matlab仿真--二自由度机械臂动态仿真

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基于MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真研究

基于MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真研究

基于MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真研究一、本文概述随着机器人技术的快速发展,机械臂作为机器人执行机构的重要组成部分,其运动性能和控制精度对于机器人整体性能具有决定性影响。

为了提升机械臂的设计水平和控制性能,研究者们不断探索新的仿真技术。

在此背景下,基于MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真研究应运而生,为机械臂的设计优化和控制策略的开发提供了有力支持。

本文旨在探讨基于MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真的方法与技术,并对其进行深入的研究。

介绍了MATLAB和ADAMS软件的特点及其在机械臂仿真中的应用优势。

阐述了机械臂联合仿真的基本原理和步骤,包括模型的建立、动力学方程的求解、控制算法的设计等。

接着,通过实例分析,展示了联合仿真在机械臂运动学性能分析和控制策略验证方面的实际应用。

总结了联合仿真的研究成果,并展望了未来的发展方向。

本文的研究不仅有助于提升机械臂的设计水平和控制性能,也为相关领域的研究者提供了有益的参考和借鉴。

通过不断深入研究和完善联合仿真技术,将为机器人技术的发展注入新的活力。

二、MATLAB与ADAMS联合仿真的理论基础在进行MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真研究时,理解两种软件的理论基础和它们之间的交互方式是至关重要的。

MATLAB作为一种强大的数值计算环境和编程语言,广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等多个领域。

而ADAMS(Automated Dynamic Analysis of Mechanical Systems)则是一款专门用于多体动力学仿真的软件,特别适用于复杂机械系统的运动学和动力学分析。

MATLAB与ADAMS的联合仿真理论基础主要包括以下几个方面:接口技术:MATLAB与ADAMS之间的数据交换和通信是联合仿真的核心。

通常,这需要通过特定的接口技术来实现,如ADAMS提供的Control接口或MATLAB的Simulink接口。

基于Matlab的二自由度系统模拟实验

基于Matlab的二自由度系统模拟实验

基于Matlab 的两自由度振动系统模拟实验报告一、 实验目的1、 深入了解两自由度振动系统的模态正交性。

2. 掌握Matlab 编程基本语言和两自由度系统的响应模态求解方法。

二、 实验原理如图1所示的系统,设0=t 时,两个圆盘恰处于平衡位置, 设,221I I =2t t k k =。

图1 振动系统模型图设,,21θθ为21I I ,的转角,则21θθ,描述了系统的运动情况。

故该系统的自由度为两个。

当不考虑图示系统的阻尼和外界激励时,根据牛顿运动定律,其运动的微分方程为:[]⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎭⎬⎫⎩⎨⎧+⎭⎬⎫⎩⎨⎧00][2121θθθθK M(1)其中[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=222100200I I I I M ,]⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--+=2222222212t t t t t t t t t k k k k k k k k k K 由[][]{}0)(=-u M ωK 2,可得频率方程如下:0002-22222222=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡--I I k k k k t t t t ω (2)求解式(2)得2222122)22(22-2I k I k t t -==ω, 22222)22(I k t +=ω (3)系统振型为{}[]T 211=φ,{}[]T 212-=φ,其振型图如下:图2 系统振型图令{}{}⎥⎦⎤⎢⎣⎡-==Φ2211],[][21φφ, 则 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=ΦΦ10014][][][2I M T, ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=ΦΦ22212004][][][ωωI K T (4)式(4)为振动系统的模态正交特性。

当考虑图1系统的外界激励时,即{}t F F F ωsin 21⎭⎬⎫⎩⎨⎧=时,其运动的微分方程为: []t F F K M ωθθθθsin ][212121⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎭⎬⎫⎩⎨⎧+⎭⎬⎫⎩⎨⎧ (5)为了求出方程(5)的稳态解,可令⎭⎬⎫⎩⎨⎧Φ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧2121][q q θθ,将⎭⎬⎫⎩⎨⎧Φ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧2121][q q θθ代入式(5),同时方程两边同乘以T ][Φ,并利用振动系统的模态正交特性,有t I F F I F F q q qq ωωωsin )4/()2()4/()2(0022122121222121⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧-+=⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+⎭⎬⎫⎩⎨⎧(6)利用式(6)很容易求得t I F F I F F q q Tωωωωωsin ))4/()2(,)4/()2((22222122122121---+=⎭⎬⎫⎩⎨⎧, 再由⎭⎬⎫⎩⎨⎧Φ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧2121][q q θθ求得⎭⎬⎫⎩⎨⎧21θθ。

