角；连杆距离d i 表示两公垂线a i-1和a i 之间的距离，对于旋转关节，θi 是关节变量[2]。
表1中a 2=0.4381，a 4=0.0203，d 2=0.1491，d 4=0.4331。
二、PUMA560机器人的运动学仿真1.机器人模型的建立。
在Robotics Toolbox 中，构建机器人模型关键在于构建各个杆件和关节，Link 函数用来创建一个杆件，其一般形式为：L=Link （[theta d a alpha sigma]，CONVENTION ）Link 函数的前4个参数依次为连杆转角θi ，连杆距离d i ，连杆长度a i-1，连杆扭角αi-1，第5个参数sigma 代表关节类型：0代表旋转关节，1代表平动关节，第6个参数CONVENTION 可以取'standard'或'modified'，其中'standard'代表采用标准的D-H 方法，'modified'代表采用改进的D-H 方法[3]。
基于MATLABRoboticsToolbox的可重构模块化机器人运动仿真分析
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。
基于MATLAB的六自由度工业机器人运动分析及仿真
代入正方程求 解位姿矩阵 给定各个 关节转角
图 4 正运动学方程验证流程图
给各个关节赋值θ 1=π /2，θ 2=-π /3，θ 3=-π /4，θ 4=π /3，θ 5=π /6，θ 6=-π /4 带入 公式，由 MATLAB 得
0.5 0.8 0.4 5.15 0.2 0.4 0.9 124.52 T1T2T3T4T5T6 0.8 0.5 0 135.67 0 0 1 0
p y s1 c23c4s5d 6 a3 s23c5d 6 d 4 a2 c2 c1s4s5d 6 a1s1
p z s23c4s5d 6 a3 c23c5d 6 d 4 a2 s2 d1
其中
ci cos i si sin i cij cos i j sij sin i j
3 运动学方程建立 3. 1 运动学正解 运动学正解是指由机器人的各个关节的旋转角度位姿变换矩阵求解机器人末端执行器 的位姿，进而实现关节空间到笛卡尔坐标空间的转换。相邻连杆齐次变换矩阵为：
Ti Rot ( z, i )Trans(0,0, d i )Trans(a i ,0,0) Rot ( x, i ) cos i sin i 0 0 a i cos i a i sin i di (1) 0 0 1 T1 描述了第一根连杆相对于某个坐标系 ( 如机身) 的位姿，T2 描述了第二根连杆相对 sin i cos i cos i cos i sin i sin i sin i cos i sin i cos i
图 1FANUC ARC mate 100 机器人三维模型
《工业机器人技术》课程教学设计
《工业机器人技术》课程教学设计摘要：《工业机器人技术》课程是新工科专业重要的专业课，实践性较强，在培养学生专业能力方面占有重要的地位。
通过本课程的学习，学生可以了解机器人概况，掌握工业机器人运动学动力学知识、掌握工业机器人典型应用、具备分析与解决工业机器人编程问题的能力。
该课程通过项目化教学形式，培养学生分析问题和解决问题的能力，提高学生创新意识和工程意识，培养学生在工业机器人应用方面的实践动手能力，支撑专业学习成果中相应指标点的达成。
关键词：工业机器人；项目化教学；工程意识1、课程建设思路《工业机器人技术》是电气类应用性较强的专业核心课程，课程分为理论教学和项目实践两个部分。
理论课分为工业机器人概述、工业机器人的机械结构、工业机器人运动学和动力学、工业机器人的环境感知技术、工业机器人的控制技术、工业机器人编程六个部分；项目实践环节分为仿真实验和机器人实操两个部分，仿真实验部分主要采用Matlab进行设计，项目实操主要为工业机器人工程项目练习。
由于该门课程所讲述的知识在工程应用较为广泛，可在在项目设计环节融入思政元素，培养学生的工匠精神，激发学生学习热情以及爱国主义精神。
2、课程建设目标课程目标1 增强对所学知识和规律进行整理、归纳、总结和消化吸收的能力；具有发现问题，解决问题的能力，围绕教学内容，阅读参考文书籍和资料，自主学习能力。
课程目标2. 学习态度端正，课堂表现积极。
通过作业和课堂讨论，学会简明扼要地表达自己解决问题的思路和步骤的能力。
养成独立思考，深入钻研问题的习惯。
在实验环节，培养良好的团队沟通能力、独立工作能力和团队协作能力。
课程目标3. 掌握工业机器人系统构成、工业机器人编程等知识和进行机器人工作站系统建模及仿真等技术，具有一定工业机器人编程及仿真设计能力。
结合仿真软件平台学习及机器人本体实操练习，了解工业机器人的基本概念，掌握机器人仿真软件的使用方法，掌握机器人本体I/O通讯设置、程序数据及坐标系设定，掌握机器人的程序指令系统等机器人基本使用方法。
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仿真课程设计
