在MATLAB环境中如何利用Peter Corke的方法实现机器人的正运动学仿真？请结合代码和具体操作步骤进行说明。

《Peter Corke的机器人学经典：MATLAB中的视觉与控制基础算法》是一本深入讲解机器人学、机器视觉与控制基础算法的专业书籍，它不仅提供理论知识，还附带了丰富的MATLAB代码示例。本书非常适合那些希望通过实践来加深对机器人技术理解的读者。在进行机器人正运动学仿真时，关键是要理解如何根据给定的机器人模型和关节角度来计算末端执行器的位置和姿态。使用Peter Corke的方法，我们可以借助 Robotics Toolbox 这一强大的MATLAB工具箱来实现这一目标。以下是一个基础的步骤和代码示例：

参考资源链接：[Peter Corke的机器人学经典：MATLAB中的视觉与控制基础算法](https://wenku.csdn.net/doc/3drbps3scq?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，需要安装并导入 Robotics Toolbox。在MATLAB命令窗口中输入以下代码来安装和加载这个工具箱：

if ~exist('SerialLink', 'class')
    pcregister;
end

2. 接下来，定义机器人的DH参数（Denavit-Hartenberg参数），这些参数描述了机器人的连杆和关节。例如，对于一个简单的两连杆机器人，我们可以定义如下：

% 定义连杆参数
L1 = Link('d', 0.1, 'a', 0, 'alpha', pi/2);
L2 = Link('d', 0, 'a', 0.1, 'alpha', 0);
robot = SerialLink([L1 L2], 'name', 'TwoLinkRobot');

3. 通过定义好的机器人模型，我们可以计算正运动学。假设给定第一关节和第二关节的转角分别为theta1和theta2，计算末端执行器的位置和姿态：

% 给定关节角度
theta1 = 30 * pi / 180;
theta2 = 45 * pi / 180;

% 计算正运动学
T = robot.fkine([theta1 theta2]);

4. 输出的T矩阵包含了末端执行器的位置和姿态信息。通过解析这个4x4的齐次变换矩阵，我们可以得到末端执行器在基坐标系中的位置和方向。

这个示例仅仅是一个入门级的介绍，实际上 Robotics Toolbox 提供了非常强大的功能来支持更复杂的仿真需求，包括三维图形显示、轨迹规划等。为了深入学习正运动学以及其他相关算法，我强烈推荐你阅读《Peter Corke的机器人学经典：MATLAB中的视觉与控制基础算法》，它将是你学习机器人的理想伴侣。

参考资源链接：[Peter Corke的机器人学经典：MATLAB中的视觉与控制基础算法](https://wenku.csdn.net/doc/3drbps3scq?spm=1055.2569.3001.10343)