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Matlab SimMechanics 三自由度串联机器人 正解与反解 - MyRobot_moveline(new).rar

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简介:
本资源包含一个使用MATLAB和SimMechanics开发的三自由度串联机器人的正向和逆向运动学模型。通过该模型,用户能够实现机器人沿直线路径的精确移动控制,并提供了一个名为MyRobot_moveline的新函数示例。 我之前发布了一个关于二自由度串联机器人的正解与反解的帖子,可能大家觉得内容比较简单。因此有人问我是否在研究并联机器人。最近我觉得有必要提升自己的水平,在这里分享一个三自由度串联机器人的项目,并计划年后再做一个六自由度的版本。 这次展示的是一个典型的PUMA型三轴连杆机械臂模型,为了简化问题我移除了手腕部分。该系统由三个旋转关节(转动副)组成,每个关节连接一根长度分别为a1、a2和a3的刚性杆件。根据DH参数法或直接几何方法可以推导出末端执行器位置与各关节角度之间的关系式。 为了实现沿直线轨迹移动的目标,我们需要解决逆向运动学问题:给定目标点坐标(x, y, z),求解对应的三个旋转角度θ1、θ2和θ3。这可以通过MATLAB的优化工具箱中的fsolve函数来完成,结合SimMechanics模块进行仿真。 以下是相关代码片段: ```matlab % MyRobot_Inverse: 求解逆向运动学问题 function [result] = MyRobot_Inverse(x, y, z) a1= 1; % 第一根杆的长度 a2 = 0.8;% 第二根杆的长度 a3 = 0.5;% 第三根杆的长度 options = optimset(Display, off);% 设置优化选项 result = fsolve(@(theta) NumericalSolution(theta, x, y, z), [0; 0; 0], options); % 调用fsolve求解逆向运动学方程组 end function F = NumericalSolution(theta, x_target, y_target, z_target) th1 = theta(1); th2 = theta(2); th3 = theta(3); F=[cosd(th1)*cosd(th2)*cosd(th3)*a3 - cosd(th1)*sind(th2)*sind(th3)*a3 + cosd(th1) * cosd (th2) * a2 - x_target; sind(th1)*cosd(th2)*cosd(th3)*a3 - sind(th1)*sind(th2)*sind(th3)*a3 + sind (th1) * cosd (th2) * a2 - y_target; sind(th2) * cosd (th3) * a3 + cosd (th2) * sind (th3) * a3 + sind(th2) * a2 + a1 - z_target]; end ``` 以上就是我的三自由度机械臂模型和逆向运动学求解方法的简要介绍。欢迎各位高手提出宝贵意见,共同学习进步!

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客服
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  • Matlab SimMechanics - MyRobot_moveline(new).rar
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    本资源包含一个使用MATLAB和SimMechanics开发的三自由度串联机器人的正向和逆向运动学模型。通过该模型,用户能够实现机器人沿直线路径的精确移动控制,并提供了一个名为MyRobot_moveline的新函数示例。 我之前发布了一个关于二自由度串联机器人的正解与反解的帖子,可能大家觉得内容比较简单。因此有人问我是否在研究并联机器人。最近我觉得有必要提升自己的水平,在这里分享一个三自由度串联机器人的项目,并计划年后再做一个六自由度的版本。 这次展示的是一个典型的PUMA型三轴连杆机械臂模型,为了简化问题我移除了手腕部分。该系统由三个旋转关节(转动副)组成,每个关节连接一根长度分别为a1、a2和a3的刚性杆件。根据DH参数法或直接几何方法可以推导出末端执行器位置与各关节角度之间的关系式。 为了实现沿直线轨迹移动的目标,我们需要解决逆向运动学问题:给定目标点坐标(x, y, z),求解对应的三个旋转角度θ1、θ2和θ3。这可以通过MATLAB的优化工具箱中的fsolve函数来完成,结合SimMechanics模块进行仿真。 以下是相关代码片段: ```matlab % MyRobot_Inverse: 求解逆向运动学问题 function [result] = MyRobot_Inverse(x, y, z) a1= 1; % 第一根杆的长度 a2 = 0.8;% 第二根杆的长度 a3 = 0.5;% 第三根杆的长度 options = optimset(Display, off);% 设置优化选项 result = fsolve(@(theta) NumericalSolution(theta, x, y, z), [0; 0; 0], options); % 调用fsolve求解逆向运动学方程组 end function F = NumericalSolution(theta, x_target, y_target, z_target) th1 = theta(1); th2 = theta(2); th3 = theta(3); F=[cosd(th1)*cosd(th2)*cosd(th3)*a3 - cosd(th1)*sind(th2)*sind(th3)*a3 + cosd(th1) * cosd (th2) * a2 - x_target; sind(th1)*cosd(th2)*cosd(th3)*a3 - sind(th1)*sind(th2)*sind(th3)*a3 + sind (th1) * cosd (th2) * a2 - y_target; sind(th2) * cosd (th3) * a3 + cosd (th2) * sind (th3) * a3 + sind(th2) * a2 + a1 - z_target]; end ``` 以上就是我的三自由度机械臂模型和逆向运动学求解方法的简要介绍。欢迎各位高手提出宝贵意见,共同学习进步!