两自由度振动系统matlab代码

两自由度振动系统matlab代码

两自由度振动系统是一个经典的物理学问题,它描述了两个质点在受到某种力的作用下进行复杂振动的情况。

在工程和物理学领域,研究两自由度振动系统可以帮助我们更好地理解和控制实际系统中的振动现象,比如建筑结构、机械系统和电路等。

而利用Matlab来模拟和分析两自由度振动系统,可以更直观地展现系统的运动规律和特性。

让我们来定义一个经典的两自由度振动系统。

假设有两个质点$m_1$和$m_2$,它们分别位于$x_1$和$x_2$的位置上,通过弹簧和阻尼器相连接。

系统中存在的力包括弹簧力、阻尼力和外力,而质点的运动受到这些力的综合作用而产生振动。

我们可以利用Newton力学原理建立方程来描述系统的运动。

对于一个给定的两自由度振动系统,我们可以通过编写Matlab代码来模拟其振动过程。

在Matlab中,我们可以利用ODE求解器来求解系统的微分方程,从而得到系统的位置随时间的变化。

通过改变系统的参数和初始条件,我们可以观察到系统的不同运动模式和特性。

另外,Matlab还提供了丰富的绘图函数,可以直观地展现系统振动的过程和特性。

当我们编写Matlab代码来模拟两自由度振动系统时,我们需要注意几个关键的步骤。

我们需要建立系统的微分方程模型,这涉及到物理建模和方程的推导。

我们需要选择合适的数值方法和求解器来求解微分方程,比如常见的四阶Runge-Kutta法。

我们可以用Matlab来进行数值模拟,并利用绘图函数来展现系统的振动规律。

我们可以对模拟结果进行分析,比如计算系统的频率响应、模态分析和阻尼比等特性。

对于我个人的观点和理解,两自由度振动系统的分析和模拟在工程和科学研究中具有重要意义。

通过对系统振动特性的研究,我们可以更好地设计和控制实际系统,从而提高系统的性能和稳定性。

而利用Matlab来模拟系统的振动行为,则可以帮助我们更直观地理解系统的动态特性,为工程实践提供有力的支持。

两自由度振动系统是一个具有重要应用价值的物理问题,通过Matlab 代码的编写和模拟分析,我们可以更好地理解和掌握系统的振动特性。

二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab二自由度机械臂是一种常见的工业机器人,它由两个旋转关节组成,可以在水平和垂直方向上进行运动。

在工业自动化领域,二自由度机械臂被广泛应用于装配线上的零部件处理、焊接、涂装等工作。

在本文中,我们将探讨如何利用Matlab对二自由度机械臂进行建模和控制。

我们需要建立二自由度机械臂的数学模型。

通过分析机械臂的结构,可以得到其运动学和动力学方程。

运动学方程描述了机械臂末端的位置和姿态与关节角度之间的关系,而动力学方程则描述了机械臂关节的运动和扭矩之间的关系。

利用Matlab可以方便地求解这些方程,从而实现对机械臂运动的仿真和控制。

接下来,我们可以利用Matlab进行机械臂的控制设计。

控制设计的目标是使机械臂能够按照预先设定的轨迹进行运动,并实现精准的定位和操作。

常见的控制方法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。

在Matlab中,可以通过编写控制算法来实现对机械臂的闭环控制,从而提高其运动的精度和稳定性。

除了控制设计,Matlab还可以用于机械臂的路径规划和优化。

路径规划是指在给定约束条件下,寻找机械臂末端的最佳运动轨迹,以实现高效的操作。

而优化算法可以帮助机械臂在复杂环境中选择最优的路径,避免碰撞和提高效率。

通过Matlab的强大计算能力,可以快速地求解路径规划和优化问题,为机械臂的运动提供有效的支持。

二自由度机械臂的建模和控制是一个复杂而又具有挑战性的问题。

利用Matlab作为工具,可以方便地对机械臂进行仿真、控制设计、路径规划和优化,从而提高机械臂的运动性能和工作效率。

未来随着人工智能和机器学习的发展,二自由度机械臂的应用将会更加广泛,Matlab将继续发挥重要的作用,推动机械臂技术的发展和应用。

matlab 两自由度 悬臂梁 计算 程序

matlab 两自由度 悬臂梁 计算 程序

MATLAB(Matrix Laboratory的缩写)是一种用于算法开发、数据分析、数据可视化和数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

它可以帮助工程师和科学家解决各种复杂的数学问题,包括结构分析中的悬臂梁计算。

本文将介绍如何使用MATLAB计算悬臂梁的两自由度振动问题。

1. 悬臂梁的基本概念悬臂梁是一种常见的结构体系,通常用于桥梁、建筑和机械工程中。

在振动分析中,悬臂梁可以看作是一个简化的模型,用于研究结构在外部加载下的动态响应。

悬臂梁的振动问题是一个经典的动力学问题,可以通过数学模型和计算方法求解。

2. 悬臂梁的数学模型悬臂梁的振动可以用一个二自由度的动力学模型描述。

假设梁的自由振动可以沿梁的轴线和横向振动,其中一个自由度对应梁的挠曲振动,另一个自由度对应梁的横向振动。

通过欧拉-伯努利梁理论和牛顿第二定律,可以建立悬臂梁的运动微分方程。

3. 悬臂梁振动计算的MATLAB程序需要定义悬臂梁的结构参数和材料性质,包括梁的长度、截面惯性矩、杨氏模量等。

可以利用MATLAB的ODE函数求解悬臂梁的动力学方程,得到梁的振动响应。

通过绘制振动响应曲线和振动模态图,可以直观地观察梁的振动特性和振型。

4. 示例程序以下是一个简化的MATLAB程序,用于计算悬臂梁的振动响应:```matlabDefine parametersL = 1; Length of cantilever beamE = 210e9; Young's modulusI = 1e-4; Moment of inertiam = 10; Point mass at the free endDefine dynamic modelfun = (t, y) [y(2); 1/(m*L)*(-E*I*y(3)+m*L^2*y(4))];tspan = [0 10];y0 = [0; 0; 1; 0];Solve ODE[t, y] = ode45(fun, tspan, y0);Plot resultssubplot(2,1,1)plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,3), 'r')xlabel('Time')ylabel('Displacement')legend('Axial displacement', 'Transverse displacement')title('Vibration response of cantilever beam')subplot(2,1,2)plot(y(:,1), y(:,3))xlabel('Axial displacement')ylabel('Transverse displacement')title('Vibration mode shape of cantilever beam')```5. 结论通过以上MATLAB程序,可以计算悬臂梁的振动响应,并观察梁的振动模态。

二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制及仿真

二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制及仿真
Y,带入 式 ( 5 ) ,得 :
D( q ) ( 尊一y )+C( q , g ) ( q—Y )+G ( g ) = ( q , q , q , 口 ) P,

