%% 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; %D-H参数表 theta1 = 0; D1 = 5; A1 = 5; alpha1 = pi/2; offset1 = 0; theta2 = 0;D2 = 0; A2 = 20; alpha2 = 0; offset2 = 0; theta3 = 0; D3 = 0; A3 = 5; alpha3 = pi/2; offset3 = 0; theta4 = 0; D4 = 20; A4 = 0; alpha4 = pi/2; offset4 = 0; theta5 = 0; D5 = 0; A5 = 0; alpha5 = pi/2; offset5 = 0; theta6 = 0; D6 = 10; A6 = 0; alpha6 = 0; offset6 = 0; 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');绘制一段正弦路径

这段代码是建立一个多轴机器人，并进行轨迹规划，利用标准D-H法来确定机械臂的参数，然后利用Link类函数建立机械臂的各个关节，并设置每个关节的旋转角度范围，最后利用SerialLink类函数建立机械臂，并利用teach函数绘制机械臂的运动轨迹。

其中，D-H参数表是机械臂的参数表，包括每个关节的转角、连接长度、连杆长度和旋转角度，offset是建立初始的偏转角。qlim则是利用qlim设置每个关节的旋转角度范围。

最后，利用正弦函数生成一段路径，并将机械臂运动到该路径上。

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%% 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。

改进以下代码，使机器人的运动轨迹为一个半径为3的圆clear; close all; clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % diff_vel p2p Motion Control 两轮差速任意姿态到达目标点 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% input 输入 % Goal -----------目标位姿 % r --------------驱动轮半径(m) % l --------------轮间距，两驱动轮中心间距(m) % InitPos --------初始位姿 % goal_rad -------目标半径(m) % lin_vel_lim ----速度限幅(m/s) % lin_acc_lim ----加速度限幅(m/s^2) % ang_vel_lim ----角速度限幅(rad/s) % ang_acc_lim ----角加速度限幅(rad/s^2) % ctrl_fre -------控制频率(hz) % max_sim_time ---最大仿真时长(s) %% output 输出 % lin_vel --------车体线速度(m/s) % ang_vel --------车体角速度(rad/s)(右手定则) % theta ----------姿态角（rad） % v_l ------------左轮转动线速度(m/s) % v_r ------------右轮转动线速度(m/s) % phiL -----------左轮正方向转动角速度，记反转速度为负值(rad/s) % phiR -----------右轮正方向转动角速度，记反转速度为负值(rad/s) %% 位姿信息 % Pos = [x, y ,theta] %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 仿真开始 InitPos = [1, 0, 0]; Goal = [5,4,0]; r = 0.15; l = 0.4; goal_rad = 0.05; ctrl_fre = 100; max_sim_time = 100; lin_vel_lim = 1.2; lin_acc_lim = lin_vel_lim/2; ang_vel_lim = 1.5; ang_acc_lim = 0.8; sim('diff_vel_motion_ctrl_system.slx'); PlotTracking; %画图

可以将机器人运动的目标点改为固定的圆周上的点，以实现运动轨迹为一个半径为3的圆。具体步骤如下：

1. 定义一个固定圆心为(0,0)、半径为3的圆，假设圆心角为theta。

2. 每次仿真时，将机器人的目标点设置为圆上的点(x,y)，其中x=3*cos(theta)、y=3*sin(theta)。

3. 每次仿真时，将theta增加一个固定值delta_theta，使机器人沿着圆周运动。

修改后的代码如下：

clear;
close all;
clc

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% diff_vel p2p Motion Control 两轮差速任意姿态到达目标点
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% input 输入
% Goal -----------目标位姿
% r --------------驱动轮半径(m)
% l --------------轮间距，两驱动轮中心间距(m)
% InitPos --------初始位姿
% goal_rad -------目标半径(m)
% lin_vel_lim ----速度限幅(m/s)
% lin_acc_lim ----加速度限幅(m/s^2)
% ang_vel_lim ----角速度限幅(rad/s)
% ang_acc_lim ----角加速度限幅(rad/s^2)
% ctrl_fre -------控制频率(hz)
% max_sim_time ---最大仿真时长(s)
%% output 输出
% lin_vel --------车体线速度(m/s)
% ang_vel --------车体角速度(rad/s)(右手定则)
% theta ----------姿态角（rad）
% v_l ------------左轮转动线速度(m/s)
% v_r ------------右轮转动线速度(m/s)
% phiL -----------左轮正方向转动角速度，记反转速度为负值(rad/s)
% phiR -----------右轮正方向转动角速度，记反转速度为负值(rad/s)
%% 位姿信息
% Pos = [x, y ,theta]
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%% 仿真开始
InitPos = [1, 0, 0];
r = 0.15;
l = 0.4;
goal_rad = 0.05;
ctrl_fre = 100;
max_sim_time = 100;
lin_vel_lim = 1.2;
lin_acc_lim = lin_vel_lim/2;
ang_vel_lim = 1.5;
ang_acc_lim = 0.8;
delta_theta = pi/100; % 每次增加的圆心角

sim_time = 0;
theta = 0;
while sim_time < max_sim_time
sim('diff_vel_motion_ctrl_system.slx');
PlotTracking;
theta = theta + delta_theta;
sim_time = sim_time + 1/ctrl_fre;
Goal = [3*cos(theta), 3*sin(theta), 0];
end

% 画图
function PlotTracking
hold on;
plot(Goal(1), Goal(2), 'ro', 'LineWidth', 2);
plot(Position(:,1), Position(:,2), 'b-', 'LineWidth', 2);
axis equal;
xlabel('x (m)');
ylabel('y (m)');
title('Robot Tracking');
drawnow;
end