基于Matlab和VR技术的移动机器人建模及仿真

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。

基于MATLAB的机器人运动学建模及仿真分析

因此，求解机器人的运动学问题转化成了求解夹爪相对于基座的关系￣６ＴｅＲ，进而细化成求解连杆ｉ一１与连杆ｉ之间的相对关系，即Ｔ，记作：
ｃＯ，
ｓｏ＃ＯＬｌｃｅ＃ｏＬＨ
一
ｃ１
基金项目：中山市科技计划项目（２０１４Ａ２ＦＣ３４３），电子科技
ｉ－１ｊ
ｓ
ｌｃ
ＯｌＩ
ｄ，ｃａｌ１
大学科研平台建设项目（４１４ＹＰ０３），电子科技大学中山学院校内
求解运动学模型的最终目的，就是把和＠的关系找出来。
根据Ｄ— Ｈ方法规定的连杆坐标系的建立原则，ＰＵＭＡ５６０
机器人的Ｄ — Ｈ坐标系如图２所示，该方法可以简单地用一个４×４的齐次变换矩阵表示相邻连杆坐标系ｉ－１，ｉ２＿间的关系，这个齐次变换矩阵的计算与四个参数有关：为连杆间的
０一９００ — ９０９０ — ９０
ｄＪｍｍ
０１４９０４３３Ｏ５６
变量ｏ，／。
９００－９０ＯＯＯ
了得到夹爪的位姿，用＝ｙＯ／ｐＡ】来表示夹爪坐标系
０引言
随着人类需求的多元化，机器人需要完成的动作也越来越复杂。从简单的平面运动到工厂的搬运动作，再到生活中连贯地倒水、开门等，机器人正逐步突破自身的极限。回归这一切动作的本质，机器人的动作全靠关节的变化来完成，动作越复

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。

MATLAB机器人仿真程序

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,:));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];qA=[0 0 0 0 0 0 ];%机械手初始关节量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));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：（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)')如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！。

基于matlab平台的机器人学仿真软件实验报告

关节型机器人仿真软件
杨涛（sc11010039）2011.12.10
一、开发环境：matlab2008及以上版本（要求带机器人学工具箱）
二、功能：
1．按照DH矩阵建立图形化的关节型机器人对象
2．对生成的机器人进行正逆运动学的位置和速度进行分析和图形仿真
3．对机器人进行轨迹规划，并在轨迹规划的基础上对其做出动力学的分析。

计算机器人在负载情况下的各个关机所需提供
的力向量。

三、本软件的使用方法：
1.启动：如下图在将matlab的工作目录调整为本软件所在的
work目录，在matlab命令界面中输入maininterface命令；
的参数点击完成并返回即可生成相应机器人对象
3.点击文件菜单的显示子菜单即可显示如下的机器人对象
4.点击运动学分析菜单即可弹出如下运动学分析界面
5.在运动学位置分析的基础上选择进行运动学速度分析即可
弹出以下界面，利用雅克比矩阵对当前位置的速度向量进行正逆分析
6.点击轨迹规划菜单即可弹出以下界面，分别输入初始位置的
空间参数（位置参数和RPY参数）点击轨迹规划即可查看关机空间的轨迹规划的结果曲线和方程（五次多项式插值法）
7.在轨迹规划得到一系列位置、速度、加速度向量的基础上可
以对机器人进行动力学分析，计算完成以下动作机器人各个关节所需提供的力向量；。

