在MATLAB环境下，如何建立FANUC机器人的三维模型，并进行正逆运动学分析及轨迹规划？请提供示例代码。

为了解决如何在MATLAB环境下建立FANUC机器人的三维模型并进行正逆运动学分析和轨迹规划的问题，首先建议您查看《FANUC机器人三维模型运动学与轨迹规划分析》这一资源。它不仅提供了三维模型建立的详细说明，还包含了解决正逆运动学问题的MATLAB代码和轨迹规划的实施方法。

参考资源链接：[FANUC机器人三维模型运动学与轨迹规划分析](https://wenku.csdn.net/doc/134yrnajjs?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中建立FANUC机器人的三维模型，可以使用Robotics Toolbox来简化过程。首先，您需要定义机器人的DH参数（Denavit-Hartenberg参数），包括连杆长度、扭角、偏距和关节角等。接着，利用这些参数在Robotics Toolbox中创建机器人模型。示例代码如下：

    % 定义FANUC机器人的DH参数
    L(1) = Link('d', 0.2, 'a', 0, 'alpha', pi/2);
    L(2) = Link('d', 0, 'a', 0.4, 'alpha', 0);
    L(3) = Link('d', 0, 'a', 0.2, 'alpha', 0);
    L(4) = Link('d', 0.2, 'a', 0, 'alpha', pi/2);
    L(5) = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2);
    L(6) = Link('d', 0.1, 'a', 0, 'alpha', 0);
    
    % 创建机器人模型
    fanucRobot = SerialLink(L, 'name', 'FANUC Robot');

进行正运动学分析时，您可以直接调用Robotics Toolbox中的fkine函数，传入关节变量即可获得末端执行器的位置和姿态。代码示例为：

    % 计算正运动学
    q = [0 0 0 0 0 0]; % 假设的关节角度
    T = fanucRobot.fkine(q);
    disp(T);

对于逆运动学分析，您可以使用ikine函数来求解。如果存在多解问题，可以通过设定不同的初始条件来找到不同的解。代码示例为：

    % 计算逆运动学
    Td = transl(0.5, 0.5, 0.5); % 假设的末端执行器位置
    q0 = [0 0 0 0 0 0]; % 初始关节角度
    [q, success] = fanucRobot.ikine(Td, q0);
    disp(q);

在轨迹规划方面，您可以使用Robotics Toolbox中的jtraj和ctraj函数来生成连续的关节轨迹。根据您的应用场景，可以设定不同的路径和速度约束。代码示例为：

    % 关节空间轨迹规划
    [q1, q2] = jtraj([0 0 0 0 0 0], [pi/2 pi/4 pi/6 pi/8 pi/10 pi/12], 50);
    % 通过绘制轨迹来检查效果
    plot(fanucRobot, q1);
    hold on;
    plot(fanucRobot, q2);

通过上述步骤，您可以在MATLAB中建立FANUC机器人的三维模型，并进行正逆运动学分析和轨迹规划。详细的代码实现和分析可以参考《FANUC机器人三维模型运动学与轨迹规划分析》这一资源，它将为您提供理论知识与实践操作的全面支持。

参考资源链接：[FANUC机器人三维模型运动学与轨迹规划分析](https://wenku.csdn.net/doc/134yrnajjs?spm=1055.2569.3001.10343)