完整word版MATLAB机器人仿真程序
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。
MATLAB建模与仿真应用程序_第12章 机器人控制系统的设计与仿真
根据动力学模型及控制律完成控制器 S 函数“chap12_1ctrl.m”、 被控对象 S 函数“chap12_1plant.m”及作图程序“chap12_1plot.m” M文件的编写。
12.1 基于模糊补偿的机器人自适应模糊控制
12.1.4 仿真实例
1. 仿真实例一：针对带有摩擦的情况 9. 运行仿真模型
系统函数模块的参数设置
12.1 基于模糊补偿的机器人自适应模糊控制
12.1.4 仿真实例
1. 仿真实例一：针对带有摩擦的情况 4. 模型参数设置
数据输出模块 的参数设置
仿真时间模块的参数设置
12.1 基于模糊补偿的机器人自适应模糊控制
12.1.4 仿真实例
1. 仿真实例一：针对带有摩擦的情况
5. 仿真参数设置
12.2 工作空间中机器人的神经网络自适应控制
12.2.4 仿真实例
6. 运行仿真模型
末关节节点的位置跟踪
末关节节点的速度跟踪
12.2 工作空间中机器人的神经网络自适应控制
12.2.4 仿真实例
6. 运行仿真模型
末关节节点的位置跟踪
的逼近
第12章 结束
自适应模糊控制器的设计，不需要对被控对象建立精确的数学 模型，它能对模糊系统的参数进行在线调整，设计合适的自适应律 来保证控制系统的稳定性。
12.1 基于模糊补偿的机器人自适应模糊控制
12.1.1 机器人动力学模型建立
机器人系统的动力学模型反映了系统中各个关节位置、速度和加速度 三者之间的数学关系。
普通高等教育系列教材
MATLAB 建模与仿真应用教程
MATLAB建模与仿真应用教程 第12章 机器人控制系统的设计与仿真
在MATLAB中进行机器人编程和仿真
在MATLAB中进行机器人编程和仿真机器人编程和仿真在现代科技领域扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断发展，人们对机器人的需求也越来越高。
而MATLAB作为一种强大的编程和仿真工具，为机器人领域提供了许多便捷和高效的解决方案。
在本文中，我们将探讨如何在MATLAB中进行机器人编程和仿真，并介绍一些相关应用和实例。
第一部分：MATLAB中的机器人编程基础机器人编程是指为机器人设定行为和任务，使其能够执行特定的工作。
MATLAB为机器人编程提供了丰富的函数库和工具箱，使得编程过程更加简便和高效。
1. MATLAB中的机器人模型首先，在进行机器人编程和仿真之前，我们需要定义一个机器人模型。
MATLAB中的机器人模型包括机器人的几何结构、运动学特性和动力学参数等信息。
通过使用MATLAB中的Robotic System Toolbox，我们可以方便地创建机器人模型，并对其进行各种操作和分析。
2. 机器人运动学分析机器人的运动学分析是机器人编程的重要一环。
在MATLAB中，我们可以使用Robotic System Toolbox提供的函数和工具进行机器人的运动学分析。
例如，可以使用forwardKinematics函数计算机器人末端执行器的位置和姿态，或者使用inverseKinematics函数计算关节的角度和位置。
3. 机器人路径规划路径规划是机器人编程中的核心问题之一。
在MATLAB中，我们可以利用Path Planning Toolbox提供的算法和函数，实现机器人在给定环境中的路径规划。
通过设置起始点和目标点，以及环境的障碍物信息，可以使用MATLAB中的路径规划算法自动生成机器人的轨迹，使其能够高效地避开障碍物并到达目标位置。
第二部分：机器人编程和仿真的应用案例机器人编程和仿真在许多领域都有广泛的应用。
下面将介绍两个典型的应用案例，以展示MATLAB在机器人领域的强大功能。
1. 机器人控制系统设计机器人控制系统是机器人编程中的关键环节。
(完整word版)MATLAB程序设计教程(第二版)课后答案
MATLAB第二版课后答案unit3—8 unit3实验指导1、 n=input（'请输入一个三位数：'）;a=fix（n/100)；b=fix（（n-a*100)/10）；c=n-a＊100-b＊10；d=c＊100+b*10+a2（1）n=input('请输入成绩’）；switch ncase num2cell（90：100)p='A'；case num2cell（80:89)p='B'；case num2cell(70：79）p=’C';case num2cell（60:69)p='D'；otherwisep='E';endprice=p(2）n=input(’请输入成绩');if n〉=90&n〈=100p='A’；elseif n>=80&n<=89p='B';elseif n〉=70&n<=79p=’C’;elseif n>=60＆n<=69p='D'；elsep='E'；endprice=p(3）tryn;catchprice='erroe'end3n=［1,5,56，4,3,476，45，6，3，76，45,6,4,3，6，4,23,76,908，6]; a=n(1);b=n(1)；for m=2:20if n（m）>aa=n（m）；elseif n（m)<bb=n（m）;endendmax=amin=b法2n=[1,5，56,4，3，476,45，6,3,76,45，6，4，3,6，4，23，76,908,6］;min=min(n)max=max(n）4b=［—3.0:0.1:3.0];for n=1：61a=b(n）；y(n)=（exp（0.3＊a)-exp(—0。