机器人matlab仿真课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握机器人Matlab仿真基本原理和方法，能够运用Matlab进行简单的机器人系统仿真。
具体分解为以下三个目标：1.知识目标：学生需要了解机器人Matlab仿真的基本原理，掌握Matlab在机器人领域中的应用方法。
2.技能目标：学生能够熟练使用Matlab进行机器人系统的仿真，包括建立仿真模型、设置仿真参数、运行仿真实验等。
3.情感态度价值观目标：通过课程学习，培养学生对机器人技术的兴趣和热情，提高学生解决实际问题的能力，培养学生的创新精神和团队合作意识。
二、教学内容教学内容主要包括以下几个部分：1.Matlab基础知识：介绍Matlab的基本功能和操作，包括数据处理、图形绘制、编程等。
2.机器人数学模型：介绍机器人的运动学、动力学模型，以及传感器和执行器的数学模型。
3.机器人仿真原理：讲解机器人仿真的一般方法和步骤，包括建立仿真模型、设置仿真参数、运行仿真实验等。
4.机器人控制系统仿真：介绍机器人控制系统的结构和原理，以及如何使用Matlab进行控制系统仿真。
5.机器人路径规划仿真：讲解机器人在复杂环境中的路径规划方法，以及如何使用Matlab进行路径规划仿真。
三、教学方法为了达到上述教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解和演示，使学生了解机器人Matlab仿真的基本原理和方法。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握Matlab在机器人领域中的应用。
3.实验法：让学生亲自动手进行机器人仿真实验，巩固所学知识，提高实际操作能力。
4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养学生的团队合作意识和解决问题的能力。
四、教学资源为了支持教学内容的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《机器人Matlab仿真教程》。
2.参考书：相关领域的研究论文和书籍。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、Matlab软件、机器人仿真实验平台。
基于MATLAB和RobotStudio的6-DOF机器人运动学分析与仿真
基于MATLAB和RobotStudio的6-DOF机器人运动学分析与仿真郝建豹;宋春华【摘要】Aiming at the working difficulties of ship cabin,cabinet and other narrow space,a 6 degrees of freedom(6-DOF)robot was developed.First analyzes the mechanical structure of the robot,the robot D-H and robot coordinate form of forward and inverse kinematics equation was established based on the theory of D-H coordinates,followed by the application of MATLAB kinematics of the robot simulation,the results show that the robot kinematics and inverse kinematics equations exactly;finally a virtual prototype is designed,and the movement of the welding case is analyzed by RobotStudio simulation.In order to further verify the performance of the designed robot,it is compared with the general 6-DOF robot.The results show that the feasibility of the new robot,and provides a theoretical basis for the design of industrial robots to adapt to the cabinet and so on narrow space.%针对船体密封舱、箱柜等狭窄空间普遍存在的机器人难以工作问题,提出了一种新型6-DOF(degrees of freedom)机器人.首先分析了该机器人的机械结构,基于D-H坐标理论建立了机器人D-H坐标表格以及机器人正、逆运动学方程,其次应用MATLAB对机器人的运动学进行了仿真,结果表明所得的机器人正、逆运动学方程完全正确;最后设计了虚拟样机,利用RobotStudio 仿真分析了机器人箱体焊接的优点;为进一步验证设计的机器人运动性能,与通用6-DOF机器人做了对比分析.