D( q ) Y+C ( q , q ) Y =r一 ( q , q , q , , 寸 , ) P一∞ 。
1 控制器 的设计
分 别 引入 变量 Y和 q ,并令 :
Y g , e + Te . g d — ye ,
g—q o
( 2 )
( 3 )
( 4 ) ( 5 )
其 中常数 >0,则 可推 出 :

取 =q , , P= ,有 : D( q ) i t , +C ( q , ) ,+G ‘ g ) = ( g , , q r ) P。
第2 7卷
第 3期
洛 阳 理工 学 院学 报 (自然 科 学 版 ) J o u na r l o f L u o y a n g I n s t i t u t e o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y ( N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n )
( e ) , = 1+ ( ) ; 1=d i a g ( k p 1 1 ' k p 1 2 , …, k p 1 ) , K p 2= d i a g ( k p 2 l , 口 2 2 o  ̄ o , k p 2 n ) ; l=
v l n
)  ̄
… , ;
基 金 项 目 :河 南 省 教 育 厅 重 点 科 研 项 目( 1 6 B 4 2 3 0 0 3 ) .
第 3期

基于matlab的机械结构仿真程序

基于matlab的机械结构仿真程序

基于matlab的机械结构仿真程序基于Matlab的机械结构仿真程序是一种用于模拟和分析机械系统动态行为的工具。

通过使用Matlab编程语言和Simulink仿真环境,我们可以构建出具有各种结构和运动特性的机械系统,并对其进行仿真和优化。

以下是一个基于Matlab的机械结构仿真程序的探讨:1. 简介在介绍这个仿真程序之前,我们首先明确一下机械结构仿真的定义和意义。

机械结构仿真是指通过建立数学模型和运用仿真技术,对机械系统进行虚拟化,以便通过模拟和分析机械系统的行为,获得系统的性能指标和设计优化。

2. Matlab的仿真环境Matlab是一种强大的科学计算软件,具有丰富的工具箱和编程语言。

Simulink是Matlab的一个附属工具,用于建立、模拟和分析动态系统。

Simulink提供了一个直观的图形化界面,使得机械结构仿真程序的搭建更加便捷。

3. 机械结构建模在进行机械结构仿真前,我们需要首先建立机械系统的数学模型。

这包括建立机械结构的几何模型、物理模型和动力学模型。

通过使用Matlab的数学工具箱,可以方便地表示机械结构的运动学和动力学方程,从而实现仿真程序的搭建。

4. 动力学仿真一旦机械结构的数学模型建立完毕,我们可以使用Matlab的仿真工具对机械系统的动态行为进行仿真。

仿真可以模拟机械结构在不同工况下的运动和响应,例如负载变化、初始条件变化等。

通过对仿真数据的分析,我们可以获得机械系统的性能指标,如速度、加速度、力矩等。

5. 仿真结果分析仿真结果的分析是机械结构仿真程序中非常重要的一环。

通过使用Matlab的数据处理和可视化工具,我们可以对仿真结果进行综合分析。

通过绘制机械系统的运动轨迹图、动力学响应曲线和频谱图,我们可以更直观地理解系统的行为特性,并进一步对机械结构进行优化。

6. 优化设计基于仿真结果的分析,我们可以对机械结构的设计进行优化。

通过改变机械结构的几何参数、材料选择和工艺参数等,可以改善系统的性能和可靠性。

matlab机器人运动学仿真代码

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。

两自由度并联机械手运动仿真

两自由度并联机械手运动仿真

两自由度并联机械手运动仿真徐艳华倪雁冰梅江平李可天津大学机械工程学院两自由度并联机械手运动仿真徐艳华 倪雁冰 梅江平 李可(天津大学机械工程学院)摘 要:本文采用虚拟样机仿真软件MSC.ADAMS 对两自由度并联机械手样机模型进行运动学分析,仿真过程中通过预估末端件的运动规律,然后依据运动仿真结果方便地求得主动件的运动输入曲线。

关键词:并联机械手 虚拟样机 运动仿真Keywords: Parallel robot; Virtual prototype; Kinematic simulationAbstract: In this paper the kinematics analysis of a 2-DOF high-speed parallel robot was discussed on the basis of MSC.ADAMS-the software about the mechanical simulation. Given the kinematics trace of the moving platform, it is easy to determine the revolute angle of the drive arms by means of the kinematic simulation.1 机构简介如图1所示,二自由度高速并联机械手主要由两条运动链和动平台组成,每条运动链包含两个平行四边形,其中一个由主动臂和副主动臂构成,另一个由两条从动臂构成。

两个平行四边形之间通过刚性肘关节连接,该结构使得动平台始终保持与机架呈固定姿态。

整个结构通过动平台与机架连接,当机构在平面内运动时,主动臂末端连接的伺服电机驱动两条运动链共同作用于动平台完成操作;当机构需要在与运动平面正交的纵方向运动时,则通过伺服电机驱动丝杠带动静平台,进而带动整个机构完成进给运动。

动平台末端可以根据生产中图2 2-DOF 并联机械手虚拟样机的实际需要来安装不同形式的手爪。

二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab二自由度机械臂是一种常见的工业机器人,它通常由两个旋转关节组成,可以在水平平面内进行运动。

