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Matlab跳动心代码与PUMA-Control：用于轨迹规划和机器人的MATLAB/Simulink代码

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简介：
本项目提供基于MATLAB/Simulink的心脏跳动模拟及PUMA机器人控制代码，涵盖轨迹规划等技术应用，适用于科研与教学。 在MATLAB/Simulink环境中可以创建并控制PUMA机器人的预定轨迹。轨迹数据存储于文件`trajectory_data.mat`中。 1. 沿球体表面的线性路径，相关代码位于文件`linear_trajectory_sphere.m`。 2. 使末端执行器沿球体移动时始终保持垂直于曲面的状态，对应的是文件`linear_end_effector.m`。 3. 设计了一条恒定速度为0.1m/s且随时间变化的“跳动的心”轨迹。该代码位于文件`time_varying_trajectory.m`中。

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  • Matlab跳动心代码与PUMA-Control：用于轨迹规划和机器人的MATLAB/Simulink代码
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    本项目提供基于MATLAB/Simulink的心脏跳动模拟及PUMA机器人控制代码，涵盖轨迹规划等技术应用，适用于科研与教学。 在MATLAB/Simulink环境中可以创建并控制PUMA机器人的预定轨迹。轨迹数据存储于文件`trajectory_data.mat`中。 1. 沿球体表面的线性路径，相关代码位于文件`linear_trajectory_sphere.m`。 2. 使末端执行器沿球体移动时始终保持垂直于曲面的状态，对应的是文件`linear_end_effector.m`。 3. 设计了一条恒定速度为0.1m/s且随时间变化的“跳动的心”轨迹。该代码位于文件`time_varying_trajectory.m`中。
     
  • MATLAB仿真的机器人轨迹规划代码
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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。
     
  • 跳动的心MATLAB代码-Peter Corke的机器人路径规划
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    这段MATLAB代码是由Peter Corke设计用于机器人路径规划的“跳动的心”算法实现，展现了如何通过编程让机器人在复杂环境中找到最优行进路线。 该MATLAB代码用于PUMA机器人的路径规划，并使用Peter Corke的RoboticsToolbox进行实现。此代码主要用于学术课程，可能不完全反映实际情况的复杂性。在课程作业背景下，假设程序员正在为心脏跳动手术执行PUMA机器人的路径规划。 所需先决条件是文件trajectory_data.mat。 任务1：构建一个PUMA机器人，并使末端执行器沿球体表面进行线性轨迹移动。 任务2：确保末端执行器始终保持垂直于球体表面。 任务3：重复上述步骤，同时调整球体尺寸（模拟跳动），并保持末端执行器以恒定速度0.1m/s移动。
     
  • (SCARA机器人轨迹规划)MATLAB源码
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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。
     
  • 自动机器与机器人轨迹规划
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    《自动机器与机器人轨迹规划》一书聚焦于自动化设备及机器人领域中的路径优化技术，深入探讨了如何设计高效、精确的运动路线以适应复杂环境和任务需求。 《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》是一本深入探讨数控系统与工业机器人轨迹规划的权威教程，对于理解和应用这一领域的知识具有极高的价值。轨迹规划是自动化设备和机器人操作的核心部分，它涉及到如何让机器在指定时间内从一个位置平滑、高效地移动到另一个位置，同时避免碰撞和运动限制。 轨迹规划主要涉及以下几个关键知识点： 1. **基础理论**：需要理解运动学和动力学的基础概念，包括笛卡尔坐标系和关节坐标系下的运动描述以及牛顿-欧拉方程在机器人动力学中的应用。此外，了解速度、加速度和角速度等动态参数对规划的影响至关重要。 2. **路径规划**：确定机器人的关节变量或笛卡尔空间中位置序列的过程称为路径规划。这通常通过搜索算法（如A*算法）或优化方法（如遗传算法、粒子群优化）来实现，目的是找到一条无碰撞且效率高的路径。 3. **轨迹生成**：从路径规划得到的是离散点集，需要使用样条曲线（例如Bézier曲线和Hermite样条）、多项式插值等技术将这些点连成平滑的运动轨迹。这可以确保机械系统的连续性和可微性，从而减少冲击和振动。 4. **实时控制**：考虑到控制器性能及计算能力的需求，快速更新轨迹并提供反馈是必要的，以适应环境变化与不确定性。 5. **约束处理**：在规划过程中必须考虑物理限制如关节限位、最大速度与加速度以及动态平衡等。同时，在工作空间内避开障碍物也是重要的一环，并可能需要用到避障算法。 6. **优化目标**：轨迹规划的目标通常包括最小化时间、能耗和峰值加速度，以及最大化平滑度和安全性。这些可以通过多目标优化方法来实现。 7. **应用实例**：书中涵盖了各种应用场景，如数控机床中工业机器人的装配任务中的路径规划，焊接与搬运操作的轨迹设计及服务机器人在复杂环境下的自主导航等。 通过学习《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》，读者可以全面掌握理论基础和实际应用。这对于从事自动化设备设计、机器人控制以及智能制造等领域的人来说是极其宝贵的资源。这本书提供的详细分析和实例讲解将帮助解决实际工程问题，提升系统性能。
     
