使用MATLAB建立PUMA560机器人模型,求机器人运动学正反解,对机器人进行轨迹规划
时间: 2023-08-06 13:03:18 浏览: 536
1. PUMA560机器人模型的建立
PUMA560是一种常见的六轴机器人,可以使用MATLAB Robotics Toolbox中的puma560函数快速生成机器人模型。具体代码如下:
```matlab
robot = robotics.RigidBodyTree('DataFormat','column','MaxNumBodies',3);
L1 = Link('d',0.67,'a',0,'alpha',-pi/2);
L2 = Link('d',0,'a',0.4318,'alpha',0);
L3 = Link('d',0,'a',0.0203,'alpha',-pi/2);
L4 = Link('d',0.15005,'a',0,'alpha',pi/2);
L5 = Link('d',0.4318,'a',0,'alpha',-pi/2);
L6 = Link('d',0,'a',0,'alpha',pi/2);
robot.addBody(L1,'base');
robot.addBody(L2,'L1');
robot.addBody(L3,'L2');
robot.addBody(L4,'L3');
robot.addBody(L5,'L4');
robot.addBody(L6,'L5');
robot.base = transl(0,0,0);
robot.tool = transl(0,0,0.1);
robot.plot([0 0 0 0 0 0]);
```
其中,'d'、'a'、'alpha'分别表示D-H参数中的d、a、alpha,transl函数用于指定机器人的基座位置和工具位置。
2. 机器人运动学正反解
机器人运动学正解是指已知关节角度,求末端执行器的位姿;机器人运动学反解是指已知末端执行器的位姿,求关节角度。在MATLAB Robotics Toolbox中,可以使用forwardKinematics和inverseKinematics函数分别进行运动学正解和反解。
(1) 运动学正解
运动学正解代码如下:
```matlab
q = [0 pi/4 pi/4 0 0 0];
T = robot.fkine(q)
```
其中,q为关节角度,T为末端执行器的位姿。
(2) 运动学反解
运动学反解代码如下:
```matlab
T = transl(0.5,0.5,0.5) * rpy2tr([0 pi/2 0]);
q0 = [0 pi/4 pi/4 0 0 0];
ik = robotics.InverseKinematics('RigidBodyTree', robot);
ikWeights = [0.25 0.25 0.25 1 1 1];
ikInitGuess = robot.homeConfiguration;
[q,solutionInfo] = ik('endeffector',T,ikWeights,ikInitGuess);
```
其中,T为末端执行器的位姿,q0为初始猜测值,ikWeights为关节角度的权重,ikInitGuess为初始猜测值,q为反解得到的关节角度,solutionInfo包含反解的状态信息。
3. 机器人轨迹规划
机器人轨迹规划可以使用MATLAB Robotics Toolbox中的trajectory函数进行规划。例如,以下代码可以生成一个简单的直线轨迹:
```matlab
q0 = robot.homeConfiguration;
q1 = [pi/4 pi/4 pi/4 pi/4 pi/4 pi/4];
t = [0:0.1:1];
traj = robotics.Trajectory('pchip',t,[q0;q1]);
```
其中,q0为起始关节角度,q1为终止关节角度,t为轨迹时间,'pchip'表示使用三次样条插值进行规划。可以使用plot函数将轨迹可视化:
```matlab
qMatrix = traj.eval(t);
robot.plot(qMatrix);
```
此外,还可以使用MATLAB Robotics Toolbox中的ikcon函数对规划得到的轨迹进行微调,使得机器人执行轨迹更加精确。