%% 一、运动学轨迹 ks = pi/180; for t=[0:1:10];%10秒完成轨迹，步长1 %产生位姿矩阵法：直接给出关节角度 T1 = robot.fkine([0 0 0 0 0 0]*ks);%生成一个位姿，转弧度制0 T2 = robot.fkine([-10 -50 10 120 0 0]*ks);%生成一个位姿T2 q1 = robot.ikine(T1,'mask',[1 1 1 1 0 1]); %如果是[1 1 1 1 1 0]，则最后一个关节角度一直是0 q2 = robot.ikine(T2,'mask',[1 1 1 1 0 1],'q0',q1); %关节空间运动规划 [q,qt,qtt]=jtraj(q1,q2,t);%计算关节空间轨迹函数jtraj,生成三个参数：q为关节角度值，qt为关节角速度值，qtt为关节角加速度值 end; robot.plot(q,'trail','b-','movie','jtraj.gif') ks = pi/180; for t=[0:1:10];%10秒完成轨迹，步长1 %产生位姿矩阵法：直接给出关节角度 T1 = robot.fkine([-10 -50 10 0 0 0]*ks);%生成一个位姿，转弧度制0 T2 = robot.fkine([-10 0 10 0 0 0]*ks);%生成一个位姿T2 q1 = robot.ikine(T1,'mask',[1 1 1 1 0 1]); %如果是[1 1 1 1 1 0]，则最后一个关节角度一直是0 q2 = robot.ikine(T2,'mask',[1 1 1 1 0 1],'q0',q1); %关节空间运动规划 [q,qt,qtt]=jtraj(q1,q2,t);%计算关节空间轨迹函数jtraj,生成三个参数：q为关节角度值，qt为关节角速度值，qtt为关节角加速度值 end; robot.plot(q,'trail','b-','movie','jtraj.gif')显示连续的多段曲线

这段代码使用了Matlab Robotics Toolbox中的函数，通过给出关节角度值或位姿矩阵，计算出机器人的末端执行器的位姿，从而实现机器人的运动学轨迹规划。具体而言，代码中通过调用fkine函数生成了两个位姿矩阵T1和T2，然后通过ikine函数计算出两个位姿对应的关节角度值q1和q2，并使用jtraj函数计算出两个关节角度值之间的连续运动轨迹。最后，通过调用plot函数将机器人的轨迹可视化出来。可以看到，第一个循环中产生了多段轨迹，而第二个循环中产生的轨迹是直线运动。