如何在MATLAB中进行移动机器人控制

如何在MATLAB中进行移动机器人控制在现代机器人技术领域中，移动机器人控制是一个非常重要的研究方向。

移动机器人是指能够在环境中自主移动和执行任务的机器人。

而利用MATLAB软件进行移动机器人控制不仅可以帮助我们更好地理解机器人的运动规律，还可以实现对机器人的精确控制。

本文将从控制理论和MATLAB编程的角度，探讨如何在MATLAB中进行移动机器人控制。

## 一、移动机器人控制的基本理论在移动机器人控制中，我们需要考虑的一个重要问题是机器人的运动学和动力学。

机器人的运动学研究机器人在空间中的运动和姿态，而动力学则研究机器人的运动和力学关系。

了解机器人的运动学和动力学对于实现精确的控制至关重要。

在移动机器人控制中，我们通常会使用轨迹规划算法来生成机器人的运动轨迹。

轨迹规划算法可以根据机器人的起始位置、目标位置和环境约束，生成一条机器人运动轨迹。

常用的轨迹规划算法包括最速轨迹、最短路径和避障路径等。

另一个重要的控制理论是PID控制器。

PID控制器是一种经典的反馈控制器，可以根据机器人当前状态和目标状态之间的偏差来调整控制指令，从而实现对机器人的控制。

PID控制器在移动机器人控制中得到了广泛应用，因为它简单易懂、调节性能好。

## 二、MATLAB在移动机器人控制中的应用MATLAB是一种流行的数值计算和科学编程环境，被广泛应用于机器人控制领域。

MATLAB提供了很多工具箱和函数，可以用于在MATLAB环境中进行移动机器人控制。

首先，我们可以使用MATLAB中的机器人工具箱进行机器人模型的建立和仿真。

机器人工具箱提供了一系列函数和方法，可以帮助我们建立机器人模型，并对机器人进行仿真。

通过仿真实验，我们可以预测机器人的运动和行为，并进行控制算法的验证和优化。

其次，MATLAB中的机器人工具箱还提供了一些常用的轨迹规划算法，如最速轨迹和最短路径规划算法。

我们可以利用这些算法生成机器人的运动轨迹，并进行仿真和控制实验。

基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究

基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究机器人的普及与应用越来越广泛，成为了工业自动化的重要组成部分。