(完整word版)含答案《MATLAB实用教程》
第二章 MATLAB 语言及应用实验项目实验一 MATLAB 数值计算三、实验内容与步骤1.创建矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=987654321a（1（2）用（3）用（42.矩阵的运算（1）利用矩阵除法解线性方程组。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=-+-=+++=+-12224732258232432143214321421x x x x x x x x x x x x x x x 将方程表示为AX=B ，计算X=A\B 。
（2）利用矩阵的基本运算求解矩阵方程。
已知矩阵A 和B 满足关系式A -1BA=6A+BA ，计算矩阵B 。
其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=7/10004/10003/1A ，Ps: format rata=[1/3 0 0;0 1/4 0;0 0 1/7];b=inv(a)*inv(inv(a)-eye(3))*6*a（3）计算矩阵的特征值和特征向量。
已知矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=1104152021X ，计算其特征值和特征向量。
（4）Page:322利用数学函数进行矩阵运算。
已知传递函数G(s)=1/(2s+1),计算幅频特性Lw=-20lg(1)2(2w )和相频特性Fw=-arctan(2w),w 的范围为[0.01，10]，按对数均匀分布。
3.多项式的运算（1）多项式的运算。
已知表达式G(x)=(x-4)(x+5)(x 2-6x+9),展开多项式形式，并计算当x 在[0，20]内变化时G(x)的值，计算出G(x)=0的根。
Page 324（2）多项式的拟合与插值。
将多项式G(x)=x 4-5x 3-17x 2+129x-180，当x 在[0，20]多项式的值上下加上随机数的偏差构成y1，对y1进行拟合。
对G(x)和y1分别进行插值，计算在5.5处的值。
Page 325 四、思考练习题1.使用logspace 函数创建0～4π的行向量，有20个元素，查看其元素分布情况。
Ps: logspace(log10(0),log10(4*pi),20) (2) sort(c,2) %顺序排列 3.1多项式1）f(x)=2x 2+3x+5x+8用向量表示该多项式，并计算f(10)值. 2）根据多项式的根[-0.5 -3+4i -3-4i]创建多项式。
基于MATLABRoboticsToolbox的机器人学仿真实验教学-精品文档
基于MATLAB Robotics Toolbox 的机器人学仿真实验教学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 RoboticsToolbox [1] 来进行机器人学的仿真实验教学。
MATLABRobotics Toolbox 是由澳大利亚科学家Peter Corke开发和维护的一套基于MATLAB勺机器人学工具箱，当前最新版本为第8版,可在该工具箱的主页上免费下载提供了机器人学研究(petercorke/robot/) 。
Robotics Toolbox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4X4的方阵,具有如下形式: 和分别表示{A}{B} 两坐标系之间的旋转变换和平移变换。
(完整word版)EM算法matlab程序
X=zeros（600，2);X(1：200,：）= normrnd（0,1，200,2）；X(201:400,:）= normrnd(0，2,200，2);X（401:600，:）= normrnd（0,3,200,2）；[W，M,V，L] = EM_GM(X，3,［]，[],1，[］）下面是程序源码:打印帮助function[W，M,V，L］= EM_GM（X，k,ltol,maxiter,pflag,Init)％[W，M,V,L］= EM_GM(X，k，ltol,maxiter，pflag,Init）％% EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation％％Inputs：％X(n，d）- input data，n=number of observations，d=dimension of variable % k - maximum number of Gaussian components allowed％ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) % maxiter — maximum number of iteration allowed (［] for none）％pflag — 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only，0 otherwise （[］for none) % Init — structure of initial W，M, V: Init。