  • 运动学
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    本文探讨了六自由度机器人正向和逆向运动学问题的解决方案,通过精确计算各关节角度与末端执行器位置之间的关系,实现机器人高效准确的操作。 六自由度机器人运动学的正反解求解过程十分详细地探讨了机器人运动学的相关内容。
  • 作业空间
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    本文探讨了三自由度并联机器人的作业空间特性,通过数学模型与几何分析方法,揭示其可达区域和奇异位形,为优化设计与精准控制提供理论依据。 三自由度并联机器人工作空间求解的MATLAB程序使用球坐标分割的空间。运行workspace_main.m文件即可。
  • 运动学的C++程序
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    本项目旨在开发用于解决六自由度机器人的运动学问题的C++程序,涵盖正向和逆向运动学计算,为机器人控制提供精确的位置与姿态数据。 6自由度机器人运动学正反解C++程序,代码简洁易懂且可以直接运行。
  • 在Simulink中运用SimMechanics械臂进行仿真
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    本研究利用MATLAB Simulink结合SimMechanics工具箱,构建并仿真了三自由度串联机械臂模型,深入分析其运动特性。 在Simulink中使用simmechanics对三自由度的串联机械臂进行仿真。
  • 械臂的SimMechanics PD控制 - three_jixiebi.mdl
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    本工作介绍了使用SimMechanics进行二自由度及三自由度机械臂PD控制的方法,并提供了three_jixiebi.mdl模型作为实例,展示如何仿真和优化机械臂性能。 在进行二自由度和三自由度机械臂的SimMechanics PD控制(例如three_jixiebi.mdl模型)之后,下一步可以考虑将自适应PD控制与惯性矩阵、离心力以及哥氏力结合起来。请问大家有什么建议或意见?如何有效地将这些因素融入到SimMechanics中的机械臂系统中去呢?