但是，如何对机器人进行运动学建模与控制是机器人研究的重要问题之一。

近年来，由于计算机技术的发展，基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究得到了广泛应用。

本文将对此方面的研究进行探讨。

一、机器人运动学建模机器人的运动学建模是指利用几何学和代数学知识来描述机器人的运动规律，从而实现机器人的运动控制。

根据机器人的类型，可以采用不同的方法进行运动学建模。

1、串联机器人的运动学建模串联机器人指的是由各种关节通过齿轮、链条等联接的机器人。

其运动学建模主要是研究各关节的角度、速度、加速度等变量与末端执行器之间的关系，从而实现机器人的控制。

这种建模的方法主要基于牛顿-欧拉方法，可以通过MATLAB中的符号化计算实现。

首先，需要对各个关节进行标号，并定义每个关节和基座之间的距离和角度。

然后，可以运用牛顿-欧拉方法来用关节运动学参数表示末端执行器的位置和姿态变量。

最后，通过控制关节运动学参数来控制机器人的运动。

2、并联机器人的运动学建模并联机器人由多个平台和机械臂组成，并联机器人可以同时控制多个执行器，从而实现更高效的工作。

并联机器人的运动学建模主要是研究机器人末端执行器的位置和姿态变量与各个执行器之间的关系。

建模方法主要包括支点变换法和雅可比矩阵法。

其中支点变换法是将并联机器人转化为串联机器人的形式，然后用串联机器人的运动学进行建模。

而雅可比矩阵法则是运用雅可比矩阵来建立机器人末端执行器的运动学模型，从而实现机器人的控制。

二、机器人运动控制机器人运动控制是指根据机器人的运动学模型，利用控制算法控制机器人的运动状态和轨迹。

在控制机器人的运动过程中，主要的控制方法包括开环控制、PID 控制和反馈控制等。

1、开环控制开环控制是一种简单的控制方法，即在机器人刚开始运动时就预设好机器人的运动轨迹和速度。

基于Matlab和VR技术的移动机器人建模及仿真

文章编号:100422261(2004)0120039204基于Matlab 和VR 技术的移动机器人建模及仿真Ξ葛为民1,2,曹作良2,彭商贤1(1.天津大学机械工程学院,天津300072;2.天津理工学院机械工程学院,天津300191)摘　要:利用Matlab 建立移动机器人的动力学模型,在虚拟现实(VR )环境下,实时仿真移动机器人路径跟踪的运动特性,为基于Internet 的机器人遥操作试验搭建了仿真平台.实验结果表明,虚拟模型准确地模拟了真实移动机器人的动力学特征;通过对模型的参数修改,为实现对真实机器人的最优控制和设计提供了可信的参考方案.关键词:Matlab ;虚拟现实;移动机器人;遥操作中图分类号:TP242.2 文献标识码:ADynamic modeling and simulation of mobilerobot based on matlab and VR technologyGE Wei 2min 1,2,C AO Zuo 2liang 2,PE NG Shang 2xian 1(1.School of Mechanical Eng.,T ianjin University ,T ianjin 300072,China ;2.School of Mechanical Eng.,T ianjin Institute of T echnology ,T ianjin 300191,China )Abstract :This paper proposes an approach that develops a dynam ic m odel of a m obile robot taking advantage of the M atlab.M eantime ,in a developed virtual reality environment ,the built m odel simulates the m otion of path tracking and obstacle av oidance.Furtherm ore ,it provides a platformfor experiments of m obile robot teleoperation.The experi 2mental results approve that ,the virtual m odel represents the dynam ic properties of real robot accurately and ,w ith the change of parameters of the virtual m odel ,it helps to find out the optim ization methods of controlling and designing the m obile robot indeed.K eyw ords :M atlab ;virtual reality ;m obile robot ;teleoperation 在当今工业现代化的高速发展时期,特别是自动化设备在各个领域的广泛应用,移动机器人(AG V )的应用越来越显示出它的重要性和优越性.AG V 的重要特征是它的可移动性,对这种可移动性的控制是AG V 研制的核心问题.课题组研制的T UT -1型AG V 采用3种传感器(磁导航传感器、CC D 摄像机、超声波传感器)跟踪磁条来对AG V 进行引导和避障,经过这3种传感器的信息融合,测算出AG V 的位置和运动方向作为反馈与给定的运动状态进行比较,来调整AG V 下一步的运动[1]. 在天津市自然科学基金的资助下,课题组利用T UT -1这个平台开展基于Internet 的AG V 遥操作系统的研究.为模拟AG V 的运动特性,利用Matlab 进行AG V 的动力学建模.同时,在虚拟现实环境下,利用Matlab 模型仿真AG V 的路径跟踪,研究和探索AG V 最优的控制和配置方案.1　实验和建模过程如图1所示,T UT -1移动机器人在室内进行导航和避障的实验[2].AG V 通过磁导航传感器和CC D 摄像机跟踪磁条引导前进,当AG V 接近墙壁时,通过超声传感器引导.AG V 将实时采集到的磁条位置信息作为反馈,与给定的磁条标准位置信息进行比较来调整Ξ收稿日期:2003212225 基金项目:天津市自然科学基金资助项目(023615011) 第一作者:葛为民(1968— ),男,讲师,博士研究生　第20卷第1期2004年3月天　津　理　工　学　院　学　报JOURNA L OF TIAN JIN INSTITUTE OF TECHN OLOG Y V ol.20N o.1Mar.2004AG V 下一步的运动,达到实时控制AG V 跟踪磁条的目的.图1　TUT 21移动机器人Fig.1　TUT 21mobile robot 在仿真环境下,利用虚拟现实(VirtualReality )建模工具W orldUp 构建了AG V 运行的虚拟仿真环境场景,基于Matlab 构建AG V 仿真模型,通过模拟AG V 的动力学特性,来模拟AG V 的运动特行,通过在线修改虚拟AG V 的特性参数,来研究控制AG V 运动的最佳方案. 图2为AG V 车体结构简图[3].图2　车体结构简图Fig.2　Sketch of AGV body structure AG V 两后轮为驱动轮,分别由两台电机驱动,每台电机与后轮各构成一个速度闭环,为恒速输出.在工作载荷内,调节两电机的输入电压即可调节两后轮的转速;AG V 两前轮为随动轮,仅起到支撑车体的作用而无导向作用. 仿真算法原理是比较每一时刻AG V 所在位置的坐标值和终止坐标点的差别来计算处理两个坐标点之间的x 、y 值之间的误差,以当前AG V 姿态角和终止位置姿态角的差值作为输入量,来计算下一步AG V 的位移,也就是输出下一步AG V 到达的坐标和姿态角,从而控制AG V 向终点行进. 