研究结果表明新型机器人运动的可行性,为设计适应箱柜等狭窄空间的工业机器人提供了理论依据.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)002【总页数】4页(P238-241)【关键词】6-DOF机器人;正逆运动学;MATLAB仿真;RobotStudio【作者】郝建豹;宋春华【作者单位】广东交通职业技术学院机电工程系,广东广州510800;广东交通职业技术学院机电工程系,广东广州510800【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言随着工业自动化的发展，业界希望工业机器人能够像人类的手臂一样能够高效、灵活、优美自然的运动，6-DOF机器人是工业机器人应用最为广泛的一种类型[1]。
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。
《机器人技术》实验报告
工业机器人Matlab仿真实验报告指导老师：姓名：班级：学号：2013年10月28日实验内容（一）（1）利用三次多项式规划出关节角运动轨迹，并在Matlab环境下绘制出轨迹曲线。
题目：假设有一旋转关节的单自由度操作臂处于静止状态时，初始角位置θ0=15，要求经过3s平滑运动以后该关节停止在终止角θf=75的地方，试规划出满足以上要求的关节轨迹。
并在Matlab环境下绘制轨迹曲线。
(a)θ0=15, θf=75, t f = 3; (b)θ0=15, θf = 45, t f = 4;(c)θ0=30, θf=75, t f = 3; (d)θ0=30, θf=45, t f = 5;(e)θ0=30, θf=60, t f = 3;（2）熟悉机器人工具箱Robotics Toolbox，阅读robot.pdf文档，应用工具箱中transl、rotx、roty和rotz函数得到平移变换和旋转变换的齐次变换矩阵，而复合变换可以由若干个简单变换直接相乘得到。
并与课堂上学习的平移矩阵和旋转矩阵作对比，观察一致性。
解：transl 平移变换举例：机器人在x轴方向平移了0.5米，那么我们可以用下面的方法来求取平移变换后的齐次矩阵：程序如下：transl(0.5,0,0)结果如下：ans =1.0000 0 0 0.50000 1.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000Rotx旋转变换举例：机器人绕x轴旋转45度，那么可以用rotx来求取旋转后的齐次矩阵：程序如下：rotx(pi/4)结果如下：ans =1.0000 0 00 0.7071 -0.70710 0.7071 0.7071Roty旋转变换举例：机器人绕y轴旋转90度，那么可以用roty来求取旋转后的齐次矩阵：程序如下：roty(pi/2)结果如下：ans =0.0000 0 1.0000 00 1.0000 0 0-1.0000 0 0.0000 00 0 0 1.0000Rotz旋转变换举例如下：机器人绕z轴旋转-90度，那么可以用rotz来求取旋转后的齐次矩阵：程序如下：rotz(-pi/2)结果如下：ans =0.0000 1.0000 0 0-1.0000 0.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000结论：多次调用函数再组合，和我们学习的平移矩阵和旋转矩阵做个对比，结果是一致的。
《机器人技术》实验报告
工业机器人Matlab仿真实验报告指导老师：姓名：班级：学号：2013年10月28日实验内容（一）（1）利用三次多项式规划出关节角运动轨迹，并在Matlab环境下绘制出轨迹曲线。
题目：假设有一旋转关节的单自由度操作臂处于静止状态时，初始角位置θ0=15，要求经过3s平滑运动以后该关节停止在终止角θf=75的地方，试规划出满足以上要求的关节轨迹。
并在Matlab环境下绘制轨迹曲线。
(a)θ0=15, θf=75, t f = 3; (b)θ0=15, θf = 45, t f = 4;(c)θ0=30, θf=75, t f = 3; (d)θ0=30, θf=45, t f = 5;(e)θ0=30, θf=60, t f = 3;（2）熟悉机器人工具箱Robotics Toolbox，阅读robot.pdf文档，应用工具箱中transl、rotx、roty和rotz函数得到平移变换和旋转变换的齐次变换矩阵，而复合变换可以由若干个简单变换直接相乘得到。
并与课堂上学习的平移矩阵和旋转矩阵作对比，观察一致性。