W，Init。
M, Init。
V （［] for none）％％Ouputs：% W(1,k）— estimated weights of GM% M（d，k) — estimated mean vectors of GM％V（d,d,k) — estimated covariance matrices of GM％L — log likelihood of estimates％％Written by％Patrick P。
使用MATLAB完成一个双轮差速驱动的移动机器人“走8字”的仿真，并生成视频
使⽤MATLAB完成⼀个双轮差速驱动的移动机器⼈“⾛8字”的仿真，并⽣成视频使⽤MATLAB完成⼀个双轮差速驱动的移动机器⼈“⾛8字”的仿真，，并⽣成视频（⼀）任务⽬标 完成⼀个双轮差速驱动的移动机器⼈“⾛8字”的仿真。
（⼆）问题描述 1. 描述机器⼈运动的微分⽅程 差速驱动轮式移动机器⼈的位置坐标和朝向⾓⽤ xi，yi，θi 表⽰，如图1所⽰。
移动机器⼈的线速率为 vi，转向⾓速率为wi 。
图1. 差速驱动移动机器⼈位姿表⽰ 根据刚体运动学的原理，可得到以下微分⽅程，简化描述机器⼈的运动⾏为。
（式⼀） 2. “8”字轨迹的⽅程 期望机器⼈的运动轨迹为 xd(t）、yd（t） ，具体⽅程为:（式⼆） 3. ⼯作任务 （1）推导出合适的 vi（t）和 wi(t)，即线速率和⾓速率随时间变化的函数，使得 xi(t)=xd(t)， yi(t)=yd(t)。
（2）根据上⼀步推导的 vi（t） 和 wi(t)，编写MATLAB程序，数值求解式1中的微分⽅程，并绘制移动机器⼈⾛过的路径（看是否是“8”字）、朝向⾓随时间变化的曲线。
（3）实现机器⼈运动过程的可视化，⽤“圆”代表机器⼈本体，⽤“箭头”代表机器⼈的运动⽅向。
编写matlab程序，实现以下a和b 两项功能，建议将画圆和箭头的程序封装成函数（输⼊⼀个坐标和朝向⾓，画出对应的圆和箭头）。
. a. 在“8”字曲线上选择若⼲位置，将机器⼈形状和运动⽅向绘制下来（选择的位置不要太多，画出的图案容易重叠） b. 将机器⼈运动过程录制成视频⽂件。
（⼀种思路，等时间间隔选择数据，画⼀幅⼀幅figure，再⽤指令将其连成视频，注意设置帧速率）步骤及思路（附程序代码）：步骤及思路（附程序代码）： （由于第⼀次在CSDN发⽂章，排版尚不熟练，以下部分以图⽚形式展⽰，图⽚内容我会放在附件⾥）以上代码便可以⽣成matlab的仿真视频，以上步骤我会放在附件中的Word⽂档中以下是运⽤matlab仿真的代码：out=VideoWriter('robot3.avi');out.FrameRate=25;open(out);syms t;X=10*sin(t/10);Y=10*sin(t/20);X2=10*sin((t+0.1)/10);Y2=10*sin((t+0.1)/20);Q=atan((Y2-Y)/(X2-X));w=diff(Q,1);t0=[0:0.04:150];f0=[0.4637,0,0];[t,x]=ode45('car',t0,f0);plot(x(:,2),x(:,03),'b')axis([-1313-1313]);axis manualtitle('机器⼈运动轨迹平⾯图');xlabel('x轴运动分量');ylabel('y轴运动分量');hold onfor s=1:3750figure(s)plot(x(:,2),x(:,3),'b')axis([-1313-1313]);axis manualtitle('机器⼈运动轨迹平⾯图');xlabel('x轴运动分量');ylabel('y轴运动分量');hold onr_x=x(s,2);r_y=x(s,3);r_Q=x(s,1);robot(r_x,r_y,0.5,r_Q)F=getframe(gcf);writeVideo(out,F);close all %注意此语句不可省略，我第⼀次没有写导致画出来的figure⼀直在后台，我的电脑是32G内存，画到1400张左右的时候，内存占⽤98%，程序被系统杀死了，此语句可以在画下⼀幅之前把之前画的关掉，释放内存endclose(out);以下函数⽤于构造简易图形组合并将其画出（x，y，r为圆的圆⼼坐标及半径，Q为当前机器⼈的运动⽅向与x轴夹⾓）function []=robot(x,y,r,Q)%.