图3为AG V 运动学建模流程图.图3　AGV 动力学模型流程图Fig.3　F low ch art of the AGV dyamics model 现就其中的主要模块建模过程介绍如下[4]: 1)误差计算模块:本模块的作用是进行误差计算,通过比较机器人所在坐标点和终止坐标点的差别来计算处理两个坐标点之间的xy 值的误差和角度误差本模块接收5个信号(初始点的xy 坐标值,终止点的xy 坐标值,和角度值),输出两个信号(坐标值误差,角度误差). 初始点的y 坐标值与终止点的y 坐标值通过sum 模块进行求和运算,算出两个坐标值的差值,同时终止点的y 坐标值通过g oto 模块传出,同样的,对两个x 坐标值进行计算,求出差值.把计算出来的y 坐标值的差值与x 坐标值的差值通过T rig onometry 模块求出两值相除所得数的反正切函数,也就是求出倾斜角的弧度,所得值通过gain 模块与-1相乘,再通过sum 模块与角度值求出差值,所得差值通过Abs 模块求出绝对值,然后和π值比较(Relational operator 模块,如果满足条件,返回值为1),如果小于或等于π值,则直接与差值相乘,如果大于π值,则乘以2π然后和差值的绝对值相减,然后再与差值通过sign 模块所得的值相乘,最后两值相加,即为角度值的误差值. 2)PI D 控制模块:误差计算模块输出两个信号・04・天　津　理　工　学　院　学　报第20卷　第1期　thetaError 和xyError ,两个信号分别通过PI D 控制模块,通过闭环回路控制,分别得出DeltaU 和Uavg ,计算公式为: theta-gain =theta-gain-pr 3theta-error (t -1)+theta-gain -int 3tinc 3sum (theta-error )+(theta-gain-der/tinc )3theta-error (t -1); y-gain =y -gain-pro 3y-error (t -1)+y-gain-int 3tinc 3sum (y -error )+(y-gain-der/tinc )3y -error (t -1); M ove-U (t -1)=theta-gain 3theta-gain-mult +y-gain 3y-gain-mult ; Delta-U (t -1)=sign (M ove-U (t -1))3in (abs (M ove-U (t -1)),23Max-M otor-V oltage ); U (t -1)=(23Max-M otor-V oltage -abs (Delta-U (t -1)))/2; 图4为PI D 控制在Matlab/Simulink下的仿真结构图.图4　PI D 控制模块仿真结构图Fig.4　Diagram of PI D simulation structure 3)扭矩计算模块:此模块用于计算AG V 轮子的扭矩,输入参数为“步进转速模块”的输出量、电动机本身的性能参数和减速器的传动比来算出扭矩,公式如下: Mn2(t -1)=G earbox-Ratio 3(K a 3U2(t -1)-K b 3omega-d2(t -1)); Mn1(t -1)=G earbox-Ratio 3(K a 3U1(t -1)-K b 3omega-d1(t -1)); 图5为扭矩计算在Matlab/Simulink 下的仿真模型结构图. 4)线性移动计算模块:此模块利用AG V 的物理参数,重量、轮子半径、轮子和地面摩擦力和在3)中输出的扭矩计算AG V 的速度和加速度.计算公式为: Accel-veh (t )=(Mn2(t -1)+Mn1(t -1)-23Front-Wheel-Friction (t -1)3Wheel-Radius )/(Mass-veh 3Wheel-Radius ); Vel-veh (t )=Vel-veh (t -1)+Accel-veh (t -1)3tinc ; Disp-veh (t )=Vel-veh (t )3tinc +0.53Accel-veh (t-1)3tinc^2; 图6为AG V 线性移动在Matlab/Simulink 下的仿真结构图.图5　扭矩计算模块仿真结构图Fig.5　Diagram of torque calc simulation structure图6　线性移动模块仿真结构图Fig.6　Diagram of linear motion calc simulation2　仿真运行仿真系统运行环境为操作系统Windows2000Serv 2er ,虚拟现实插件为Micros oft VRM L Viewer 2.0,仿真建模和科学计算软件为Matlab Release13(Matlab V6.5/Simulink V5.0),运行界面见图7. 为检验虚拟AG V 的运行情况,现将磁条的位置坐标建立数据库,输入模型中作为路径跟踪的基准,用图形同时输出磁条路径和虚拟AG V 跟踪磁条运行的轨迹,用以直观比较.图8为经过一个周期运转后的轨迹图,左图为磁条基准路径,右图为虚拟AG V 的运行轨迹.・14・　2004年3月葛为民,等:基于Matlab 和VR 技术的移动机器人建模及仿真图7　仿真运行界面Fig.7　I nterface ofsimulation(a)(b )图8　基准路径和跟踪路径的比较Fig.8　Comp arison of the stand ardp ath and tracking p ath3　结　论从图8的(b )图中可以看出,虚拟AG V 模型的运动轨迹基本上与(a )图的磁条轨迹相吻合,证明AG V 建模算法准确,参数选择合理,可以按照此参数配置修改真实AG V 属性各项指标,达到最优轨迹跟踪控制. 总之,利用Matlab 在虚拟现实环境下构建AG V 虚拟模型,达到了以下设计目标: 1)完成了真实AG V 与虚拟AG V 的匹配,真实反映了AG V 的运动学和动力学特征,为对AG V 的遥操作奠定了实现基础; 2)通过在线修改虚拟AG V 参数,快速检验对AG V的控制策略和最优配置的影响,同时减少了修改真实样机时间的延迟,降低了修改配置真实样机的费用.如AG V 的载荷问题,速度改变问题,传动比改变问题等造成的控制稳定性. 3)基于虚拟现实的仿真平台,由于VRM L 文件的特殊性,利于在Internet 上的运行分布式控制,故本仿真平台为基于Internet 的AG V 的遥操作进行了有益的尝试.参　考　文　献:[1]　Weimin G e ,Zuolian Cao ,Shangxian Peng.Web -based teler 2obotics system in virtual reality environment [A].Proceedings of the SPIE Intelligent R obots and C om puter Vision C on ference [C].US A :SPIE Oct ,2003.[2]　Weimin G e ,Zuoliang Cao ,Shangxian Peng.A T elerobotic Sys 2tem Based on Virtual Reality T echnique [A ].Proceedings of Virtual Reality Application in Industry [C ].US A :SPIE ,Oct ,2003.[3]　赵新华,曹作良.可移动机器人的运动学模型与控制原理[J ].机器人,1994,16(4):215—218.[4]　王沫然.S imulink 4建模及动态仿真[M].北京:电子工业出版社,2002.・24・天　津　理　工　学　院　学　报第20卷　第1期　。