解：transl 平移变换举例：机器人在x轴方向平移了0.5米，那么我们可以用下面的方法来求取平移变换后的齐次矩阵：程序如下：transl(0.5,0,0)结果如下：ans =1.0000 0 0 0.50000 1.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000Rotx旋转变换举例：机器人绕x轴旋转45度，那么可以用rotx来求取旋转后的齐次矩阵：程序如下：rotx(pi/4)结果如下：ans =1.0000 0 00 0.7071 -0.70710 0.7071 0.7071Roty旋转变换举例：机器人绕y轴旋转90度，那么可以用roty来求取旋转后的齐次矩阵：程序如下：roty(pi/2)结果如下：ans =0.00000 1.000000 1.000000-1.000000.0000000 0 1.0000Rotz旋转变换举例如下：机器人绕z轴旋转-90度，那么可以用rotz来求取旋转后的齐次矩阵：程序如下：rotz(-pi/2)结果如下：ans =0.0000 1.000000-1.00000.00000000 1.0000000 0 1.0000结论：多次调用函数再组合，和我们学习的平移矩阵和旋转矩阵做个对比，结果是一致的。
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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MATLABRoboticsToolbox机械臂建模实战（1）——常用函数语法规则
MATLABRoboticsToolbox机械臂建模实战（1）——常⽤函数语法规则@⽬录常⽤函数语法Link——定义机器⼈关节% theta d a alpha sigmaL(1) = Link([ 0 0 10 0 0 ]);L(2) = Link([ 0 0 20 0 0 ]);前四个为机械臂的DH参数，sigma为0时表⽰转动关节，⾮0时表⽰移动关节Link中还可设置其他多个参数，详情参阅附件。
jtraj——计算关节空间的轨迹[Q,QD,QDD] = jtraj(Q0, QF, M, QD0, QDF)[Q,QD,QDD] = jtraj(Q0, QF, T, QD0, QDF)语法规则Q（M×N）是每个关节按照步长M或时间向量T从Q0变换到QF的位置Q、时间QD、和加速度QDD的值，⼀⾏表⽰每⼀步或每⼀个时间点，⼀列表⽰每⼀个关节。
五次(5次)多项式⽤于速度和加速度的默认零边界条件。
QD0和QDF表⽰每个关节的初始速度与末端速度，可省略。
举例例：两个关节，分别从0转动到90°和从45°转动到180°init = [0 pi/4];targ = [pi/2 pi];step = 200;[q,qd,qdd]=jtraj(init,targ,step);注：jtraj的计算与机械臂结构⽆关，仅计算⼀个关节的转动⾓度。
所以可以看到输⼊函数中没有与机械臂定义的量（如L（1））fkine——输出机器⼈末端的齐次变换矩阵ETS.fkine(Q, OPTIONS)ETS.fkine(Q, N, OPTIONS)语法规则ETS——初等变换序列类计算在某⼀⾓度Q（1×N）下机器⼈末端相对于⾸端的齐次变换矩阵OPTIONS，默认弧度制，需要⾓度制时，使⽤'deg'N，只处理转换序列的前N个元素举例% theta d a alpha sigmaL(1) = Link([ 0 0 10 0 0 ]);L(2) = Link([ 0 0 20 0 0 ]);% 正运动学解算，得到机器⼈末端的齐次变换矩阵T0=robot.fkine(init);Tf=robot.fkine(targ);ctraj——计算在每⼀步（step）变换时的末端相对于⾸端的齐次变换矩阵TC=ctraj(T0,T1,N)语法规则从T0到T1，⼀共经历N步（step），计算每⼀步的齐次变换矩阵举例% theta d a alpha sigmaL(1) = Link([ 0 0 10 0 0 ]);L(2) = Link([ 0 0 20 0 0 ]);% 正运动学解算，得到机器⼈末端的齐次变换矩阵T0=robot.fkine(init);TF=robot.fkine(targ);TC=ctraj(T0,TF,step);transl——将齐次变换矩阵转换为坐标值T = transl(P)语法规则P是ctraj变换得到的每⼀步末端的齐次变换矩阵，通过transl函数，T为每⼀步（step）变换时末端的xyz坐标值（在⾸端坐标系中的坐标值）。
机器人matlab仿真课程设计
机器人matlab仿真课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解机器人matlab仿真的基本概念，掌握仿真环境的搭建方法；2. 使学生掌握机器人运动学、动力学的基本理论知识，并能在matlab中进行建模与仿真；3. 引导学生运用matlab编程实现机器人路径规划与控制策略，了解不同算法的优缺点。
技能目标：1. 培养学生运用matlab软件进行机器人仿真的操作能力；2. 培养学生分析问题、解决问题的能力，提高编程与调试技巧；3. 提高学生团队协作和沟通能力，学会在项目中共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对机器人仿真技术的兴趣，激发创新意识和探索精神；2. 引导学生树立正确的价值观，认识到机器人技术在社会发展中的重要作用；3. 培养学生严谨、务实的科学态度，提高对科学研究的敬畏之心。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在让学生掌握机器人matlab 仿真的基本知识和技能，培养具备实际操作能力的高素质人才。