该函数⽤于构造简易图形组合并将其画出%x，y，r为圆的圆⼼坐标及半径，Q为当前机器⼈的运动⽅向与x轴夹⾓rectangle('Position',[x-r,y-r,2*r,2*r],'Curvature',[1,1],'LineWidth',5),axis equalhold onx2=x+1.2*cos(Q);y2=y+1.2*sin(Q);Q2=Q-0.46364761;Q3=Q+0.46364761;x3=x+0.894427*cos(Q2);y3=y+0.894427*sin(Q2);x4=x+0.894427*cos(Q3);y4=y+0.894427*sin(Q3);plot([x,x2],[y,y2],'r','LineWidth',5)plot([x2,x3],[y2,y3],'r','LineWidth',3)plot([x2,x4],[y2,y4],'r','LineWidth',3)end以下是ode45求解时⽤到的函数function r=car(t,x)r=zeros(3,1);r(1)=((cos(t/20)/2-cos(t/20+1/200)/2)/(10*sin(t/10)-10*sin(t/10+1/100))-((10*sin(t/20)-10*sin(t/20+1/200))*(cos(t/10)-cos(t/10+1/100)))/(10*sin(t/1 0)-10*sin(t/10+1/100))^2)/((10*sin(t/20)-10*sin(t/20+1/200))^2/(10*sin(t/10)-10*sin(t/10+1/100))^2+1);r(2)=((cos(t/10)^2+cos(t/20)^2/4)^(1/2))*cos(x(1));r(3)=((cos(t/10)^2+cos(t/20)^2/4)^(1/2))*sin(x(1));end以上代码的matlab⽂件我也放在了附件中，欢迎⼤家积极交流。
MATLAB机器人仿真程序
MATLAB仿真程序1、摘要：简要介绍仿真程序的目的和应用领域。
2、简介2.1 背景：介绍仿真技术的背景和发展趋势。
2.2 目标：阐述本文档旨在实现的目标和预期成果。
2.3 使用范围：说明本文档适用的MATLAB版本和相关工具。
3、系统需求3.1 软件需求：列出在运行仿真程序时需要的MATLAB版本和相关工具。
3.2 硬件需求：描述在运行仿真程序时所需的最低硬件配置要求。
4、数据准备4.1 输入数据：说明仿真程序所需的输入数据，包括模型、环境参数、运动规划等。
4.2 数据处理：描述对输入数据进行预处理和转换的方法和算法。
5、仿真实现5.1 建模：介绍如何使用MATLAB建立模型。
5.2 运动规划：讲解如何使用运动规划算法的轨迹。
5.3 运动控制：详细说明如何控制的关节运动和末端执行器的运动。
6、结果分析6.1 数据保存：指示如何保存仿真过程和结果的数据。
6.2 数据可视化：说明如何使用MATLAB绘制仿真结果图表。
6.3 结果评估：解析实验结果，验证仿真程序的准确性和可行性。
7、总结和下一步工作简要总结此次仿真程序的实现和结果，提出改进的建议，并探讨下一步工作的方向。
附件：本文档涉及的附件包括：- 模型文件- 仿真环境场景文件- 运动规划算法实现代码- 仿真结果数据文件法律名词及注释：1、版权：著作权法规定的著作物享有的法律保护。
2、许可证：根据许可证要求，特定行为（如使用、复制、修改）被允许或拒绝使用。
3、商标：商标是注册商标办公室注册的标志，用于识别产品或服务来源。
4、法律依据：涉及到法律的相关内容，应根据当地法律依据进行操作。
matlab机器人运动学仿真代码
matlab机器人运动学仿真代码以下是一个简单的MATLAB机器人运动学仿真代码示例，假设机器人是一个二维平面上的两轴机器人，其中关节1和关节2的长度分别为L1和L2：matlab.% 定义关节长度。
L1 = 1;L2 = 1;% 定义关节角度。
theta1 = 0:0.01:2pi; % 关节1角度范围。
theta2 = 0:0.01:2pi; % 关节2角度范围。
% 初始化末端点坐标。
x = zeros(length(theta1), length(theta2));y = zeros(length(theta1), length(theta2));% 计算末端点坐标。
for i = 1:length(theta1)。
for j = 1:length(theta2)。
x(i,j) = L1 cos(theta1(i)) + L2 cos(theta1(i) + theta2(j));y(i,j) = L1 sin(theta1(i)) + L2 sin(theta1(i) + theta2(j));end.end.% 绘制机器人末端点轨迹。
figure;plot(x(:), y(:), 'b.');xlabel('X');ylabel('Y');title('机器人末端点轨迹');这段代码实现了一个简单的两轴机器人的运动学仿真。
首先定义了机器人的关节长度和关节角度范围，然后计算了末端点的坐标，并绘制了机器人末端点的轨迹。
当然，实际的机器人运动学仿真会更加复杂，涉及到不同类型的机器人和运动学模型，但这段代码可以作为一个简单的起点，帮助你开始进行机器人运动学仿真的工作。
MATLAB机器人仿真程序
MATLAB机器人仿真程序哎呀，说起 MATLAB 机器人仿真程序，这可真是个有趣又充满挑战的领域！我还记得有一次，我带着一群学生尝试做一个简单的机器人行走仿真。
那时候，大家都兴奋极了，眼睛里闪着好奇的光。