基于Matlab的签名机器人建模与仿真报告

机器人学课程设计基于Matlab的签名机器人建模与仿真一、课程设计问题描述 (1)1.基本要求 (1)2.实现正运动学与工作空间 (1)3.实现逆运动学轨迹规划 (1)4.自由发挥项 (1)5.附录要求 (1)二、六自由度机器人设计 (1)1.机器人的基本构型设计 (1)2.机器人的关节与连杆参数设计 (1)三、正运动学实现与工作空间 (2)1. 建立坐标系 (2)2. 建立D-H 表 (3)3.分析正运动 (3)4.按摩机器人正运动学仿真结果与工作空间 (4)四、机器人逆解与奇异型分析 (5)1. 机器人逆运动学与微分运动学分析 (5)2. 机器人轨迹规划仿真结果 (6)五、机器人数值解法改进 (6)1. 逆运动的数值解法 (6)六、心得体会 (9)七、程序流程与代码附录 (9)一、课程设计问题描述1. 基本要求①设计一款六自由度机器人，要求2,3,4,5关节中有一个是滑动关节，其余关节应为转动关节。

试构想该机器人的功能，并根据功能设定机器人的介绍参数（杆件长及关节极限）；②建立机器人的正运动学模型，进行Matlab运动仿真。

（分析机器人的工作空间，制作机器人的各个运动的动画）。

2.实现正运动学与工作空间①自行设计一个六自由度机器人，对其关节建立坐标系，注意包含滑动关节；②给出所设计的六自由度机器人的D-H 参数表；③推导所设计的六自由度机器人的正运动学，写出各个齐次变换矩阵；④使用MATLAB 编程，得出机器人工作空间，包含立体图和剖面图、机器人工作动画；⑤对设计的六自由度机器人机器的工作空间进行简单分析。

3.实现逆运动学轨迹规划①这里特征机器人末端的轨迹规划，不是关节空间的轨迹规划；②要实现控制机器人末端在空间完成某种轨迹（如直线、圆弧、写字、画图等）；③可以采用求解逆运动的方程或者是利用微分运动；④写出详细的推导过程（公式）；⑤使用MATLAB 编程仿真，得到仿真动画和图片。

4.自由发挥项①机器人完整逆解（数值解）；②寻找奇异点，分析奇异位型；5.附录要求①附程序流程图；②附代码。

基于VR技术的机器人仿真系统设计与实现

基于VR技术的机器人仿真系统设计与实现近年来，随着VR技术的持续发展，以及人工智能和机器人技术的快速普及，越来越多的机器人仿真系统开始采用VR技术，从而实现更加真实、生动的虚拟仿真环境。

本文将详细介绍基于VR技术的机器人仿真系统设计与实现。

一、机器人仿真系统的概念和发展现状机器人仿真系统是指利用计算机和虚拟环境技术，模拟机器人在特定场景中的运行情况，以便对机器人的行为、功能、性能、安全性等方面进行测试、优化和验证。