课程目标具体、可衡量，便于学生和教师在教学过程中进行评估和调整。
后续教学设计和评估将围绕这些具体学习成果展开。
二、教学内容1. 机器人matlab仿真基础- 机器人仿真概述- matlab软件操作基础- 仿真环境搭建2. 机器人运动学仿真- 运动学基本理论- 坐标变换与运动方程- matlab运动学建模与仿真3. 机器人动力学仿真- 动力学基本理论- 动力学方程建立- matlab动力学建模与仿真4. 机器人路径规划与控制- 路径规划算法介绍- 控制策略与算法实现- matlab路径规划与控制仿真5. 实践项目与案例分析- 项目要求与分组- 机器人仿真实践操作- 成果展示与案例分析教学内容依据课程目标，结合课本知识体系，确保科学性和系统性。
教学大纲明确教学内容安排和进度，涵盖机器人matlab仿真的各个关键环节。
学生通过本章节学习，能够全面掌握机器人仿真技术的基本知识和实践技能。
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。
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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。
1坐标变换机器人学中关于运动学和动力学最常用的描述方法是矩阵法,这种数学描述是以四阶方阵变换三维空间点的齐次坐标为基础的[2]。
如已知直角坐标系{A}中的某点坐标,那么该点在另一直角坐标系{B}中的坐标可通过齐次坐标变换求得。
一般而言,齐次变换矩阵是4×4的方阵,具有如下形式:其中和分别表示{A}{B}两坐标系之间的旋转变换和平移变换。
矩阵法、齐次变换等概念是机器人学研究中最为重要的数学基础。
由于旋转变换通常会带来大量的正余弦计算,复合变换带来的多个矩阵相乘就更加难以手工计算,因此我们建议在仿真教学中通过计算机进行相应的坐标变换计算。
利用MATLAB Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz函数可以非常容易的实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。
例如机器人在X轴方向平移了0.5米的齐次坐标变换可以表示为:2构建机器人对象要用计算机对机器人运动进行仿真,首先需要构建相应的机器人对象。
在机器人学的教学中通常把机械手看作是由一系列关节连接起来的连杆构成。
为描述相邻杆件间平移和转动的关系,Denavit和Hartenberg提出了一种为关节链中的每一杆件建立附属坐标系的矩阵方法,通常称为D-H参数法[3]。
D-H参数法是为每个连杆坐标系建立4×4的齐次变换矩阵,表示它与前一杆件坐标系的关系。
在Robotics Toolbox中,构建机器人对象主要在于构建各个关节,而构建关节时,会用到LINK函数,其一般形式为:L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION)参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’,其中‘standard’代表采用标准的D-H参数[4],‘modified’代表采用改进的D-H参数[5]。
参数‘alpha’代表扭转角,参数‘A’代表连杆长度,参数‘theta’代表关节角,参数‘D’代表偏距,参数‘sigma’代表关节类型:0代表旋转关节,非0代表平动关节。
例如,通过如下的语句即可构建一个简单的两连杆旋转机器人(图1),命名为2R:>> L1 = l ink([0 1 0 0 0],’standard’);>> L2 = link([0 1 0 0 0],’standard’);>> r = robot({L1 L2},’2R’);这样,只需指定相应的D-H参数,我们便可以对任意种类的机械手进行建模。
通过Robotics Toolbox 扩展了的plot函数还可将创建好的机器人在三维空间中显示出来:>> plot(r,[0 0])图1两连杆机械手的三维模型除了用户自己构建机器人连杆外,Robotics Toolbox也自带了一些常见的机器人对象,如教学中最为常见的puma560,standford等。
通过如下的语句即可调用工具箱已构建好的puma560机器人,并显示在三维空间中(图2):>> puma560;>> plot(p560,qz)图2puma560型机械手的三维模型注意到机械手的末端附有一个小的右手坐标系,分别用红、绿、蓝色箭头代表机械手腕关节处的X,Y,Z轴方向。
并且在XY平面用黑色直线表示整个机械手的垂直投影。
更进一步的,我们可以通过drivebot函数来驱使机器人运动,就像实际在操作机器人一样。