我们先从最基础的开始，了解 MATLAB 这个工具的各种函数和命令。
就像是给机器人准备好各种“零部件”，让它能顺利动起来。
比如说，我们要设定机器人的初始位置和姿态，这就好像是告诉机器人“嘿，你从这里出发，站好啦！”然后，再通过编程来控制它的运动轨迹。
有的同学想让机器人走直线，有的同学想让它拐个弯，还有的同学想让它走个复杂的曲线。
在这个过程中，可遇到了不少问题呢。
有个同学不小心把坐标设置错了，结果机器人“嗖”地一下跑到了不知道哪里去，大家哄堂大笑。
还有个同学在计算速度和加速度的时候出了差错，机器人的动作变得奇奇怪怪的，像是在跳“抽筋舞”。
不过，大家并没有气馁，而是一起努力找错误，修改代码。
终于，当我们看到那个小小的机器人按照我们设想的轨迹稳稳地行走时，那种成就感简直无法形容。
回到 MATLAB 机器人仿真程序本身，它其实就像是一个神奇的魔法盒子。
通过输入不同的指令和参数，我们可以创造出各种各样的机器人运动场景。
比如说，我们可以模拟机器人在不同地形上的行走，像是平坦的地面、崎岖的山路或者是湿滑的冰面。
这时候，我们就要考虑摩擦力、重力等各种因素对机器人运动的影响。
想象一下，机器人在冰面上小心翼翼地走着，生怕滑倒，是不是很有趣？而且，MATLAB 机器人仿真程序还能帮助我们优化机器人的设计。
比如说，如果我们发现机器人在某个动作上消耗了太多的能量，或者动作不够灵活，我们就可以通过调整程序中的参数来改进。
这就像是给机器人做了一次“整形手术”，让它变得更完美。
另外，我们还可以用它来进行多机器人的协同仿真。
想象一下，一群机器人在一起工作，有的负责搬运东西，有的负责巡逻，它们之间需要相互配合，避免碰撞。
这就需要我们精心设计它们的通信和协调机制，让它们像一支训练有素的团队一样高效工作。
matlab程序--二自由度机器人的Matlab仿真
fo r k = 1: 1: 1000 tim e = k3 ts; H11 = a1 + 23 a33 co s( q (2) ) + 23 a43 sin ( q (2) ) ; H12 = a2 + a33 co s( q (2) ) + a43 sin ( q (2) ) ; H21 = a2 + a33 co s( q (2) ) + a43 sin ( q (2) ) ;
程的数值解 ,如图 1,图 2所示 。
op t = odese t; op t. R e lTo l = 1e - 8; u = 1; m c = 0. 85; m1 =
0. 04; m2 = 0. 14; L1 = 0. 1524; L2 = 0. 4318; g = 9. 81;
[ t, x ] = ode45 ( @ inv_pendulum , [ 0, 0. 5 ] , ze ro s(6, 1) , op t, …
(南京航空航天大学 , 南京 210016)
摘要 : 本文介绍了控制系统中的经典问题 ———倒立摆及其基本原理 , 简要介绍了 M a tlab中倒立摆控制的实现方法 。由于倒立摆的研究具 有重要的工程背景 , 本文结合了二级倒立摆的 ma tlab仿真 , 实现二自 由度机器人 PD 控制的 ma tlab仿真 ,取得了较好的效果 。
下面介绍倒立摆的动力学模型 。
根据动力学理论可得出二级倒立摆的运动方程 :
M (θ)θ¨+ C (θ,θ·)θ· = F (θ)
式中 ,θ = [α,θ1 ,θ2 ]T,且 α为小车位置 ,θ1 ,θ2 分别为下摆杆 、
上摆杆与垂直方向夹角 ,倒立摆系统的各个矩阵为
(完整word版)基于蚁群算法的路径规划
MATLAB 实现基于蚁群算法的机器人路径规划1、问题描述移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。
它要求机器人依据某个或某些优化原则（如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等），在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。
机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。
2 算法理论蚁群算法（Ant Colony Algorithm ，ACA ），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。
该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。
但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。
Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS ），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。
次年Dorigo 博士给出改进模型（ACS ），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。