它是机器人研究中的一项重要技术，不仅可以节省成本和时间，还可以更加灵活、全面地进行各种测试和实验。

机器人仿真系统的发展已经相当成熟，主要表现为以下三个方面：1.应用场景越来越丰富。

不仅包括传统的工业制造、航空航天、医疗、教育等领域，还涉及到智能家居、智慧城市、交通运输等新兴领域。

2.技术手段越来越多样。

不仅包括计算机模拟、虚拟现实、增强现实等技术手段，还涉及到人工智能、计算机视觉、感知与控制等综合技术。

3.系统性能越来越完善。

包括仿真精度、运行速度、用户体验等方面，都有了较大的提高。

二、基于VR技术的机器人仿真系统设计与实现基于VR技术的机器人仿真系统，实现原理是通过计算机生成三维场景，然后利用虚拟眼镜或者其他VR设备，将用户置身于虚拟场景中，以实现沉浸式的体验。

因此，关键点在于如何实现场景的生成以及用户交互的设计。

1.场景生成主要包括以下几个方面的内容：(1)建模与渲染。

首先需要利用3D建模软件，将机器人、环境、场景等元素进行建模、贴图、纹理等处理。

然后再利用3D引擎，进行渲染和特效处理。

(2)物理特性模拟。

机器人仿真系统需要模拟出物体的物理属性，以实现真实的动态交互。

比如，机器人的运动、碰撞、重心移动等都需要进行精确的计算和模拟。

(3)环境音效处理。

通过添加背景音乐、声效、效果音等音效处理，使得用户身临其境的感觉更加真实、生动。

2.用户交互设计用户交互设计是基于VR技术的机器人仿真系统中至关重要的环节。

基于V-REP和MATLAB的机器人建模及轨迹规划仿真验证

θ２的解为
式中:
２
２
２
２
臂的运动学验证仿真ꎮ
３.２Ｖ－ＲＥＰ中建立虚拟样机模型
Ｖ－ＲＥＰ软件自身三维建模效率较低ꎬ只能建立已知
空间三维坐标的一些简单形状ꎬ故采用ＵＧ三维模型导入
的方法ꎬ同时为了保证三维模型导入Ｖ－ＲＥＰ后模型方便
处理ꎬ需要先将ＵＧ中建立的ＡＵＢＯ－ｉ５模型各个关节位
ｐｚ ÷ ｉ＝１
÷
１ø
(１)
１０９
孙凌云ꎬ等基于Ｖ－ＲＥＰ和ＭＡＴＬＡＢ的机器人建模及轨迹规划仿真验证
信息技术
求解 θ ｉ ꎬ满足 θ ｉ ∈ [ －１７５°ꎬ１７５° ] ꎮ 经推导各个关节
接口ꎬ可满足机器人在各种环境下的仿真ꎮ 其使用和搭建
θ１＝ａｒｃｔａｎ２( ｄ４ ꎬ±
ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｉｍｐｏｒｔｉｎｇｉｔｉｎｔｏｔｈｅｃｒｏｓｓｐｌａｔｆｏｒｍｏｐｅｎｓｏｕｒｃｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅＶ－ＲＥＰｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｉｎｔｅｒｆａｃｅ. Ｔｈｅ
ｍｏｔｉｏｎｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｐｌａｎｎｉｎｇｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄｂｙＭＡＴＬＡＢꎬ ａｎｄｔｈｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｃｏｌｌｉｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｒｅｃｏｍｐｌｅｔｅｄｂｙ
合ꎮ 详细步骤如下:将ＵＧ模型文件保存为ＳＴＬ文件ꎬ导
入Ｖ－ＲＥＰ场景中ꎻ分解模型并删除大量多余的形状ꎬ以
此减轻运动学以及动力学仿真的计算量ꎻ组合各个形状ꎬ
添加机械臂动力学参数ꎬ调整各个形状之间的继承关系并
使用关节连接各个连杆ꎻ最后添加装卸物件的末端夹具ꎬ