在工业自动化领域,二自由度机械臂被广泛应用于装配、焊接、搬运等任务中,其简单结构和灵活性使其成为生产线上的重要角色。

在工程设计中,使用Matlab对二自由度机械臂进行建模和控制是一种常见的方法。

Matlab是一种功能强大的数学建模软件,可以帮助工程师们快速准确地分析和设计机械系统。

通过Matlab,工程师可以轻松地对机械臂的运动学和动力学特性进行建模,并设计出高效稳定的控制算法。

建立二自由度机械臂的数学模型是Matlab中的关键步骤。

首先,工程师需要确定机械臂的几何参数,包括关节长度、关节角度范围等。

然后,利用正运动学和逆运动学方程,工程师可以计算出机械臂末端的位置和姿态,从而建立起机械臂的运动学模型。

在建立好运动学模型之后,工程师需要进一步分析机械臂的动力学特性。

通过使用Matlab的仿真工具,工程师可以模拟机械臂在不同工况下的运动轨迹和力学特性,帮助他们优化机械臂的设计参数和控制算法。

控制算法是二自由度机械臂设计中的另一个关键点。

在Matlab中,工程师可以编写各种控制算法,如经典的PID控制、模糊控制、神经网络控制等,来实现对机械臂的精准控制。

通过不断调整和优化控制算法,工程师可以使机械臂在各种工况下实现高效稳定的运动。

总的来说,利用Matlab对二自由度机械臂进行建模和控制是一种高效可靠的方法。

Matlab提供了丰富的工具和函数,帮助工程师们快速准确地分析和设计机械系统。

通过不断优化和改进,工程师们可以设计出性能优越的二自由度机械臂,为工业生产带来更高的效率和质量。

机器人动力学建模与仿真教程

机器人动力学建模与仿真教程

机器人动力学建模与仿真教程机器人动力学建模与仿真是机器人学领域的重要基础工作。

通过建立机器人的动力学模型,可以准确地描述机器人在不同环境中的运动和行为。

本文将介绍机器人动力学建模和仿真的理论基础,并提供一些实用的教程,帮助读者快速掌握这一技术。

一、机器人动力学建模基础1. 机器人运动学和动力学的区别在开始讲解机器人动力学建模之前,我们首先需要了解机器人的运动学和动力学的区别。

机器人的运动学研究的是机器人的位置、速度和加速度之间的关系,主要涉及坐标变换、轨迹规划和逆运动学等内容。

而机器人的动力学研究的是机器人的力学特性,包括机器人的质量、惯性、摩擦等,以及机器人在外部作用力下的运动规律。

2. 机器人的动力学参数机器人的动力学参数是进行动力学建模的基础,它包括机器人的质量、惯性矩阵、重心位置、摩擦系数等。

这些参数可以通过实际测量或者机器人模型的物理特性来确定。

在进行动力学建模时,准确获取机器人的动力学参数对于模型的精确性至关重要。

3. 机器人的运动方程机器人的运动方程描述了机器人在不同外部作用力下的运动规律。

运动方程可以通过牛顿-欧拉原理或拉格朗日方程来描述。

牛顿-欧拉原理是基于牛顿定律和欧拉公式建立的,通过描述机器人底盘和关节的力矩平衡关系来推导机器人的运动方程。

拉格朗日方程则是基于能量守恒原理,在机器人坐标系下描述机器人的运动方程。

二、机器人动力学建模与仿真工具1. MATLABMATLAB是一款功能强大的数值计算和可视化软件,可以用于机器人动力学建模和仿真。

MATLAB提供了丰富的工具箱,例如Robotics System Toolbox和Simscape Multibody,可以帮助用户快速搭建机器人动力学模型,并进行仿真分析。

2. ROS(机器人操作系统)ROS是一种基于开源的机器人软件平台,提供了丰富的工具和库,用于机器人的开发、控制和仿真。

通过ROS,用户可以方便地进行机器人动力学建模和仿真。

机械臂控制系统仿真实验设计

机械臂控制系统仿真实验设计

机械臂控制系统仿真实验设计赵海滨;于清文;刘冲;陆志国;颜世玉【摘要】利用Matlab/Simulink软件设计机械臂控制系统仿真实验,包括机械臂模型、轨迹规划、逆动力学控制和运动学.以两自由度机械臂为研究对象,根据动力学方程建立机械臂模型.采用5阶多项式进行轨迹规划,并采用逆动力学进行机械臂的控制.通过运动学获取各个关节的位置坐标,动态的显示机械臂的运动过程.该仿真实验能够加深学生对机器人动力学、运动学和控制等理论的理解,有利于培养学生的实际编程能力,激发学生的学习热情.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2018(037)011【总页数】5页(P100-104)【关键词】机械臂;轨迹规划;逆动力学控制;运动学;Matlab仿真【作者】赵海滨;于清文;刘冲;陆志国;颜世玉【作者单位】东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110819;东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110819;东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110819;东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110819;东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110819【正文语种】中文【中图分类】TP2420 引言机器人是一门跨专业,高度综合的新兴学科[1],无论在基础理论方面还是在实践应用方面发展速度都非常快。

