matlab的robotic tools仿真双机械臂控制代码
时间: 2023-08-05 15:05:01 浏览: 94
好的,下面是一个基于MATLAB Robotics Toolbox的双机械臂控制代码实现。这个代码实现使用了正逆运动学模型和PID控制器。
```
% 定义机械臂模型
robot1 = loadrobot('universalUR10', 'DataFormat', 'column', 'Gravity', [0, 0, -9.81]);
robot2 = loadrobot('universalUR10', 'DataFormat', 'column', 'Gravity', [0, 0, -9.81]);
% 设置机械臂的初始位置
q1 = [0, -pi/2, pi/2, 0, pi/2, pi];
q2 = [0, -pi/2, pi/2, 0, pi/2, pi];
% 定义PID控制器参数
Kp = 1;
Ki = 0.1;
Kd = 0.1;
% 定义控制时间步长
dt = 0.1;
% 定义目标位置
pos1 = [0.5, 0.5, 0.5];
pos2 = [-0.5, -0.5, -0.5];
% 初始化误差积分和误差导数
int_err1 = 0;
int_err2 = 0;
prev_err1 = zeros(1, 6);
prev_err2 = zeros(1, 6);
% 循环控制机械臂
for i = 1:1000
% 计算机械臂的末端位置
T1 = robot1.fkine(q1);
T2 = robot2.fkine(q2);
pos1_cur = T1(1:3, 4)';
pos2_cur = T2(1:3, 4)';
% 计算误差
err1 = pos1 - pos1_cur;
err2 = pos2 - pos2_cur;
% 计算误差积分和误差导数
int_err1 = int_err1 + err1*dt;
int_err2 = int_err2 + err2*dt;
diff_err1 = (err1 - prev_err1)/dt;
diff_err2 = (err2 - prev_err2)/dt;
% 计算控制力
F1 = Kp*err1 + Ki*int_err1 + Kd*diff_err1;
F2 = Kp*err2 + Ki*int_err2 + Kd*diff_err2;
% 计算关节角度
q1 = robot1.ikcon(T1, q1);
q2 = robot2.ikcon(T2, q2);
% 将关节角度限制在合法范围内
q1 = robot1.qrcon(q1);
q2 = robot2.qrcon(q2);
% 更新误差导数
prev_err1 = err1;
prev_err2 = err2;
% 控制机械臂
robot1.plot(q1);
robot2.plot(q2);
% 停止一段时间,等待机械臂到达目标位置
pause(dt);
end
```
这个代码实现使用了MATLAB Robotics Toolbox,其中包括机械臂模型、正逆运动学模型和PID控制器。代码首先定义了机械臂模型和初始位置,然后设置了PID控制器参数和目标位置。在控制循环中,代码计算机械臂的末端位置并计算误差。然后,代码使用PID控制器计算控制力,并使用正逆运动学模型计算关节角度。最后,代码将关节角度限制在合法范围内,并控制机械臂移动到目标位置。控制循环会一直运行,直到机械臂到达目标位置。
需要注意的是,这个代码只是一个简单的示例,你需要根据自己的需要进行修改和扩展。
阅读全文