用MATLAB编写一段四自由度机器人的直线轨迹规划

以下是一个简单的四自由度机器人的直线轨迹规划示例代码，其中机器人的末端执行器向x轴正方向移动1个单位长度：

clear all
clc

% 机器人参数
L1 = 1;
L2 = 1;
L3 = 1;
L4 = 1;

% 初始关节角度
q1 = 0;
q2 = 0;
q3 = 0;
q4 = 0;

% 初始末端执行器位置
P = [0;0;0];

% 目标末端执行器位置
Pd = [1;0;0];

% 轨迹规划步长
delta = 0.05;

% 迭代次数
N = 100;

% 迭代计算
for i = 1:N
    % 正向运动学求解当前末端执行器位置
    T = DH_kuchenbe(0, q1, L1, 0) ...
        * DH_kuchenbe(pi/2, q2, 0, L2) ...
        * DH_kuchenbe(0, q3, L3, 0) ...
        * DH_kuchenbe(0, q4, L4, 0);
    P = T(1:3,4);
    
    % 计算误差向量
    e = Pd - P;
    
    % 计算雅可比矩阵
    J = jacobian_kuchenbe(q1, q2, q3, q4, L1, L2, L3, L4);
    
    % 计算关节角度增量
    dq = inv(J) * e * delta;
    
    % 更新关节角度
    q1 = q1 + dq(1);
    q2 = q2 + dq(2);
    q3 = q3 + dq(3);
    q4 = q4 + dq(4);
end

% 输出最终结果
disp('末端执行器位置：');
disp(P);
disp('关节角度：');
disp([q1, q2, q3, q4]);

其中，`DH_kuchenbe(theta, d, a, alpha)` 是一个自定义函数，用于计算Kuchenbecker机器人的DH参数转换矩阵；`jacobian_kuchenbe(q1, q2, q3, q4, L1, L2, L3, L4)` 是另一个自定义函数，用于计算Kuchenbecker机器人的雅可比矩阵。需要注意的是，由于该代码仅作为示例，可能需要根据实际情况进行适当修改。