%% 利用标准D-H法建立多轴机器人并作轨迹规划 close all; clear; clc; ks = pi/180; L1 = Link('d', 5, 'a', 5, 'alpha', -pi/2,'offset',0); %Link 类函数;offset建立初始的偏转角 L2 = Link('d', 0, 'a', 20, 'alpha', 0, 'offset', 0); L3 = Link('d', 0, 'a', 5, 'alpha', -pi/2,'offset',0); L4 = Link('d', 20, 'a', 0, 'alpha', pi/2,'offset',0); L5 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2,'offset',0); L6 = Link('d', 10, 'a', 0, 'alpha', 0, 'offset',0); L1.qlim = [-pi,pi];%利用qlim设置每个关节的旋转角度范围 L2.qlim = [-120,120]*ks; L3.qlim = [-60,60]*ks; L4.qlim = [-pi,pi]; L5.qlim = [-120,120]*ks; L6.qlim = [-pi,pi]; robot=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6],'name','KJ244机械臂'); %SerialLink 类函数 robot.teach title('KJ244机械臂');绘制正弦曲线路径

由于您没有给出路径的具体参数，我无法为您提供完整的轨迹规划代码。但是，我可以为您提供一些基本的轨迹规划思路。

首先，您需要定义一个路径，这可以通过各种方法实现，例如手动指定路径点、使用插值函数自动生成路径等等。假设您已经定义了一个路径。

接下来，您可以使用逆运动学算法将路径转换为关节角度序列。这可以使用标准的D-H方法实现，例如：

function q = inverse_kinematics(robot, T)
    % 使用牛顿-拉夫森算法计算逆运动学解
    options = optimset('Algorithm', 'levenberg-marquardt', 'Display', 'off');
    q0 = robot.getpos();
    q = robot.ikcon(T, q0, [], options);
end

这个函数使用机器人模型和末端执行器的位姿（T）作为输入，并输出相应的关节角度序列（q）。

最后，您需要将关节角度序列转换为机器人控制器可以理解的形式，并将其发送到机器人控制器进行运动控制。这个过程通常涉及到关节空间速度控制、路径跟踪控制等技术，具体实现方式取决于您使用的机器人控制器和控制方式。

绘制正弦曲线路径可以使用MATLAB的内置函数`sin`和`linspace`，例如：

t = linspace(0, 2*pi, 100);
x = 10*sin(t);
y = 20*sin(2*t);
z = 5*sin(3*t);
path = [x' y' z'];

这个代码段定义了一个正弦曲线路径，包含100个点，沿着三个坐标轴分别按不同频率振荡。您可以将这个路径输入逆运动学算法，得到相应的关节角度序列，并将其发送到机器人控制器进行运动控制。