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循环神经网络

怎么用matlab计算机械手运动,Matlab Robotics ToolBox 实战 -- 斯坦福机械手运动学建模及分析...

發布時間:2023/12/29 循环神经网络 48 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 怎么用matlab计算机械手运动,Matlab Robotics ToolBox 实战 -- 斯坦福机械手运动学建模及分析... 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

這同樣是《機器人技術基礎》課程實驗中的一個,題目比較開放,只要求對任一坐標形式的機械臂進行研究即可。下面是詳細介紹:

一、選定建模對象

選定球坐標機器人--斯坦福機械手臂(參考《機器人學導論》第73頁例2,26(續))。

二、D-H法建模分析

建立D-H坐標系如下圖:

制D-H參數表:

三、Matlab Robotics ToolBox建模分析

3.1、物理建模

%關節定義

% th d a alpha sigma

L(1) = Link([ 0 5 0 -pi/2 0]);

L(2) = Link([ 0 5 0 pi/2 0]);

L(3) = Link([ 0 0 0 0 1]); % PRISMATIC link,

L(4) = Link([ 0 0 0 -pi/2 0]);

L(5) = Link([ 0 0 0 pi/2 0]);

L(6) = Link([ 0 5 0 0 0]);

%關節參數范圍限定

L(1).qlim = [-170 170]*pi/180;

L(2).qlim = [-170 170]*pi/180;

L(3).qlim = [5 15];

L(4).qlim = [-170 170]*pi/180;

L(5).qlim = [-90 90]*pi/180;

L(6).qlim = [-170 170]*pi/180;

robot = SerialLink(L, 'name', 'Stanford');%創建機器人

init = [0 0 0 0 0 0];%初始關節參數

%工作區定義

w=[-20,20,-20,20,-20,20];

figure

robot.plot(init,'workspace',w);%畫出圖像

title('初始狀態');

建模結果:

3.2、設定機械手的目標運動位姿,求解運動指標

t = 0:0.5:8;%采樣時間

%期望關節參數 第一組

aid0 = [0 -pi/4 10 0 -pi/2 0];

%運動軌跡求解,第一組

[q0,qd0,qdd0]=jtraj(init,aid0,t);%運動指標求解,q為位移,qd為速度,qdd為加速度

aid1 = [-pi/2 pi/4 15 0 pi/2 0];

%運動軌跡求解,第二組

[q1,qd1,qdd1]=jtraj(init,aid1,t);%q為位移,qd為速度,qdd為加速度

由上述語句可以得到機械手在 8s 時間內共 17 組時間點的位移指標(空間規劃指標)、速度指標和加速度指標,這里只觀察最終的位移指標:

%第一組

Theta0 = q0(17,:)/pi*180;

Theta0(3)= Theta0(3)/180*pi;

Theta0

%第二組

Theta1 = q1(17,:)/pi*180;

Theta1(3)= Theta1(3)/180*pi;

Theta1

運行結果:

3.3、正逆運動學分析

%正運動學分析 第一組

T0=robot.fkine(aid0);

T0

%逆運動學分析 第一組

theta0 =robot.ikine(T0);

theta0 = theta0/pi*180;%轉換為角度

theta0(3) = theta0(3)/180*pi;%由于第三關節是移動副,所以這里將錯乘的轉換回來

theta0

%正運動學分析 第二組

T1=robot.fkine(aid1);

T1

%逆運動學分析 第二組

theta1 =robot.ikine(T1);

theta1 = theta1/pi*180;

theta1(3) = theta1(3)/180*pi;

theta1

利用fkine進行正運動學分析得到正運動總變換T:

第一組

第二組

利用ikine進行逆運動學分析得到各關節未知的參數( θ 或者 d ):

第一組

第二組

3.4、運動軌跡繪制

錄制動圖如下:

四、總結

本篇是關于Matlab Robotics ToolBox使用實戰的最后一篇,也是工業機器人部分記錄的最后一篇。在《機器人技術基礎》這一課程中,工業機器人與移動機器人作為兩大類分時分老師進行講解,客觀感覺工業機器人這一部分知識點比較系統化,也具有相當的難度,而移動機器人部分正如老師所說,由于尚處于發展階段,因此并沒有形成一個完整的知識系統,因此在課程上給人最大的感受就是云里霧里抓不住重點。之后會對 移動機器人 部分的相關實驗進行記錄,下次再見啦!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎么用matlab计算机械手运动,Matlab Robotics ToolBox 实战 -- 斯坦福机械手运动学建模及分析...的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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