  • 自动机器与机器人轨迹规划
    优质
    《自动机器与机器人轨迹规划》一书深入探讨了自动化设备及其路径优化策略，为读者提供了从理论到实践的全面指导。 机器人轨迹规划方面的参考资料非常实用且内容丰富。
     
  • 自动机器与机器人轨迹规划
    优质
    《自动机器与机器人轨迹规划》一书专注于探讨自动化设备及机器人在执行任务时的路径优化策略，涵盖算法设计、软件实现和实际应用案例，旨在提升机器人操作效率与精准度。 在机器人与自动机械领域，轨迹规划是一个至关重要的议题。它涉及如何精确计算并设计机器人的运动路径以达成特定作业目标。《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》一书由Luigi Biagiotti和Claudio Melchiorri合著，探讨了自动化机械设备及基于电动驱动的机器人操作系统中的运动与轨迹规划问题。 自动机械系统需通过精准的轨迹规划来完成复杂的动作任务。随着技术进步特别是在工业自动化领域的发展，这方面的研究愈发重要。电子凸轮的概念已经替代传统机械凸轮设计方法，在此过程中凸显出轨迹规划在机械设备设计、执行器选择及尺寸确定中的关键作用。 实际应用中，有效的轨迹规划有助于避免机器人运动时产生不必要的振动或对结构造成损害，并提升操作精确度和效率。例如，在高精度加工与装配场景下，良好的轨迹规划确保每个动作准确无误，从而提高作业质量。 作者Luigi Biagiotti来自意大利摩德纳大学及雷焦艾米利亚大学，而Claudio Melchiorri则任职于博洛尼亚大学的工业自动化、运动控制和机器人技术领域。书中详尽论述了适合自动机械与机器人操作系统的运动规律及其面临的挑战，并强调轨迹规划对于系统正常运作的重要性以及对设计过程的影响。 在进行轨迹规划时，需考虑诸多因素如路径平滑性、最短距离、动态响应及可能产生的机械负载等。其中，动态变化和机械负荷尤为关键，因为它们直接关系到机器人的性能与寿命；过大的波动或压力可能导致系统不稳定甚至损害结构，因此须特别注意。 为实现理想的轨迹规划效果，工程师们采用数学模型和算法模拟机器人运动，并生成平滑高效的路径方案。这可能包括解决复杂优化问题如能耗最小化、障碍物规避及时间/路径约束满足等。 本书对机械设计与机器人技术领域的专家学者而言是一份宝贵资源，不仅提供理论分析还包含丰富实例应用案例，帮助读者深入了解轨迹规划在自动机械设备中的运用价值。书中详细介绍电子凸轮的概念——这是一种以软件模拟传统机械凸轮功能的方法，在设计阶段赋予工程师更高的灵活性和精度。 总的来说，《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》为机器人与自动化设备的设计提供了一个全面的参考指南，不仅涵盖基础理论知识还深入探讨实际应用中的问题及解决方案。
     
  • MATLAB中的机械臂/机器人轨迹规划
    优质
    本项目探讨了在MATLAB环境中实现机械臂或机器人轨迹规划的方法和技术。通过优化算法和路径计算，确保机械臂能够高效准确地完成任务。 两点间五次多项式轨迹规划首先需要安装机器人工具箱，然后执行Matlab程序，默认使用的是五次多项式。如果想在笛卡尔空间和关节空间中进行不同的轨迹规划或使用非五次多项式的路径（如样条），可以联系我进一步讨论相关细节。
     
  • 机械臂直线轨迹规划与MATLAB实现代码.zip
    优质
    该资源提供了一套详细的基于MATLAB环境下的机械臂直线轨迹规划方案及其实现代码，适用于学习和研究机器人运动学。 六自由度机械臂直线路径规划程序。