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GLUON_6L3_DESCRIPTION 轨迹规划+Simscape仿真,本人已验证参数准确

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简介:
本项目结合轨迹规划与Simscape多体仿真技术,经过个人详细测试和参数校准,确保模型精度和实用性。 gluon_6l3_description轨迹规划与simscape仿真,本人亲自验证参数正确性,并在urdf子文件中编写了matlab代码。

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  • GLUON_6L3_DESCRIPTION +Simscape仿
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    本项目结合轨迹规划与Simscape多体仿真技术,经过个人详细测试和参数校准,确保模型精度和实用性。 gluon_6l3_description轨迹规划与simscape仿真,本人亲自验证参数正确性,并在urdf子文件中编写了matlab代码。
  • GLUON_6L3机器D-H建模与Simscape仿-源文件
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    本项目包含GLUON_6L3机器人的D-H参数模型构建、运动学分析以及基于Simscape的轨迹规划和动力学仿真的完整流程,附带源代码。 本项目包括以下内容: 1. 制作gluon_6l3机器人的SolidWorks模型,并生成urdf文件。 2. 根据gluon_6l3机器人三维模型建立D-H建模。 3. 使用五次多项式进行轨迹规划,输出位移、速度和加速度曲线。 4. 将D-H运动视频与三维模型导入MATLAB以创建运动仿真视频。 5. 在Simulink中使用Simscape模块完成仿真。
  • 机器DH建模及正逆运动学与仿
    优质
    本实验通过建立机器人的DH参数模型,进行正向和逆向运动学分析,并实现路径优化与仿真,旨在提升学生在机器人操作中的理论联系实际能力。 机器人DH参数建模、详细建模、正逆运动学仿真与轨迹规划仿真的是重要的研究内容。
  • MATLAB仿的机器代码
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    这段代码用于基于MATLAB的机器人轨迹规划仿真。它提供了一系列算法,帮助用户实现精确、高效的路径设计与优化,适用于研究和开发领域。 此资源包含机械臂轨迹规划的MATLAB仿真代码,包括多项式仿真、焊接轨迹等功能仿真。该代码适用于6自由度关节机器人,并已在MATLAB 2012上验证通过,可以直接建立工程并运行。
  • 机器仿的结果分析
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    本研究探讨了机器人轨迹规划仿真技术,通过详细分析仿真结果,评估不同算法在路径优化、避障及运动平滑性等方面的性能,为实际应用提供理论依据和技术支持。 在机器人轨迹规划的仿真过程中应用点驱动的方法如下:首先,将机器人末端参考点的轨迹曲线参数方程作为点驱动的参数输入。如果这些参数的数量少于机器人的自由度数,则需要对多余的运动参数进行限制。 完成上述设置后进行仿真实验,并通过后期处理获取各关节在驱动下的运动数据曲线。接着使用spline工具采集这些曲线上的关键样点,将它们转换为新的驱动输入参数。 最后一步是删除之前添加的一般点驱动,在每个关节上重新应用新生成的样条函数作为驱动力参数进行仿真分析。
  • MPC_TrajPlanner_基于MPC的_pathplanning__.zip
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    本资源提供了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的路径规划方法,适用于动态环境下的轨迹优化与生成。该方案旨在提高移动机器人的运动效率和安全性,并包含相关算法实现代码。下载后可直接应用于机器人导航系统开发中。 MPC_TrajPlanner_MPC模型预测_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip
  • 【MATLAB源码】四旋翼跟踪与仿(版4)
