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包含Matlab轨迹规划源代码及相关演示文稿(PPT.txt)。

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简介:
本资源提供了多种基于Matlab的轨迹规划解决方案,包括三次、五次以及四-三-四次多项式规划的源代码,并附有配套的PPT演示文稿。更详细的信息以及相关示例,可参考博客“基于Matlab的机器人学建模学习资料大整理”中的内容。

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  • 基于MATLAB配套PPT.txt
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    本资源包含基于MATLAB实现的轨迹规划完整源代码及相关技术讲解的PPT文件,适用于机器人学和自动化控制领域的学习与研究。 本资源包含基于Matlab的多种轨迹规划实现源码及配套PPT讲解,包括三次、五次和四-三-四次多项式。相关资料可以在博客“基于Matlab的机器人学建模学习资料大整理”中查看。
  • (SCARA机器人)MATLAB
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    本MATLAB源码旨在实现SCARA机器人的高效轨迹规划,通过优化算法设计确保路径精确、流畅,适用于工业自动化和精密制造领域。 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)是一种常见的四轴工业机器人,在电子设备、汽车零部件组装生产线等领域得到广泛应用。本资源提供的MATLAB源码专注于SCARA机器人的关节空间轨迹规划,利用了MATLAB的Robotics工具箱进行算法实现。 MATLAB是一款强大的数学计算软件,其Robotics工具箱提供了丰富的功能,可以方便地对机器人进行建模、仿真、控制和路径规划。在SCARA机器人的轨迹规划中,关键的知识点包括: 1. **机器人建模**:需要构建SCARA机器人的连杆模型,并定义各关节的自由度和运动范围。这通常通过定义机器人结构和参数来完成,例如关节角度、连杆长度等。 2. **坐标系统**:理解并建立机器人工作空间的坐标系是至关重要的。SCARA机器人有基座坐标系、关节坐标系和工具坐标系。在轨迹规划中,需将目标位置从世界坐标系转换到关节坐标系。 3. **逆运动学**:给定末端执行器(EOAT)的目标位置和姿态,通过逆运动学求解各关节的角度。MATLAB的`inverseKinematics`函数可以用于此问题,它基于特定优化策略来找到合适的解。 4. **轨迹规划**:生成平滑、无碰撞的关节运动轨迹是这一环节的重点。这可能包括插值方法(如样条插值)、优化技术以及避免奇异点的方法。MATLAB中的`spline`函数可以用于创建平滑的关节轨迹。 5. **正运动学**:在获得各关节角度序列后,通过正运动学将这些角度转化为末端执行器的实际位置。使用`forwardKinematics`函数可以计算出机器人的几何位置。 6. **仿真与控制**:可以在MATLAB环境中利用`sim`函数进行机器人运动的实时仿真,检查规划轨迹是否满足预期目标,并设计控制器(如PID控制器)以实现对关节电机的精确控制。 7. **可视化**:Robotics工具箱提供了`view`和`plot`函数,用于显示机器人的3D模型及其运动路径,帮助用户直观理解规划结果。 8. **误差分析与优化**:考虑到实际应用中的精度和稳定性要求,需要进行误差分析,并可能通过调整参数或改进算法来提高轨迹质量。 学习并使用这段MATLAB源码可以帮助深入理解SCARA机器人动力学特性,掌握如何利用MATLAB的Robotics工具箱进行机器人轨迹规划。这为设计实际机器人控制系统奠定了基础,并且可以作为进一步研究其他类型机器人的起点。
  • 范PPT稿
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    本演示文稿旨在讲解和推广软件开发中的代码规范,包括编写风格、命名约定、注释要求等关键内容,助力提升团队协作效率与软件质量。 ### 代码规范PPT知识点详解 #### 一、引言 在软件开发过程中,遵循一定的代码规范至关重要。它不仅能够提高代码的可读性和可维护性,还能减少潜在的错误和漏洞,提升团队协作效率。本篇将详细介绍《代码规范PPT》中提到的各项规则及其实施方法。 #### 二、JAVA代码规范 作为一种广泛使用的编程语言,在其开发过程中遵循一套统一的代码规范尤为重要。本节重点介绍《代码规范PPT》中关于Java代码规范的关键点。 ##### 2.1 检查工具与方法 - **检查工具**:Checkstyle是一种强大的静态代码分析工具,用于检查Java源代码是否符合某种编码标准。 - **自动化检查**:通过集成Checkstyle到构建过程中(如Maven或Gradle),可以实现代码提交前的自动检查。 - **规则定义**:需要预先定义一套符合项目需求的检查规则。 - **执行与报告**:运行Checkstyle后,会生成一份详细的检查报告,指出不符合规范的地方。 - **代码修正**:根据检查报告中的反馈,程序员需要修正不规范的代码。 ##### 2.2 规则分类及说明 - **JavaDocComments** - **类与接口文档**:所有公开的类和接口都必须附带Javadoc文档,并且包含`@author`标签。 - **方法文档**:公开的方法也应附带Javadoc文档,对于可能抛出的`RuntimeException`可以不进行标记。 - **变量文档**:所有公开的类变量都应附带Javadoc文档。 - **文档风格**:方法的Javadoc文档应该包含足够的说明文字,而不仅仅是参数和返回值的描述。 示例配置: ```xml ``` - **NamingConventions** - 命名规则是代码规范的重要组成部分,良好的命名习惯能大大提高代码的可读性。 - 示例配置: ```xml ``` - **Imports** - 避免使用星号(`*`)导入包,因为这会导致命名冲突。 - 示例配置: ```xml ``` - 不允许导入违规的包(如`sun.*`等)。 - 示例配置: ```xml ``` - 避免导入冗余的包(如`java.lang.*`等)。 - 示例配置: ```xml ``` - 避免导入未使用的包。 - 示例配置: ```xml ``` - **SizeViolations** - 限制类、方法等的最大长度,避免过于臃肿的代码块。 - 示例配置: ```xml ``` - **Whitespace** - 规范空白符的使用,例如空格、制表符等,确保代码格式的一致性。 - 示例配置: ```xml ``` - **Modifiers** - 规范修饰符的使用,例如`public`, `protected`, `private`等。 - 示例配置: ```xml ``` - **BlockChecks** - 规范代码块的格式,例如`if`, `for`, `while`等语句的缩进和括号使用。 - 示例配置: ```xml ``` - **Coding** - 具体的编码规则,例如异常处理、循环结构等。 - 示例配置: ```xml ``` -
  • 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
  • 凸优化Matlab-JPL:联合
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    凸优化Matlab代码轨迹-JPL: 联合规划项目专注于运用凸优化技术在Matlab环境中开发高效的路径规划算法,特别针对航天器导航和控制系统中的复杂任务进行优化设计与仿真。该项目致力于实现精确且计算效率高的轨迹生成方法,适用于从地球轨道到深空探索的广泛应用场景。 基于CVX-MPC的优化算法用于实时仿真由N个自主机器人组成的群体,并引导这些机器人从初始随机位置移动到最终抛物面形配置的目标位置,目的是创建一个空间天文台。为了使用该代码,请在Matlab工作区中运行cvx文件夹内的cvx_setup.m文件以安装CVX凸优化软件。此外,在Matlab环境中启动并行计算池,选择适当的处理能力(如果没有特别指定,则默认设置会自动完成)。随后执行主程序RK4_main。 此算法分为两个阶段:第一部分生成一组初始的最佳轨迹,并由第二部分在线进行迭代修正,利用测量数据来校正优化过程,以应对外部干扰和噪声。在设定的时间(tf)结束时,多体群集(其动态特性定义于odefcn_RegSys_I_ExtDist.m文件)将实现目标配置(l_gen_HEX.m函数中指定的目标位置)。
  • MATLAB仿真的机器人
    优质
    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。
  • 垛机器人研究(节与笛卡尔空间)(附MATLAB、WordSolidWorks模型).rar
    优质
    本资源包含对码垛机器人的路径规划进行深入研究,涵盖关节空间和笛卡尔空间两种方式。内容包括详细的理论分析、MATLAB仿真代码以及使用SolidWorks创建的机器人模型,附带全面说明文档。适合机械工程及自动化领域的学习与科研参考。 码垛机器人轨迹规划项目包括MATLAB程序、Word报告以及SolidWorks模型。
  • PUMA560
    优质
    PUMA560轨迹规划介绍了针对PUMA560机器人进行精确路径与动作设计的方法和技术,旨在优化其在自动化生产线上的性能和效率。 通过合理的轨迹规划,可以使Puma机械臂的末端执行器画出正方形。
  • 序列二次稿.ppt
    优质
    本演示文稿深入探讨了序列二次规划(SQP)方法及其应用。通过理论讲解与实例分析相结合的方式,展示了SQP在求解非线性优化问题中的高效性和实用性。 该课件介绍了序列二次规划的基础知识,是学习这一主题的宝贵资料,推荐使用!
  • Minimum Snap 详解(一):入门
    优质
    本篇文章详细介绍了轨迹规划的基础概念与原理,旨在为读者提供一个清晰明了的起点,帮助理解复杂的Minimum Snap轨迹规划技术。适合初学者阅读。 本段落介绍了轨迹规划的基本概念及其流程,包括路径规划与轨迹规划两个步骤。路径规划是在地图上查找从起点到终点的路线,由一系列离散的空间点构成;而轨迹规划则是将这些离散的路径点转化为平滑曲线或稠密的轨迹点,以实现更优的机器人运动控制。通常使用n阶多项式来描述轨迹,并且Minimum Snap轨迹规划是一种常见的方法。