越来越多的高等学校面向高年级本科生和低年级研究生开设机器人学等机器人领域的相关课程,并对课程的改革进行了研究[2-4]。

机器人课程的教学包括理论教学和实验教学[5-7]。

由于资金和设备等原因,各个高校往往以理论教学为主,对实验教学不够重视。

在机器人课程的理论教学中存在大量的公式推导和微分方程等,对于学生比较抽象、复杂和难以理解。

因此,采用Matlab/Simulink软件进行机器人的仿真和控制实验非常必要。

在机器人的教材中,机器人动力学部分的公式推导均以两自由度机械臂为例,本文也以两自由度机械臂为研究对象。

根据机械臂的动力学方程,采用Matlab/Simulink软件建立机械臂仿真模型,采用五阶多项式进行轨迹规划,并采用逆动力学进行机械臂的控制。

matlab仿真--二自由度机械臂动态仿真

matlab仿真--二自由度机械臂动态仿真

b(1)=((r1*c1+r2*c12)*u(1)^2+r2*c12*u(3 )^2+2*r2*u(1)*u(3)*c12); b(2)=((rபைடு நூலகம்*s1+r2*s12)*u(1)^2+r2*s12*u(3 )^2+2*r2*u(1)*u(3)*s12); b(3)=-rc1*c1*u(1)^2; b(4)=-rc1*s1*u(1)^2; b(5)=((r1*c1+rc2*c12)*u(1)^2+rc2*c12* u(3)^2+2*rc2*u(1)*u(3)*c12); b(6)=((r1*s1+rc2*s12)*u(1)^2+rc2*s12* u(3)^2+2*rc2*u(1)*u(3)*s12); b(8)=m1*g; b(9)=u(5)-u (6)-m1*g*rc1*c1; b(11)=m2*g; b(12)=u(6); b(14)=-mp1*g; % out=inv(a)*b
关 节 一 的角 速 运度 动 参 数角
度 角 加 速 度
角 加 速 度
初始条件:如下图,这时, θ1=-π/3, θ2=-2π/3,Px=0, Py=0,x坐标不变,y方向轨迹为平滑摆线
关 节 二 的角 速 运度 动 参 数角

function out=robot(u) %u(1)=w1 %u(2)=s1 %u(3)=w2 %u(4)=s2 %u(5)=tor1 %u(6)=tor2 g=9.8067; r1=0.8;rc1=0.4; r2=0.6;rc2=0.3; m1=4;m2=2.8;
o (s) KT KT G (s)= = = 2 Ei(s) s ( La s+Ra )( Js+B)+KT K b s(s +2n +n 2 )

多自由度机械臂的设计以及运动仿真

多自由度机械臂的设计以及运动仿真

技术创新 29◊杭州师范大学钱江学院施嘉濠竺佳杰 孙滨鑫罗汉杰多自由度机械臂的设计以及运动仿真机器人具有高效率性以及高精准性, 物流搬运机器人成为近来的研究热点,机械臂作为搬运动作的直接执行机构是研究 的重点。

本文设计搭建了一款多关节型机械臂,使用舵机进行驱动,通过Arduino进行舵机控制。

通过D-H 法建立运动学方 程后运用MATLAB 的robotics Toolbox 工具包对机械臂进行运动学仿真,并后续研究 打下基础。

人类向智能现代化社会的飞跃式发展 得益于机器人技术的出现与成熟,机器人 技术的发展与成熟不断影响着我们的生产生活方式。

作为工业机器人的一个重要分 支,搬运机器人的发展研究对社会发展具有很大的积极意义。

国际机器人联合会 (International Federation of Robotics , IFR )根据不同的应用场合,将机器人分为三大 类叫工业机器人,主要应用于工业生产之 中;特种机器人,只在及其特殊的环境中 有所发挥;在家庭生活中为人类服务的家庭服务型机器人。

搬运机器人作为工业机器人这一大类中的一个重要分支,具有十 分宽广的研究前景。

既然是工业机器人的分支,那么机械臂的研究则成为了整个工业机器人研究的 重点。

机器人运动学分析是实现机器人运 动控制与轨迹规划的基础,其中正逆运动学分析是最基本的问题鷺而D-H 参数法X是常用的分析方法,运用MATLAB 软件仿 真可以模拟机器人的运动情况和动态特 性,验证建立的运动学模型,帮助研究人员了解机器人的工作空间的形态和极限,更加直观地显式机器人的运动情况,得到 从数据曲线和数据本身难以分析的很多重 要信息曲□1机械臂的搭建图1物流码垛机器人实物图用于搬运物体的机械臂种类繁多,不 同的结构应用与相适应的工作环境可以降低调式成本,缩点研究周期。

