matlab机器人仿真STL

时间: 2023-09-10 08:12:05 浏览: 161
MATLAB机器人仿真中的STL文件是指一种常见的三维模型文件格式,用于表示物体的几何形状。STL文件可以包含描述机器人部件的几何信息,如机械臂的连杆、关节等。 在MATLAB环境下进行机器人仿真时,可以使用STL文件来导入机器人的几何模型。通过导入STL文件,可以实现对机器人的可视化展示和仿真分析。 在进行MATLAB机器人仿真时,通常需要遵循以下步骤: 1. 使用CAD软件或者其他建模工具,创建机器人的几何模型,并将其导出为STL文件。 2. 在MATLAB环境中,使用相应的函数或工具箱进行机器人的建模和控制器的设计。 3. 导入机器人的STL文件,将其加载到MATLAB环境中,实现机器人的可视化效果。 4. 根据需要,设置机器人的初始位姿、关节角度等参数,并运行仿真。 5. 分析仿真结果,观察机器人的行为和性能,并进行必要的调整。 通过使用STL文件进行机器人仿真,可以更直观地了解机器人的结构和运动特性,帮助工程师进行系统设计和性能评估。 请注意,具体的MATLAB机器人仿真流程和使用方法可以参考引用、引用和引用提供的资料,这些资料中包含了相关的代码和示例,可以帮助您更深入地理解和应用MATLAB机器人仿真中的STL文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [MATLAB机器人可视化](https://blog.csdn.net/weixin_39736379/article/details/115825043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [MATLAB机器人仿真:利用plot3d显示真实三维仿真模型](https://blog.csdn.net/qq_40969179/article/details/124597182)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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clear all v=0; %%目标速度 v_sensor=0;%%传感器速度 t=1; %%扫描周期 xradarpositon=0; %%传感器坐标 yradarpositon=0; %% ppred=zeros(4,4); Pzz=zeros(2,2); Pxx=zeros(4,2); xpred=zeros(4,1); ypred=zeros(2,1); sumx=0; sumy=0; sumxekf=0; sumyekf=0; %%%统计的初值 L=4; alpha=1; kalpha=0; belta=2; ramda=3-L; azimutherror=0.015; %%方位均方误差 rangeerror=100; %%距离均方误差 processnoise=1; %%过程噪声均方差 tao=[t^3/3 t^2/2 0 0; t^2/2 t 0 0; 0 0 t^3/3 t^2/2; 0 0 t^2/2 t]; %% the input matrix of process G=[t^2/2 0 t 0 0 t^2/2 0 t ]; a=35*pi/180; a_v=5/100; a_sensor=45*pi/180; x(1)=8000; %%初始位置 y(1)=12000; for i=1:200 x(i+1)=x(i)+v*cos(a)*t; y(i+1)=y(i)+v*sin(a)*t; end for i=1:200 xradarpositon=0; yradarpositon=0; Zmeasure(1,i)=atan((y(i)-yradarpositon)/(x(i)-xradarpositon))+random('Normal',0,azimutherror,1,1); Zmeasure(2,i)=sqrt((y(i)-yradarpositon)^2+(x(i)-xradarpositon)^2)+random('Normal',0,rangeerror,1,1); xx(i)=Zmeasure(2,i)*cos(Zmeasure(1,i));%%观测值 yy(i)=Zmeasure(2,i)*sin(Zmeasure(1,i)); measureerror=[azimutherror^2 0;0 rangeerror^2]; processerror=tao*processnoise; vNoise = size(processerror,1); wNoise = size(measureerror,1); A=[1 t 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 t; 0 0 0 1]; Anoise=size(A,1); for j=1:2*L+1 Wm(j)=1/(2*(L+ramda)); Wc(j)=1/(2*(L+ramda)); end Wm(1)=ramda/(L+ramda); Wc(1)=ramda/(L+ramda);%+1-alpha^2+belta; %%%权值 if i==1 xerror=rangeerror^2*cos(Zmeasure(1,i))^2+Zmeasure(2,i)^2*azimutherror^2*sin(Zmeasure(1,i))^2; yerror=rangeerror^2*sin(Zmeasure(1,i))^2+Zmeasure(2,i)^2*azimutherror^2*cos(Zmeasure(1,i))^2; xyerror=(rangeerror^2-Zmeasure(2,i)^2*azimutherror^2)*sin(Zmeasure(1,i))*cos(Zmeasure(1,i)); P=[xerror xerror/t xyerror xyerror/t; xerror/t 2*xerror/(t^2) xyerror/t 2*xyerror/(t^2); xyerror xyerror/t yerror yerror/t; xyerror/t 2*xyerror/(t^2) yerror/t 2*yerror/(t^2)]; xestimate=[Zmeasure(2,i)*cos(Zmeasure(1,i)) 0 Zmeasure(2,i)*sin(Zmeasure(1,i)) 0 ]'; end cho=(chol(P*(L+ramda)))';% for j=1:L xgamaP1(:,j)=xestimate+cho(:,j); xgamaP2(:,j)=xestimate-cho(:,j); end Xsigma=[xestimate xgamaP1 xgamaP2]; F=A; Xsigmapre=F*Xsigma; xpred=zeros(Anoise,1); for j=1:2*L+1 xpred=xpred+Wm(j)*Xsigmapre(:,j); end Noise1=Anoise; ppred=zeros(Noise1,Noise1); for j=1:2*L+1 ppred=ppred+Wc(j)*(Xsigmapre(:,j)-xpred)*(Xsigmapre(:,j)-xpred)'; end ppred=ppred+processerror; chor=(chol((L+ramda)*ppred))'; for j=1:L XaugsigmaP1(:,j)=xpred+chor(:,j); XaugsigmaP2(:,j)=xpred-chor(:,j); end Xaugsigma=[xpred XaugsigmaP1 XaugsigmaP2 ]; for j=1:2*L+1 Ysigmapre(1,j)=atan(Xaugsigma(3,j)/Xaugsigma(1,j)) ; Ysigmapre(2,j)=sqrt((Xaugsigma(1,j))^2+(Xaugsigma(3,j))^2); end ypred=zeros(2,1); for j=1:2*L+1 ypred=ypred+Wm(j)*Ysigmapre(:,j); end Pzz=zeros(2,2); for j=1:2*L+1 Pzz=Pzz+Wc(j)*(Ysigmapre(:,j)-ypred)*(Ysigmapre(:,j)-ypred)'; end Pzz=Pzz+measureerror; Pxy=zeros(Anoise,2);

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