请详细解释如何通过MATLAB机器人工具箱中的LINK和ROBOT函数构建PUMA560机器人的仿真模型，并执行其运动学分析。

在MATLAB中构建PUMA560机器人的仿真模型并进行运动学分析，首先需要理解PUMA560机器人的D-H参数，这些参数定义了机器人的每个关节和连杆的几何关系。在MATLAB机器人工具箱中，`LINK`函数是创建连杆模型的基础，它允许用户通过设置一系列的参数来精确描述机器人的每个关节。

参考资源链接：[MATLAB机器人工具箱：PUMA560建模与运动分析详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b727be7fbd1778d49477?spm=1055.2569.3001.10343)

对于PUMA560机器人，`LINK`函数的参数通常包括：

- alpha：连杆的扭转角
- a：连杆长度
- theta：关节角
- d：连杆偏移量
- sigma：关节类型（0为旋转关节，1为移动关节）

具体的参数值需要根据PUMA560机器人的设计图纸或者官方数据手册来确定。一旦得到这些参数，就可以使用`LINK`函数创建连杆模型。例如，对于PUMA560的第一个关节，可以这样定义：

L(1) = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', 0, 'sigma', 0);

重复此过程，直到所有六个关节都被定义。然后，使用`ROBOT`函数将这些连杆组合成一个完整的机器人模型：

robot = SerialLink(L, 'name', 'PUMA560');

创建好机器人模型后，可以使用`fkine`函数来计算正运动学，即给定关节角度后求解末端执行器的位置和姿态。使用`ikine`函数进行逆运动学分析，即给定末端执行器的位置和姿态来求解关节角度。此外，`jacobian`函数可以用于计算雅可比矩阵，这对于机器人的动力学分析和运动轨迹规划非常重要。

运动学分析完成后，还可以进行动力学分析，使用如`gravity`、`inertia`、`teach`等函数来分析机器人的动力特性。

最后，通过`plot`函数可以直观地显示机器人的运动，并使用`animate`函数来动态展示机器人的运动过程。这些功能极大地帮助了工程师和研究人员在设计和分析机器人系统时的决策过程。

关于PUMA560机器人的更深入学习，建议参考《MATLAB机器人工具箱：PUMA560建模与运动分析详解》。该资料详细介绍了使用MATLAB机器人工具箱进行PUMA560机器人建模的完整流程，从创建模型到进行运动学分析，提供了丰富的理论基础和实用的示例，是学习和掌握这一技能的宝贵资源。

参考资源链接：[MATLAB机器人工具箱：PUMA560建模与运动分析详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b727be7fbd1778d49477?spm=1055.2569.3001.10343)