其中,多关节型是目前应用最为广泛的机械臂,所有关节都能进行转动,这种结构设计使得多关节型机械臂拥有其它类型机械臂无法比 拟的灵活度优势。

二自由度机器人的结构设计与仿真

二自由度机器人的结构设计与仿真

二自由度机器人的结构设计与仿真首先,我们来看二自由度机器人的结构设计。

二自由度机器人由两个关节和两个链节组成。

每个关节都有一个电机驱动,用于控制关节的运动。

两个链节通过关节连接起来,形成机械臂的结构。

两个链节可以分别旋转,以实现机械臂的运动。

在机械臂末端,可以安装夹具或工具,用于执行具体的任务。

在设计二自由度机器人的结构时,需要考虑以下几个方面。

首先是材料的选择。

机械臂需要具备足够的刚性和强度,以承受负载和运动所带来的力。

常用的材料有铝合金和钢材。

其次是驱动系统的选择。

关节的运动由电机驱动,需要选择适合的电机类型和规格,以实现机械臂的精确控制。

另外,在设计机械臂的关节连接处,可以采用球形关节或万向节等,以实现更大范围的运动。

最后是工具的选择。

根据具体的任务需求,可以选择不同的工具或夹具,以适应不同的操作场景。

在完成结构设计后,可以进行二自由度机器人的仿真。

仿真是在计算机中模拟机械臂的工作过程。

通过仿真,可以验证机械臂的设计是否符合要求,并进行性能分析。

在进行仿真时,需要建立机械臂的运动模型。

运动模型可以通过机械臂的运动学和动力学方程来描述。

运动学方程描述机械臂的位置和速度之间的关系,动力学方程描述机械臂的受力和加速度之间的关系。

通过求解这些方程,可以获得机械臂的运动轨迹和受力情况。

在进行仿真时,可以使用一些仿真软件,例如MATLAB、SolidWorks 等。

这些软件提供了建模、求解和可视化的功能,可以方便地进行机械臂的仿真。

在进行仿真前,需要准备好机械臂的运动模型和输入参数。

然后,可以通过调整参数和输入,观察机械臂的运动和性能。

根据仿真结果,可以对机械臂的设计进行优化,以提高机械臂的运动精度和工作效率。

综上所述,二自由度机器人的结构设计和仿真是机械臂设计与优化的重要环节。

通过合理的结构设计和精确的仿真分析,可以提高机械臂的性能和工作效率,并满足特定任务需求。

二自由度机器人的应用前景广阔,将在未来的工业生产和服务领域发挥重要作用。

基于Matlab的并联机器人机构动力分析与动态仿真

基于Matlab的并联机器人机构动力分析与动态仿真

现代电子技术Modern Electronics TechniqueDec.2021Vol.44No.242021年12月15日第44卷第24期0引言并联机构是一种具有多自由度,并通过驱动装置在不同环路上装配的机构,若将并联机构应用在操作器中,则称为并联机器人[1⁃3]。

并联机器人可以在工业、医用等多个领域广泛应用。

而并联机器人在使用和设计中,需要考虑到机器人的正逆运动解值的问题,正运动是通过对各驱动杆的运动,带动运动平台形成不同位姿;而逆运动则是通过运动平台带动驱动杆进行运动,在设计中对其运动学分析的方法通常为数值法和解析法[4⁃6]。

但单纯的机构动力分析方法所得出的计算结果精度不高,同时只能得出相关驱动杆的长度和运动速度,无法判断运动曲线。

而随着计算机技术的提高,各类仿真方法开始应用在机构运动学领域,弥补了之前的DOI :10.16652/j.issn.1004⁃373x.2021.24.039引用格式:乔栋,谢亚龙,李博文,等.基于Matlab 的并联机器人机构动力分析与动态仿真[J].现代电子技术,2021,44(24):182⁃186.基于Matlab 的并联机器人机构动力分析与动态仿真乔栋1,谢亚龙1,李博文1,姚涛2(1.山西大同大学,山西大同037009;2.河北工业大学,天津300401)摘要:在当前的机器人机构动力分析方法以及相关仿真工作中,仅能对机器人的单一运动方向进行仿真,若变换方向则需重新建立模型,导致其仿真精度低、效率差。

因此,文中提出基于Matlab 的并联机器人机构动力分析与动态仿真。

首先建立并联机器人的数学模型,以确定机器人运动机构的运动初始位置及其坐标;其次根据拉格朗日方程获得机器人的动力平台相关参数,并对其进行动力平台分析,根据获取的参数分析结果进行机器人的运动描述。

最后将上述内容作为仿真基础,导入Matlab 软件中,实现动态仿真。

为了验证设计方法的可行性,使用该方法对某型号的并联机器人进行仿真实验。

基于MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真研究

基于MATLAB与ADAMS的机械臂联合仿真研究

【 btat oipoet ei f i c bt r avtas u i s m wsbi b A s c】T r h dsne c nyo r o a iul i l o s t a ut y i r m v e g f e f o m, r m  ̄ n y e i l
MA -q , Ru i HAO u n — iZHENG e- e Sh a g hu , W i f ng, HAO n - uiSONG o y Mi g h , Ba - u
( c ol f c arnc n , abnIs tt o eh ooy H ri 10 0 , hn ) S h o o ht is g H ri tue f c n l , abn 0 C ia Me o E ni T g 5 1
【 要】 摘 为提高 机械臂设计效率,充分利用了 虚拟仿真, 搭建了机械臂的虚拟仿真系统。首先在 :
Sl w rs中建立 了四关 节机械臂 的实体模 型 ; oi ok d 然后将 其导入 动力 学仿 真软件 A a dms中, 进行运 动 学及 ;
动力 学仿 真 ; 最后 通过 A a s Ma a dm 与 t b的接 口模 块 A a / nrl利 用 Mal /i uik 块搭 建 了机 ? l d ms o t , c o t bSm l 模 a n
需要 的各 种 驱 动方式 。 了验 证 机械 臂 系统 运动 的有 效 性及 可 靠 为
性 ,以肩关节为例 ,定义机械臂肩关节的驱动 函数为 :uci F nt n o
(me=4 . *I (me。在 此驱 动函数 的驱 动下 , 仿真 时 间 t )- 0 d SN t ) i - O i 设置
f Mal o w r n oria ds a o o r o t bs t aea dcodn e i l inof u e o a ucs ul ipe e td T es l- ÷ a f t mut f d m W sc es l lm ne . h i a s f ym mu

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制
两自由度机械臂是指由两个旋转关节连接的机械臂,可以在二维平面内进行运动。