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    本资源提供四旋翼无人机在MATLAB环境下的轨迹跟踪与路径规划仿真实现代码。版本4进行了优化和更新,便于用户深入学习和研究多旋翼飞行器的控制算法。 MATLAB是一种强大的工程计算软件,在信号处理、图像处理、自动控制以及通信系统等领域得到广泛应用。本段落将深入探讨“四旋翼轨迹跟踪控制与路径规划的MATLAB仿真(版本4)”,涵盖的知识点包括:四轴飞行器的基本概念,轨迹追踪控制系统原理,路径规划技术及其在MATLAB中的实现方式。 四轴飞行器是一种无人驾驶飞机(UAV),其设计特点是拥有四个螺旋桨并以X形对角排列。通过调节每个旋翼的转速来控制飞行姿态和位置,这种无人机具有垂直起降、高机动性等特性,在军事侦察、航拍摄影及救援行动中广泛应用。由于四轴飞行器动态模型复杂且自由度多,因此需要依赖精确的算法确保其安全性和稳定性。 轨迹追踪控制系统是实现四旋翼按照预定路径飞行的关键技术之一。在实际操作过程中,无人机需根据任务需求和环境条件规划一条最优或可行的飞行路线。该系统的核心在于通过计算方法实时确定飞机与预期轨迹之间的误差,并相应调整飞行姿态以缩小这个差距,从而确保准确追踪到指定航迹。 路径规划是实现轨迹跟踪控制的前提步骤之一,其目标是在从起点到达终点的过程中生成最优化或者安全性的行驶线路。进行这一过程时需考虑无人机的动力学限制、周围环境障碍物以及性能要求等要素影响因素。通常来说,可以将路径规划分为两大类型:全局路线设计和局部轨道绘制。前者侧重于在大范围内寻找符合约束条件的行进方向;后者则集中在生成避开阻碍物体的小范围轨迹上进行改进优化工作。 MATLAB仿真平台为四轴飞行器提供了便捷工具来进行路径规划与追踪控制实现。它拥有丰富的库资源,可以用来创建无人机数学模型、编写测试算法以及执行路线设计任务等操作。在本项目中可能会用到Robotics Toolboxes和Simscape Multibody这两个辅助包来简化机器人的建模及仿真流程。 具体实施步骤如下: 1. 确定四轴飞行器的动态模型,包括其惯性属性、运动学方程以及动力学公式; 2. 根据任务需求设计路径规划算法,并生成期望轨迹; 3. 设计追踪控制策略(例如PID控制器、模糊逻辑调节或神经网络等),用于调整无人机的实际路线使其靠近预期目标位置; 4. 在MATLAB环境中编写仿真程序,利用提供的模拟环境评估各种控制方案的表现效果; 5. 分析所得结果并根据需要修改模型参数和算法设置以提升飞行性能。 值得注意的是,在进行四轴飞控研究时会遇到许多非线性问题以及多变因素的影响。因此在仿真实验期间必须充分考虑诸如风速、气压变化等现实情况,从而增强仿真效果的真实性和控制策略的稳健性。 本项目的MATLAB源代码文件名为“【matlab源码】四旋翼轨迹跟踪控制和轨迹规划matlab仿真(版本4)”,包含了所有必要的程序及算法实现内容。借助该资源,研究人员和技术人员能够迅速建立仿真实验环境,并进行相关测试与评估工作。
  • UR5机器仿:机械臂运动学与的Simulink和Simscape模型比较研究
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    本研究探讨了在Simulink和Simscape环境中建立UR5机器人机械臂运动学及轨迹规划模型的方法,并对其性能进行对比分析,以优化仿真效果。 本段落探讨了UR5机器人仿真的研究内容,包括机械臂运动学及轨迹规划的分析,并对Simulink与Simscape模型进行了对比。文章详细介绍了正向运动学、逆向运动学以及关节空间中的五次多项式轨迹规划和笛卡尔空间内的直线插补方法。此外,还比较了使用机器人工具箱建立的模型与其他仿真环境下的表现差异,为UR5机器人的应用提供了理论和技术支持。
  • 基于MATLAB的机器焊接仿程序
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    本简介介绍了一种基于MATLAB开发的机器人焊接轨迹规划与仿真的软件工具,能够有效模拟和优化焊接路径,提高生产效率和质量。 本资源提供自己创作的机器人焊接轨迹规划MATLAB仿真相关代码,包括直线焊接、圆弧点焊、空间移动等功能,并包含10余个m文件,可供直接建立功能调用使用。
  • PUMA560机器
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    PUMA560机器人轨迹规划研究聚焦于开发高效算法,以实现该型号工业机器人在执行任务过程中的路径优化与精确控制。 PUMA560机器人轨迹规划的MATLAB程序用于分析和绘制关节运动轨迹。