matlab robot.plot 坐标命名

在MATLAB中，Robotics Toolbox的plot函数用于显示机器人运动的动画。该函数会自动添加运动轨迹，并以不同颜色区别显示机器人的各个关节。在坐标命名方面，MATLAB Robotics Toolbox通常使用以下命名约定：
- 第一个关节的坐标命名为'q1'
- 第二个关节的坐标命名为'q2'
- 第三个关节的坐标命名为'q3'
- 以此类推，n个关节的坐标命名为'qn'

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解释这段代码：for n=1:1:N Mricx=robot.fkine([theta1(n),theta2(n),theta3(n),theta4(n),theta5(n),theta6(n)]); robot.plot([theta1(n),theta2(n),theta3(n),theta4(n),theta5(n),theta6(n)]); %%画出机械臂末端位置图 plot3(Mricx.t(1),Mricx.t(2),Mricx.t(3),'m.','linewidth',5); hold on; end

这段代码是一个 MATLAB 脚本，主要作用是画出机械臂末端在不同关节角度下运动的轨迹。具体解释如下：

- 第一行为循环语句，从 1 循环到 N，每次循环执行一次机械臂正运动学计算和绘图操作。
- 第二行为机械臂正运动学计算，通过机械臂的 DH 参数和关节角度计算机械臂末端的位置和姿态。其中 [theta1(n),theta2(n),theta3(n),theta4(n),theta5(n),theta6(n)] 表示机械臂各个关节的角度，n 为循环变量，表示第 n 个角度值。
- 第三行为机械臂绘图操作，将机械臂的关节角度作为参数传递给 plot 函数，绘制出机械臂在当前角度下的形态。
- 第四行为在三维坐标系中画出机械臂末端位置的点，plot3 函数用于在三维坐标系中绘制点，Mricx.t(1),Mricx.t(2),Mricx.t(3) 分别表示机械臂末端在 X、Y、Z 方向上的位置坐标，'m.' 表示绘制的点为紫色小圆点，linewidth 参数表示绘制的点的大小。
- 第五行为保持绘图，hold on 函数表示保持当前图形，以便后续在图形上添加其他元素。

综上所述，这段代码主要是用于机械臂末端轨迹的可视化，可以通过改变机械臂各个关节的角度值，来观察机械臂末端在不同位置的运动轨迹。

robot = Robot(); % 设置机器人初始位置和朝向为(0,1,0°) robot.set(0,1,0); % 设置机器人角度漂移为10° robot.set_steering_drift(10.0 / 180.0 * pi); % Goal: 控制机器人的转向(steering)，机器人的移动距离固定为1，使得100次循环后的机器人的y坐标尽可能靠近0 y_tra = [1]; for ith = 1:100 steering = 0; % 修改这个 robot.move(steering, 1); y_tra(end+1) = robot.y; end times=0:100; plot(times, y_tra); hold on; plot(times, zeros(1, 101)); 对于上述代码补充PID算法。 控制机器人的转向(steering)，机器人的移动距离固定为1，使得100次循环后机器人的y坐标尽可能靠近0

好的，根据您的要求，这里为您补充PID算法：

robot = Robot(); % 设置机器人初始位置和朝向为(0,1,0°)
robot.set(0,1,0);
% 设置机器人角度漂移为10°
robot.set_steering_drift(10.0 / 180.0 * pi); 

% PID控制参数
Kp = 0.2;
Ki = 0.01;
Kd = 0.02;

% 初始化误差和积分误差
error = 0;
integral_error = 0;

% 目标位置
goal = [0, 0];

y_tra = [1];
for ith = 1:100
    % 计算误差
    error = goal(2) - robot.y;
    % 计算积分误差
    integral_error = integral_error + error;
    % 计算微分误差
    derivative_error = error - y_tra(end-1);
    
    % 计算控制量
    steering = Kp * error + Ki * integral_error + Kd * derivative_error;
    
    % 修改这个
    robot.move(steering, 1);
    y_tra(end+1) = robot.y;
end

times=0:100;
plot(times, y_tra); 
hold on; 
plot(times, zeros(1, 101));

在上述代码中，我们首先定义了PID控制器的参数Kp、Ki和Kd，并初始化了误差和积分误差。然后，在每次循环中，我们计算误差、积分误差和微分误差，并根据PID控制器的公式计算控制量。最后，我们根据控制量控制机器人的转向并移动1个单位，同时记录机器人的y坐标。最终，我们绘制出机器人的y坐标随时间的变化曲线，并将其与y=0的直线进行比较，以判断机器人的控制效果。