具体驱动方式是为机器人每个自由度生成一个变化范围的滑动条,以手动的方式来驱动机器人的各个关节,以达到驱动机器人末端执行器的目的(图3)。
这种方式对于实际的多连杆机械手的运动演示非常有益,同学们普遍反映对于机械手的关节、变量等概念有了更深入的理解。
图3puma560型机械手的滑动控制框3机器人运动学求解机器人运动学主要是研究关节变量空间和机器人末端执行器位置和姿态之间的关系。
常见的机器人运动学问题可归纳为两类:1)运动学正问题(又称为直接问题):对一给定的机器人,已知杆件几何参数和关节角矢量,求机器人末端执行器相对于参考坐标系的位置和姿态;2)运动学逆问题(又称为解臂形问题):已知机器人杆件的几何参数,给定机器人末端执行器相对于参考坐标系的期望位置和姿态(位姿),机器人能否使其末端执行器达到这个预期的位姿?与第2节介绍过的坐标变换的情况类似,手工进行机器人运动学的求解非常繁琐甚至于无法得到最终的数值结果,这对于实际机器人的设计非常不利。
因此在仿真实验教学中,我们希望能通过计算机编程的形式来进行机器人运动学的求解,把学生从繁琐的数值计算中解脱出来。
下面以教学中最常用的puma560型机器人为例,演示如何运用Robotics Toolbox进行正运动学与逆运动学的求解。
如第2节方法,先定义puma560型机器人,注意系统同时还定义了puma560型机器人两个特殊的位姿配置:所有关节变量为0的qz状态,以及表示“READY”状态的qr状态。
如我们要求解所有关节变量为0时的末端机械手状态,则相应的正运动学可由下述语句求解:得到的即为末端机械手位姿所对应的齐次变换矩阵。
逆运动学问题则是通过一个给定的齐次变换矩阵,求解对应的关节变量。
例如,假定机械手需运动到[0, –pi/4, –pi/4, 0, pi/8, 0]姿态,则此时末端机械手位姿所对应的齐次变换矩阵为:>> q = [0 -pi/4 -pi/4 0 pi/8 0]q =0 -0.7854 -0.7854 00.3927 0>> T = fkine(p560,q)T =0.38270.00000.92390.7371-0.00001.0000 -0.0000 -0.1501-0.9239 -0.00000.3827 -0.32560 0 01.0000现在假定已知上述的齐次变换矩阵T,则可以通过ikine函数求解对应的关节转角:>> qi=ikine(p560,T)qi=-0.0000 -0.7854 -0.7854 -0.00000.3927 0.0000发现与原始的关节转角数值相同。
值得指出的是,这样的逆运动学求解在手工计算中几乎是无法完成的。
4轨迹规划机器人轨迹规划的任务就是根据机器人手臂要完成的一定任务,例如要求机械手从一点运动到另一点或沿一条连续轨迹运动,来设计机器人各关节的运动函数。
目前进行轨迹规划的方案主要有两种:基于关节空间方案和基于直角坐标方案。
出于实际运用考虑,在教学中以讲解关节空间求解为主,本文也只演示关节空间的求解方案。
假设puma560型机器人要在2秒内从初始状态qz(所有关节转角为0)平稳地运动到朝上的“READY”状态qr,则在关节空间进行轨迹规划的过程如下:首先创建一个运动时间向量,假定采样时间为56毫秒,则有:>> t=[0:.056:2]’;在关节空间中插值可以得到:>> [q, qd,qdd] = jtraj(qz,qr,t);q是一个矩阵,其中每行代表一个时间采样点上各关节的转动角度,qd和qdd 分别是对应的关节速度向量以及关节加速度向量。
jtraj函数采用的是7次多项式插值,默认的初始和终止速度为0。
对于上面的运动轨迹,主要的运动发生在第2个及第3个关节,通过MATLAB标准的绘图函数可以清楚的看到这两个关节随时间的变化过程(图4)。
我们还可以通过Robotics Toolbox扩展了的plot函数以三维动画的形式图4由jtraj函数生成的关节轨迹演示整个运动过程(文中无法演示),调用语句为:>> plot(p560,q);5结语本文简要介绍了MATLAB Robotics Toolbox在机器人学实验教学中的应用。
该工具箱提供了机器人学中关于建模与仿真的许多重要的函数,能够用一种规范的形式(标准的或改进的DH参数法)对任意的连杆机器人进行描述,并提供了三维图像/动画演示及手动关节变量调节等功能。
基于MATLAB Robotics Toolbox 的仿真实验教学,把学生从繁琐的数值计算中解脱出来,能够专注于机器人学本身的重要概念的理解与应用,获得了良好的教学效果。
鉴于学生的接受能力,在给本科生授课时主要练习了坐标变换、机器人对象构建、正运动学、逆运动学求解和轨迹规划等方面的内容。
事实上,Robotics Toolbox是一个功能非常强大的工具箱,还可以对机器人动力学、基于simulink的机器人动态仿真等许多其他机器人学的相关内容进行仿真与分析,这些功能可以在给研究生授课或机器人学相关科学研究中得到充分的应用。
更多的关于Robotics Toolbox的使用说明可以参见工具箱文件夹中的用户说明文档(robot.pdf)。