写出利用机器人工具箱求解2R机器人逆运动学的代码

在MATLAB的Robotics Toolbox中，你可以使用`robopt`函数来求解两自由度（2R）机器人的逆运动学问题。以下是一个基本的示例，假设你有一个简单的2R机器人模型，由两个旋转关节（theta1和theta2）组成：

% 导入必要的库
import robotics.*;

% 创建一个2R机器人模型，通常需要知道臂长（d1和d2）
d1 = % 输入第一个关节到末端的距离；
d2 = % 输入第二个关节到末端的距离；

% 定义关节变量范围（如果你有特定限制）
qMin = [-pi; -pi];   % 最小角度
qMax = [ pi;  pi];   % 最大角度

% 初始化逆运动学优化器
robot = SerialLink('R', [d1, d2]);  % 'R'代表直角坐标系
opt = robopt(robot);

% 设置优化选项（可选，例如设置最大迭代次数或精度等）
options.MaxIter = % 设定最大迭代次数;
options.AbsoluteTolerance = % 设定绝对误差容忍值;

% 定义目标末端位置（x, y, z 和 theta3 是绕Z轴的旋转角度）
endEffectorPose = [x; y; z; theta3];

% 求解逆运动学问题
qOptimal = solve(opt, qMin, qMax, endEffectorPose, options);

% 显示结果
disp("Optimal joint angles:");
disp(qOptimal);

这里的`solve`函数尝试找到一个关节配置（qOptimal），使得机器人末端达到给定的目标位置。记得替换`d1`, `d2`, `x`, `y`, `z`, 和 `theta3`为实际的值。