Stützle 与Hoos 给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS ），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。
蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。
蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。
这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。
经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。
在word中运行Matlab程序
在word中运行Matlab【1】在Matlab目录下，找到m-book.dot文件，双击运行【2】如果禁用宏，改成运行宏【3】这时打开的word，有一个notebook的菜单【4】选中要运行的程序【5】在notebook中，点击define input cell，这时程序变绿色了【6】再在notebook中，点击evaluate calc zone，就运行了。
///////////////////////////////////////////////////////////////////// ///////////////////////////////////////////////////////////////////// //////////////////////////使用matlab的notebook技术可以方便的实现这个功能，但是使用notebook的前提是matlab必须处在打开状态，因此主要用来制作科技文档。
装完Word和matlab后，在matlab主环境下运行“notebook –setup”看到“notebook setup is complete”就是安装成功了。
在Word的normal.dot模板相同目录下会有一个m-book.dot的文件，所谓在word中使用matlab其实就是加载这个模板，可以手工启动matlab，然后输入“notebook”，但这个方法比较麻烦。
可以在Word->工具->模板和加载项->模板中添加这个文件，这样word主菜单上就多了一个Notebook菜单，写一个命令后选中命令文字，然后Notebook->define input cell，指明这是一个输入，然后Notebook->Evaluate Cell就可以求解了。
与matlab中一样，命令后以分号结尾，不显示输出。
///////////////////////////////////////////////////////////////////// ///////////////////////////////////////////////////////////////////// ///////////////////////////////Matlab的Notebook软件工具设置及程序运行博战捷摘要介绍了在Matlab中如何设置Notebook软件工具，将Matlab程序嵌入中文Word。
(完整word版)MATLAB程序设计及应用(第二版)课后实验答案
Matlab 课后实验题答案实验一 MATLAB 运算基础1。
先求下列表达式的值，然后显示MATLAB 工作空间的使用情况并保存全部变量。
(1） 0122sin851z e =+ (2）21ln(2z x =，其中2120.455i x +⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦ (3） 0.30.330.3sin(0.3)ln , 3.0, 2.9,,2.9,3.022a a e e az a a --+=++=--(4） 2242011122123t t z t t t t t ⎧≤<⎪=-≤<⎨⎪-+≤<⎩，其中t =0:0。
5:2。
52。
已知：1234413134787,2033657327A B --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦求下列表达式的值：（1） A+6*B 和A —B+I （其中I 为单位矩阵） (2) A*B 和A 。
*B (3） A^3和A.^3 (4） A/B 及B\A（5） ［A,B ］和［A （［1，3］,：）;B^2］3。
设有矩阵A 和B1234530166789101769,111213141502341617181920970212223242541311A B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦(1） 求它们的乘积C.(2） 将矩阵C 的右下角3×2子矩阵赋给D 。
（3) 查看MATLAB 工作空间的使用情况。
4. 完成下列操作：（1） 求［100,999］之间能被21整除的数的个数。
（2) 建立一个字符串向量，删除其中的大写字母。