建立两自由度机械臂的动力学模型,可以用于控制器设计和路径规划。

1. 机械臂的动力学建模:
a. 首先,需要确定机械臂的连杆长度、质量以及旋转关节的惯性参数等。

这些参数可以通过实验或者手动测量获得。

b. 建立机械臂的正运动学方程,即通过旋转关节的角度计算连杆末端的位置和姿态。

c. 利用拉格朗日方程,可以得到机械臂的动力学方程。

动力学方程描述了系统的运动方程和力矩平衡关系。

2. 控制器设计:
a. 常用的控制方法有位置控制、速度控制和力控制等。

选择适合机械臂的控制方法,根据控制要求设计闭环控制系统。

b. 设计适当的控制算法,如PID控制器、模糊控制器或者神经网络控制器等,以实现期望的控制性能。

c. 在控制器设计过程中,需要对系统进行参数辨识和系统模型验证,以确保控制器的稳定性和鲁棒性。

3. 控制系统实现与调试:
a. 根据控制器的设计结果,实现完整的控制系统,包括硬件的搭建、传感器
的连接和信号处理等。

b. 进行控制系统的调试和参数调整,通过实验验证控制器的性能,并进一步优化控制算法和参数。

总结:建立两自由度机械臂的动力学模型是实现精确控制和路径规划的前提。

通过合适的控制器设计和系统实现,可以使机械臂实现所需的任务和运动轨迹。

MATLAB机器人仿真程序

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。

柔性空间机械臂的动力学仿真及控制

柔性空间机械臂的动力学仿真及控制

柔性空间机械臂的动力学仿真及控制宋云雪;胡文杰【摘要】This paper introduces the basic theory of flexible manipulator and method used to establish its model and creates the mo-dal neutal file of the space manipulator with ANSYS. And then, the file is imported to ADAMS to replace the rigid part of the flexible body and its dynamics simulation is comducted and the effect of its kinetic characteristics on manipulator is analyzed. The feedback control unit is created in simulink. The co-simulation of ADAMS and MATLAB is conducted to regulate the motion trajectory of the space manipulator. The reference and basis are provided for its optimal design.%介绍了柔性机械臂的基本理论及建模方法,利用有限元软件ANSYS创建机械臂的模态中性文件,并导入到多体系统动力学仿真软件ADAMS中,替换掉机械臂的相应刚性结构部分,进行运动学和动力学仿真,对比分析柔性体对机械臂末端执行器运动精度及动力学特性的影响,再进行ADAMS和MATLAB的联合仿真,在simulink中建立反馈控制方案,实现机械臂末端执行器运动轨迹的精确调控,为空间机械臂的优化设计提供参考和依据。

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机电系统的动力与运动的计算机仿真-----------基于二自由度两连杆平面机器人系统仿真马国锋梁应海周凯(武汉理工大学机电工程学院机械工程及自动化系)摘要:平面两连杆机器人(机械臂)是一种简单的两自由度的机械装置,其具有一定的复杂动力特性,对其的简单研究能够对机电系统和机器人有更好的学习了解和认识。

利用matlab仿真的快捷,简洁,以及可视化操作可以使其研究更方便,以及利用PID调节,使系统具有更好的时间响应性能。

关键词:matlab仿真PID控制调节平面机器人伺服直流电动机Abstract:The Planar two-link robot (Robot Arm) is a simple mechanical device of two degreesof freedom, it has complex dynamic characteristics. We can gain better learning and understandingfor Mechanical and Electrical systems and Robots only through studying it simply! Using thesuperior performance of MATLAB ,we can make the research more convenient ,besides ,we alsocan make the system have better performance in Time Response through the PID correction.0、引言随着科学技术的发展,利用计算机对控制系统进行仿真和分析,是研究控制系统的重要方法。

对控制系统进行仿真,首先应该建立系统模型,然后根据系统模型进行仿真,并充分的利用计算机作为工具进行数值求解。

Matlab是目前应用最为广泛的仿真语言之一。

该软件具有以下特点:数值计算功能强大;编程环简单;数据可视化功能强;丰富的程序工具箱;可扩展性能强等。

Simulink是MATLAB下用于建立系统框图和仿真的环境。

Simulink环境仿真的优点是:框图搭建方便、仿真参数可以随时修改、可实现完全可视化编程。

并且可以再仿真过程中进行系统的相关调节,利用PID校正或相位滞后校正使系统具有更优的性能。

本文就从系统仿真和调节以及运动过程的可视化进行研究说明1、二自由度两连杆平面机器人系统模型介绍下图为一个两连杆平面机器人的三维示意图以及简单的平面示意图这个例子在机器人学文献中经常能够遇到,它为平面机器人最为简单的形式,由两根连杆和两个由电机(伺服直流电机)驱动的两个转动铰所组成,其具有一定的复杂动力特性,本文就将对这个系统的伺服电机进行仿真与调节,并且导出该机构的动力方程,其动力学仿真就要求再有两个输入参数下的运动问题。

2、直流伺服电机系统仿真2.1直流电机的物理模型由于直流电动机具有良好的启动性能和调速性能,而机械臂由于调速要求高,正反转和启制动频繁,所以仍选用直流伺服电机来驱动。

右图为直流伺服电机线路示意图。

图中,Ra 、La 分别为电枢绕组的电阻和电感,ia 为电枢电流,Rf,Lf 分别为励磁电路的电阻和电感,if 为励磁电流,ef 为磁场励磁电压;ei 为加到电枢上的电压,而eb 为电枢中的反电动势;θ0为电动机的轴的角位移,Tm 为电动机产生的转矩,Tn 为负载;J 、B 分别为电动机和负载折算到电动机轴上的等效转动惯量和粘性阻尼系数。

2.2直流电机的数学模型由控制输入电压e i(t)开始,系统的因果方程式为:电枢电压方程: ()()()()a a a a i b d L i t R i t e t e t dt+=- 电动机转矩方程: ()T a Tm K i t =转矩平衡方程: 2002()()m n d d J t B t T T dt dtθθ+=- 电动机的反电动势正比于速度:0()()b bd e t K t dtθ= 其中b K -------反电动势常数根据本系统,查找相关资料以及计算,设置其中电机的参数如下: J=0.016kg ·m 2; B=0.1N/m ·s -1; K=Kb=Kt=0.04N ·m/A;R=Ra=1Ω; L=La=0.01H;现利用两种方法来进行模型的建立:(1)、拉普拉斯变化和simulink 相结合进行建立对上面四个方程进行变换如下:00s (s)(s)(s(s)(s)s2s (s)s s (s)s (s)a a a ib T a m n b b L R E E Tm K I J B T T E K +=-=+Θ=-=Θ()I ()()()则建立系统方框图如下:利用simulink 进行建模当负载转矩为0时,由上式消去中间变量,可以得到电枢控制伺服电机以()i e t 为输入量、0()t θ为输出量的传递函数,即:[]o 22a b n n (s)(s)===i(s)s (s+)(s+B)+s(s +2+)T a T K KT G E L R J K K ξωωΘ若得到输出为角速度的传递函数时,由角速度为角度的微分,即需在上述传递函数中乘以S 即可。