基于Matlab的机器人建模与动力学仿真

虑摩擦。
式中，粘性摩擦和库仑摩擦。Ｆ是４机器人的动力学计算与仿真
４．ＩｅＴｘ文件概述ｌ
ｍｘｅ文件是用ｃ言编写的一种可在Ｍｔｂ境下语ａｌ环ａ运行的文件。顿一牛欧拉迭代算法在求机器人动力学逆解时涉及到大量的矩阵与向量的乘积运算和迭代运算，而
且在机器人实时控制时需要快速计算出关节力矩值，因
此要选择一种高效的语言进行编程计算。Ｍｔｂ的Ｉ文ａａｌｌｌ
件对于迭代运算往往运行速度比较慢，尤其是迭代次数
多、算量大的时候。计由于ｍｘｅ文件在处理这些问题时要
Ｍａａｔｂ提供了基于显式的ＲｎｅＫｔｌｕｇ — ｕｔ分器ａ积ｏｅ５］函数格式为：ＴＹ＝ｄ４（ｄｆｎｔａ，，ｄ４，其［，ｏｅ５ｏｅ，ｐｎｙＪｕｓ０ｏｔｎｐ，２）运用Ｍａａｐｉ，ｌｐ … 。ｏｔｂ编写求解位置ｑｌ和速度４解的Ｉ文件，其函数调用格式为：ｔｑ＝ｙａｉ（ｔ，ＴＩ［ｑｄ］ｄｎｍｃＲ，Ｏｔ，１ｎｑ，ｑ，ｒｌａｇ … ）设初始外力只有重力（ｌｔ￣，０ｄ０ａｇ，２。ｏｆｕｒ即外力ｔｒｎ为０，时间间隔为０ ≤２图４为计算ｏｆｕ） ≤￡。ＭｔａＨ６考虑摩擦和不计摩擦且外力只有重力情ｏｏｎＰ在ｍ况下的位置解的比较，中实线表示考虑摩擦，线不考图虚

基于Matlab的七轴机器人工件搬运{路径规划}建模及仿真报告

机器人学课程设计课程名称机器人学_______________ 题目名称七轴分拣机器人系统设计学生学院_______________________________ 专业班级_______________________________ 学号__________________________________ 学生姓名_______________________________指导教师_______________________________目录1 机器人简介 (3)2 系统结构 (3)2.1 机器人的基本构型设计 (3)3 正运动学实现与工作空间 (3)3.1 机器人DH 表建立 (3)3.2 齐次变换矩阵推导 (4)3.3 仿真绘制工作空间 (5)3.4 分拣范围要求测试 (6)4 机器人逆运动 (6)4.1 微分运动 (7)4.2 数值解法 (8)4.3 轨迹规划 (10)5 流程图 (13)6 总结 (14)附录 (16)1机器人简介随着科学技术不断的发展，机器人技术在军事、航空航天、工农业生产及医疗等领域迅猛进步。

机器人按技术层次可以分为：固定程序控制机器人、示教再现机器人和智能机器人等。

目前机器人研究涉及到机构学、运动学、控制技术、传感技术等领域。

由于机器人的研究涉及到庞大数学运算，计算工作繁琐复杂，常利用一些工具软件来提高对其分析的工作效率，并且可以增加运算的灵活性和准确性。

现利用MATLAB软件通用性好、计算绘图功能强大等特点，自主设计一款七自由度机器人，并对其进行运动空间及轨迹的仿真分析。

2系统结构2.1机器人的基本构型设计本系统设计的机器人共有七个自由度，其中机器人末端（即第七个关节）为伸缩关节，其余关节均为旋转关节（第1、5、7为过轴旋转关节）。

关节与关节之间的长度为L，为与后续坐标系的建立统一，这里4和5、6和7两组关节是结合在一起的，关节间长度L仁250,L2=550,L3=850,L4=820,由于关节7是滑动关节，L5的运动范围这是设置的是170到500。

matlab移动机器人建模

matlab移动机器人建模Matlab建立机器人模型主要有两个方面（当然不排除有其他的，只说知道的）：Rigidbody tree 坐标系模型Simsacpe 物理模型建立rigidbody tree模型主要是为了能够使用matlab自带的一些机器人函数，减少们的工作量，因为这个建模方法本质上是定义好了机器人内部的坐标系关系。

比如说Matlab 2019b里面就自带了帮你计算机器人FK，IK以及动力学方程的函数。

这样的话你只需要知道如何正确地使用这些函数，你就不需要自己推导那些复杂的正逆运动学动力学方程，直接开始仿真。

下图展示了Matlab robotics system toolbox里面的一些功能模块而Simscape 模型主要是模型可视化，方便你仿真时看到模型是如何响应和如何运动的。