(2). 建立一个字符串向量 例如:ch=’ABC123d4e56Fg9'；则要求结果是：实验二 MATLAB 矩阵分析与处理1. 设有分块矩阵33322322E R A O S ⨯⨯⨯⨯⎡⎤=⎢⎥⎣⎦，其中E 、R 、O 、S 分别为单位矩阵、随机矩阵、零矩阵和对角阵，试通过数值计算验证22E R RS A O S +⎡⎤=⎢⎥⎣⎦。
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。
matlab的仿真流程
matlab的仿真流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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确定相关的变量、参数和方程。
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附录MATLAB 机器人工具箱仿真程序：
1）运动学仿真模型程序（Rob1.m）
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' % 模型的名称
>>drivebot(r)
2）正运动学仿真程序（Rob2.m）
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=[0:0.01:10];%产生时间向量
qA=[0 0 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 ];%机械手终止关节角度figure('Name','up6机器人正运动学仿真演示');%给仿真图像命名q=jtraj(qA,qAB,t);%生成关节运动轨迹
正向运动学仿真函数T=fkine(r,q);%．
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,:));
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：（Rob3.m）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=[0:0.01:10];
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：（Rob4.m）
t=[0:0.01:10];
机械手初始关节量qA=[0 0 0 0 0 0 ];%qAB=[ 1.5709 -0.8902 -0.0481 -0.5178 1.0645 -1.0201];
[q,qd,qdd]=jtraj(qA,qAB,t);
Plot(r,q);
subplot(6,1,1);
plot(t,qd(:,1));
1'); 转动关节title('/s'); xlabel('时间ylabel('rad/s');
subplot(6,1,2);
plot(t,qd(:,2));
2'); 转动关节title('/s'); 时间xlabel('ylabel('rad/s');
subplot(6,1,3);
plot(t,qd(:,3));
3'); title('转动关节/s'); 时间xlabel('ylabel('rad/s');
subplot(6,1,4);
plot(t,qd(:,4));
4'); 转动关节title('/s');
时间xlabel('
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：（Rob5.m）
t=[0:0.01:10];%产生时间向量
qA=[0 0 0 0 0 0]
qAB =[1.5709 -0.8902 -0.0481 -0.5178 1.0645 -1.0201];
[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^2)');
subplot(6,1,2);
plot(t,qdd(:,2));
title('关节2');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('加速度 (rad/s^2)');
subplot(6,1,3);
plot(t,qdd(:,3));
title('关节3');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('加速度 (rad/s^2)')
subplot(6,1,4);
plot(t,qdd(:,4));
title('关节4');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('加速度 (rad/s^2)')
subplot(6,1,5);
plot(t,qdd(:,5));
title('关节5');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('加速度 (rad/s^2)')
subplot(6,1,6);
plot(t,qdd(:,6));
title('关节6');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('加速度 (rad/s^2)')。