基于机器人学，设计一个可以设定目的地，并能在移动过程中避障的简单机器人。使用 matlab工具箱-RTB工具箱10.3，建立机器人模型， 并对其进行绘制。

好的，根据您的要求，我将基于机器人学，设计一个可以设定目的地，并能在移动过程中避障的简单机器人，并使用 matlab工具箱-RTB工具箱10.3建立机器人模型，并对其进行绘制。

首先，我们需要创建机器人模型的参数。以下是一个简单的机器人模型参数示例：

a = [0, 0, 0.15, 0.35, 0, 0];
alpha = [-pi/2, pi/2, 0, 0, -pi/2, pi/2];
d = [0.36, 0, 0, 0.42, 0, 0.08];
theta = [0, 0, 0, 0, 0, 0];

接下来，我们可以使用 `SerialLink` 函数来创建机器人模型：

robot = SerialLink([
    Revolute('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'offset', theta(1)), 
    Revolute('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'offset', theta(2)), 
    Revolute('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'offset', theta(3)), 
    Revolute('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'offset', theta(4)), 
    Revolute('d', d(5), 'a', a(5), 'alpha', alpha(5), 'offset', theta(5)), 
    Revolute('d', d(6), 'a', a(6), 'alpha', alpha(6), 'offset', theta(6))
], 'name', 'robot');

现在，我们需要设计机器人的移动方式。我们可以使用基本的控制算法，如逆运动学，来实现机器人移动。对于避障，我们可以使用传感器来检测障碍物，并使用基本的算法来避免碰撞。

以下是一个简单的控制算法示例：

% 设定目标位置
target = [0.5, 0.5, 0];

% 获取当前关节角度
q0 = robot.getpos();

% 计算逆运动学解
q = robot.ikine(transl(target), q0, 'mask', [1, 1, 1, 0, 0, 0]);

% 控制机器人移动
robot.plot(q);

% 检测障碍物
obstacle_detected = detect_obstacle();

% 如果有障碍物，执行避障算法
if obstacle_detected
    avoid_obstacle();
end

在这个示例中，我们首先设定了目标位置，然后使用逆运动学计算关节角度，控制机器人移动到目标位置。然后，我们检测障碍物，并在遇到障碍物时执行避障算法。

对于避障算法，我们可以使用简单的避障策略，如旋转、绕开障碍物等。以下是一个简单的避障算法示例：

function avoid_obstacle()
    % 计算当前机器人的位置和方向
    T = robot.fkine(robot.getpos());
    pos = T(1:3,4);
    dir = T(1:3,3);
    
    % 计算旋转方向（顺时针或逆时针）
    if rand() > 0.5
        rot_dir = [0, 0, 1];
    else
        rot_dir = [0, 0, -1];
    end
    
    % 旋转一定角度
    q = robot.ikcon(T*transl(-pos)*trot(rot_dir, pi/4));
    robot.plot(q);
    
    % 绕开障碍物
    q = robot.ikcon(T*transl([0, 0, 0.1])*trot(rot_dir, pi/4));
    robot.plot(q);
end

在这个示例中，我们首先计算当前机器人的位置和方向，然后随机选择旋转方向，并旋转一定角度。然后，我们使用逆运动学计算机器人的关节角度，将其绕过障碍物。最后，我们使用 `plot` 函数将机器人移动到新的位置。

希望这能帮助到您。