将设置的参数带入方程中既可以得到系统传递函数方程式:当输出为角度时: 250---------------------------------S (s^2 + 106.3 s + 635)当输出为角速度时: 250------------------------s^2 + 106.3 s + 635(2)、可以利用空间状态方程来进行系统的建模由系统的数学模型可以得到下面的矩阵关系式:()()010000()10100010B K e i J J I I K R L L L I I θθθθθθθθθθ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦matlab 编程,并利用sys=ss(A,B,C,D)指令进行编程,程序如下:输出为角速度模型程序 输出为角度模型程序得到传递函数如下:3直流伺服电机系统 PID 控制调节校正3.1 PID 简介PID 控制是将设定值r(t)与输出反馈值C(t)的偏差e(t)=r(t)-C(t),按比例、积分、微分运算后,并通过线性组合构成控制量u(t),对控制对象进行控制,如图所示,所以简称为P(比例)、I(积分)、D(微分)控制器。

PID 控制器的结构方程()()()()p i d de t u t K e t K e t dt K dt =++⎰式中,e 是偏差量,即输出量与设定值之间的差值;u 是控制量,作用于被控制对象并引起输出量的变化;Kp 是比例增益系数,其控制效果是减少响应曲线的上升时间及静态误差,但不能消除静态误差;Ki 是积分部分的增益系数,控制效果是消除稳态误差;Kd 是微分部分的增益系数,其控制效果是增强系统的稳定性,减少过渡时间过程,降低超调量。

在应用过程中,可能会用PI 、PD 或PID 控制,本系统只利用PI 控制器进行校正优化。

3.2 simulink 动态仿真以及系统校正本文所述电机系统要求在电压输入端输入单位阶跃电压(1 V )后,直流伺服电机的转轴应能输出稳定的转角,且应同时满足下列要求:系统调整时间ts ﹤0.1 s ,最大超调量Mp ﹤15﹪,系统稳态误差ess=1%。

(1)系统阶跃输入响应仿真在Simulink 中建立模型如下,设置仿真环境的参数。

运行后显示如图所示闭环系统对单位阶跃输入的响应,即直流伺服电机输入单位阶跃电压时,电机的输出转角速度曲线。

并观察其频率响应。

由得出的系统方程将仿真系统进行简化得从而得到的单位阶跃响应为:由但为阶跃响应可知,其不能满足系统的要求。

现观察频域响应:通过观察,系统的时间响应明显不满足要求,而其频率性能良好,故需要通过PID调节进行控制,使其具有良好的阶跃响应性能。

(2)PID调节Ⅰ.建立PID调节模型,如下图Ⅱ并利用程序进行系统阶跃响应:[a,b,c,d]=linmod2('a11');% a11是你绘制的框图名,可任意命名sys=ss(a,b,c,d);SYS=tf(sys)step(sys)Ⅲ首先,针对其稳态误差进行积分增益系数的确定,系统对阶跃响应的稳态误差为:利用matlab编程如下:J=0.016;B=0.1;K=0.04;R=1;L=0.01;A=[0,1,0;0,-B/J,K/J;0,-K/L,-R/L];B=[0,0,1/L]';C=[1,0,0];D=0;sys=ss(A,B,C,D)SYS=tf(sys)ess=0.01ki=1/dcgain(SYS)/ess则ki=254当kp=1,ki=254,kd=0时其仿真如下Ⅳ现对kp进行调节对kp取值如下并进行观察单位阶跃响应曲线:Kp=10,ki=253,kd=0 Kp=20,ki=253,kd=0发现在随着kd的增加其稳定时间在减小,超调量也在减小,故仍需要增加kd比例增益系数值Kp=30,ki=253,kd=0 Kp=40,ki=253,kd=0 通过观察,当大于40时,随着kp增加,稳定时间在减少,但超调量在增加,故需要将kp值设置在30到40之间,通过以上分析可知,随着kp值的增加,其稳定时间在减小,但超调量先减小,后增加故对30和40之间进行试验,通过实验和调节,得到kp最佳值为33,这是的响应曲线为:系统的上升时间为0.02s,超调量为14.4%,稳定时间为0.0703,满足系统时域要求。

Ⅴ分析其频率特性,观察其频域响应,其bode图如下:通过分析知其幅值裕度为无穷大,相位穿越频率为无穷大。

相位裕度为54.5,幅值穿越频率为68.3rad/s,系统是稳定。

对系统不再进行微分校正,通过PD校正,可知系统的时域和频域响应性能都比较好4、对利用matlab对机械臂进行动力学分析(1)模型的简介建立的模型如下:为方便对其进行分析,做一下假设:连杆的密度是均匀的,r1=0.8,rc1=0.4,r2=0.6,rc2=0.3,连杆质量m1=4kg,m2=2.8kg,并计算得到两连杆各自质心的转动惯量分别为:I1=0.16kg·m2,I2=0.063 kg·m2 ,其所承受重量为mp1=2kg。

(2)运动学方程的建立其中以第一铰链点为坐标原点,则其手部点的矢量方程为:R p1=R1+R2需要注意的是下面所给的角度中,都是相对于前一连杆的方位,而不是相对于整体坐标系X轴的,这种习惯在机器人学中很普遍,其源于安装在及其人手臂的传感器所测得的是连杆的相对转角,而不是绝对转角。

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