个人目前的使用习惯是结合两个建模方法，就是说先建好rigidbody tree模型以能够使用自带函数，再得到Simscape模型来可视化仿真。

在仿真的时候前面正逆运动学，动力学算法部分用rigidbody tree 模型结合matlab函数得到轨迹信号，控制信号等等，接着在模型部分用Simscape 模型来代表们实际的机器人模型接收控制信号进行仿真。

那么问题来了怎么得到rigidbody tree模型？rigidBodyTree直接建模看这里又怎么得到simsacpe模型？你要是固执，rigidbody tree 模型和simscape 模型都可以从最基本的坐标系，基本结构块生建出来，rigidBodyTree还好说，simscape模型直接建模还是有点恐怖了（相信没有人会这么做）。

Matlab 和solidworks 提供了很方便的模型转化功能。

方便们通过solidworks机械模型来转换出们需要的matlab模型。

转换方向有这几种：solidworks 机械模型直接转换成simscape 模型。

solidworks 转换成urdf模型，再从urdf模型分别转换成rigidbody tree模型以及simscape模型。

基于MATLAB的双机器人系统建模与仿真

ｏｆｔｈｅｅｎｄｅｆｅｃｔｏｒｓｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｗｈｉｌｅｔｗｏｒｏｂｏｔｓｓｙｓｔｅｍｏｐｅｒａｔｉｎｇ．Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｔｗｏｒｏｂｏｔｓｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｖｉａＭＡＴＬＡＢ
ＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＴｗｏＲｏｂｏｔｓＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢ
ＬＩＰｅｎｇｆｅｉ，ＬＩＫａｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｅｉ，ＪＩＮＧＪｕｎｆｅｎｇ，ＬＩＵＸｉａｏｊｉｅ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｔｗｏｒｏｂｏｔｓ；ＭＡＴＬＡＢ；Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｐｌａｎｎｉｎｇ
０前言
随着机器人技术的快速发展与应用领域的不断扩大，各类工作任务的复杂性日益增长，使得人们对机器人性能要求越来越高，需要其能够完成更加复杂、精度更高的工作 …。但是在很多情况下，单个机器人的负载能力和工作空间有限且针对某些复杂的任务无法完成，就算能完成，其效率也是极其低下，不能很好地满足生产要求。双机器人技术的迅速发展，很好地解决了以上问题，它们不仅能够完成规定动作，而且能保证作业的稳定性。双机器人系统的研究始于２０世纪７０年代，经过将近４０年的发展，已经取得了很多成果。目前，机器人仿真研究已成为机器人技术的一个

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的轮式移动机器人仿真

该控制系统在工作时，给定期望轨迹，确定机器人的控制输入ｖ和ｗ，然后实时辨识出机器人的位姿坐标（ｘ，ｙ，０），将当前位姿坐标与期望位姿进行比较得出全局位姿偏差，然后再通过变换矩阵转换为以机器人前进方向为ｘ轴，以轮轴中心到左轮的连线为Ｙ轴的局部坐标系内的偏差，该偏差称为局部坐标偏差。再经过控制算法校正得出控制输入ｖ和Ｗ，如此反复，直到将机器人的实际位姿镇定到期望位姿为止。
４总结利用该仿真模板，可以方便地修改控制参数、控制律和期望轨迹，观察不同控制律对不同期望轨迹的跟踪效果，对在实践中选择控制律、整定控制器参数等问题都有很好的指导意义。参考文献：［１］成伟明，《移动机器人自主导航中的路径规划与跟踪控制技术研究》，南京理工大学博士论文，２００７年４月．
３仿真效果假设期望轨迹为：
ＩＸｄ（ｔ）＝１＋２ｓｉｎｔＹｄ（ｔ）＝１—２ＣＯＳ
ＩＯｄ（ｔ）＝ｆ
该轨迹为以（１，１）为圆心，以２为半径的圆。对期望轨迹取导数可得期望的速度曲线和角速度曲线分别是：
Ｊｖｄ（ｔ）＝２
１控制系统方框图机器人结构如下图所示，为差动驱动的轮式移动机器人。其运动学模
全局坐标系内的位姿偏差为（Ｘｄ一，，一Ｙｒ，Ｏｄ—Ｏｒ），在机器人局
部坐标系内的位姿偏差为：