  • 六轴手写MATLAB算法.rar
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    本资源包含六轴机器人手写的正向和逆向解算代码,采用MATLAB语言编写,适用于机械臂运动学研究与仿真。 6轴机器人手写的正反解Matlab算法是机器人学中的一个重要课题,主要涉及机械臂的运动学建模与控制,在工业自动化、机器人制造及精密装配等领域有着广泛的应用。其中,正向求解是指根据关节角度(输入)计算末端执行器的位置和姿态;而逆向求解则是确定一组合适的关节角来达到特定的目标位置和姿态。 Matlab作为一种强大的数学建模工具和编程语言,在实现机器人的正反解方面具有独特的优势。它提供了丰富的数学函数库以及可视化功能,使得复杂的机器人运动学问题得以简化并直观展示。在提供的压缩包中可能包含了一系列用于解决6轴机器人正反解计算的Matlab脚本或函数。 1. **基础理论**:理解六自由度机器人的运动原理至关重要。六个关节分别对应机械臂上的各个连杆,每个关节的动作都会影响下一个连杆的位置和姿态变化,最终形成末端执行器的空间位置。从笛卡尔坐标系到关节坐标系的转换是关键步骤之一,并且通常通过DH参数(Denavit-Hartenberg 参数)来描述。 2. **DH参数**:这是一种标准化的方法用于表示相邻连杆间的相对位姿关系,包括四个主要参量:旋转角α、沿z轴的距离a、沿新x轴的距离d以及关节角度θ。利用这些信息可以构建出雅可比矩阵,并进一步求解正向运动学问题。 3. **正向算法**:一般采用求逆的方法来实现从给定的关节位置到末端执行器坐标系坐标的转换,即通过计算雅可比矩阵的逆获得精确或近似的解决方案。Matlab强大的矩阵运算能力使得这一过程变得相对简单,并可以通过迭代等方法得到更准确的结果。 4. **反向算法**:由于可能存在多个解集对应同一个目标姿态的问题,在求解时通常需要采用数值优化技术,如牛顿法、梯度下降法或遗传算法来寻找一组合理的关节角度。Matlab的优化工具箱提供了这些功能的支持。 5. **编程实现**:在Matlab环境中编写m文件以完成正反向运动学计算任务是常见的做法。这通常包括定义输入输出变量,设置DH参数值,构建并求逆雅可比矩阵以及执行反解过程中的数值优化算法等步骤。压缩包中提供的代码可能会涵盖这些内容,并通过运行和调试帮助用户理解和学习相关算法的实现方式。 6. **可视化**:Matlab支持三维图形绘制功能,可以用来展示机械臂各关节运动及末端执行器轨迹变化情况。这对于理解验证计算结果非常有帮助。 7. **应用实例**:掌握以上理论与实践知识后,可应用于实际机器人控制系统的设计工作中,例如路径规划、精度校正或运动控制等场景中。 该压缩包提供的6轴机械手的Matlab算法实现了对机器人学基础理论和编程技巧的有效结合。通过学习分析这些代码,不仅能够深入了解机器人的数学原理,还能提升使用Matlab进行复杂工程应用的能力。
  • 六轴例程
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    本资源提供了针对六轴机器人的正向和逆向运动学解决方案的实际编程案例,旨在帮助学习者理解并掌握相关算法的应用。 6轴机器人正解和反解的例程包含了许多程序代码。其中一部分是我自己写的测试用代码,并且已经验证可以使用;还有一部分是从GitHub上下载参考的代码,供进一步研究时借鉴。
  • 基于MATLAB的六运动学分析.pdf
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    本文档深入探讨了利用MATLAB软件对六自由度串联机器人的运动学特性进行详细分析的方法与应用。通过理论解析和数值仿真,研究了该类型机械臂的位置、姿态及逆解问题,为机器人设计与控制提供技术参考。 本段落以某工业串联机器人为研究对象,利用D-H方法创建机器人各连杆坐标系并确定其D-H参数。通过正交变换矩阵的顺次相乘完成运动学正解推导,并采用矩阵左乘使对应元素相等求得逆解方程。借助Matlab软件中的Robotics Toolbox工具箱建立机器人的运动学模型,进行详细的分析以获取机器人位姿、关节角加速度、角速度以及位移的曲线图。这些结果验证了正向和逆向运动学解决方案的有效性,并且仿真结果显示该机器人能够到达预定位置目标,证明所建模型的正确性和可靠性。此外,在关节空间中对机器人的运动轨迹进行分析,进一步证实其路径规划方案的合理性。
  • 基于MATLAB的六Stewart并运动学逆学习
    优质
    本研究利用MATLAB平台探讨了六自由度Stewart并联机器人的运动学逆问题,旨在实现其精确控制与高效应用。 MATLAB运动学逆解涉及根据机器人的末端位置和姿态来计算关节变量的值。这一过程对于机器人控制至关重要,因为它允许我们确定实现特定任务所需的具体关节配置。在进行这类分析时,通常需要利用几何方法或代数技术,并可能依赖于预先定义好的机械臂模型参数。