如何根据《机器人学导论》中图3-21所示的PUMA 560连杆参数,通过RTB软件构建该机器人模型?并执行代码以显示机器人的关键几何和动力学属性,具体应调用哪个函数来实现.display()功能?

时间: 2024-10-24 17:04:54 浏览: 62
在《机器人学导论》这本书中,如欲根据图3-21所示的PUMA 560连杆参数使用RTB(Robot Toolbox for MATLAB)构建机器人模型,你需要按照以下步骤操作: 1. 首先,确保你已经安装了Robotics System Toolbox(RTB)和MATLAB环境。 2. 加载RTB工具箱,通常在MATLAB命令窗口输入`rtb`。 3. 使用RTB提供的`puma560`函数创建机器人模型,它会基于给定的连杆参数。例如: ```matlab robot = puma560; ``` 4. 调整连杆长度和关节角度等参数,如果需要的话。这通常通过设置`robot.Link`或`robot.Joint`结构体的属性完成。 5. 为了展示机器人的关键几何属性,你可以使用`display(robot)`或者`show(robot)`. 这将显示机器人的机械连接、关节位置等信息。 6. 对于动力学属性的显示,虽然RTB本身没有直接提供`.display()`函数,但你可以查看和分析机器人模型的动力学模型,例如通过`robot.Dynamics`查看其动力学数据。 请注意,具体的函数名可能会有更新,因为RTB是随着MATLAB版本的发展而变化的。执行上述步骤后,根据RTB文档查找最新的函数来进行动态属性的分析。
相关问题

如何根据PUMA 560的连杆长度等具体参数(参见机器人学导论中的图3-21),在Robotics Toolbox (RTB)中构建该机器人模型?并且,如何使用RTB的.display()函数来显示和验证机器人的关键几何和动力学属性?全部函数

在Robotics Toolbox (RTB) 中,为了根据PUMA 560的连杆长度等具体参数构建模型,你可以按照以下步骤进行: 1. **导入必要的库**: ```matlab if ~isToolboxAvailable(' RoboticsSystem') error('Please install the Robotics System Toolbox'); end ``` 2. **加载PUMA 560模型**: ```matlab % 如果你想使用默认参数(图3-21所示),可以直接创建模型 robot = puma560; % 或者如果你有特定参数,可以自定义Link和Joint结构 linkLengths = [...]; % PUMA 560各关节的连杆长度 jointAngles = [...]; % 各关节初始位置 robot = createRobot('Puma560', 'Link', linkLengths, 'Joint', jointAngles); ``` 3. **验证几何属性**: 使用`.display()`函数可以查看机器人的基本结构,包括链接和关节配置: ```matlab display(robot); % 显示几何信息 show(robot) % 可视化机器人 ``` 4. **获取动力学属性**: RTB中的`getDynamics`函数可以返回机器人模型的动力学信息: ```matlab dynamics = getDynamics(robot); % 获取动力学矩阵 ``` 5. **验证动力学**: 要验证动力学属性,你可以检查如质心位置、转动惯量、摩擦系数等。例如,查看所有关节的转动惯量: ```matlab inertiaMatrix = dynamics.InertiaMatrix; % 转动惯量矩阵 ``` 6. **执行.display()函数以显示**: RTB的`.display`通常是用于图形化展示,对于动力学数据,可能需要其他函数或直接访问变量,比如上面提到的`inertiaMatrix`。 注意:以上代码示例是基于假设你已安装好RTB,并且图3-21中的参数已经被转换成合适的数组形式。实际操作时,可能需要根据实际参数和RTB的最新版本进行调整。

基于机器人学,设计一个可以设定目的地,并能在移动过程中避障的简单机器人。使用 matlab工具箱-RTB工具箱10.3,建立机器人模型, 并对其进行绘制。

好的,根据您的要求,我将基于机器人学,设计一个可以设定目的地,并能在移动过程中避障的简单机器人,并使用 matlab工具箱-RTB工具箱10.3建立机器人模型,并对其进行绘制。 首先,我们需要创建机器人模型的参数。以下是一个简单的机器人模型参数示例: ```matlab a = [0, 0, 0.15, 0.35, 0, 0]; alpha = [-pi/2, pi/2, 0, 0, -pi/2, pi/2]; d = [0.36, 0, 0, 0.42, 0, 0.08]; theta = [0, 0, 0, 0, 0, 0]; ``` 接下来,我们可以使用 `SerialLink` 函数来创建机器人模型: ```matlab robot = SerialLink([ Revolute('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'offset', theta(1)), Revolute('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'offset', theta(2)), Revolute('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'offset', theta(3)), Revolute('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'offset', theta(4)), Revolute('d', d(5), 'a', a(5), 'alpha', alpha(5), 'offset', theta(5)), Revolute('d', d(6), 'a', a(6), 'alpha', alpha(6), 'offset', theta(6)) ], 'name', 'robot'); ``` 现在,我们需要设计机器人的移动方式。我们可以使用基本的控制算法,如逆运动学,来实现机器人移动。对于避障,我们可以使用传感器来检测障碍物,并使用基本的算法来避免碰撞。 以下是一个简单的控制算法示例: ```matlab % 设定目标位置 target = [0.5, 0.5, 0]; % 获取当前关节角度 q0 = robot.getpos(); % 计算逆运动学解 q = robot.ikine(transl(target), q0, 'mask', [1, 1, 1, 0, 0, 0]); % 控制机器人移动 robot.plot(q); % 检测障碍物 obstacle_detected = detect_obstacle(); % 如果有障碍物,执行避障算法 if obstacle_detected avoid_obstacle(); end ``` 在这个示例中,我们首先设定了目标位置,然后使用逆运动学计算关节角度,控制机器人移动到目标位置。然后,我们检测障碍物,并在遇到障碍物时执行避障算法。 对于避障算法,我们可以使用简单的避障策略,如旋转、绕开障碍物等。以下是一个简单的避障算法示例: ```matlab function avoid_obstacle() % 计算当前机器人的位置和方向 T = robot.fkine(robot.getpos()); pos = T(1:3,4); dir = T(1:3,3); % 计算旋转方向(顺时针或逆时针) if rand() > 0.5 rot_dir = [0, 0, 1]; else rot_dir = [0, 0, -1]; end % 旋转一定角度 q = robot.ikcon(T*transl(-pos)*trot(rot_dir, pi/4)); robot.plot(q); % 绕开障碍物 q = robot.ikcon(T*transl([0, 0, 0.1])*trot(rot_dir, pi/4)); robot.plot(q); end ``` 在这个示例中,我们首先计算当前机器人的位置和方向,然后随机选择旋转方向,并旋转一定角度。然后,我们使用逆运动学计算机器人的关节角度,将其绕过障碍物。最后,我们使用 `plot` 函数将机器人移动到新的位置。 希望这能帮助到您。
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