matlab协作机器人建模

时间: 2023-08-24 13:09:53 浏览: 181

机器人MATLAB仿真

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);

在Matlab中，可以使用Simulink Robotics Arena来进行协作机器人的建模。Simulink Robotics Arena是一个用于机器人建模和仿真的工具，它提供了丰富的功能和库，可以用于机器人的运动学、动力学、视觉/力觉传感器采集、运动规划和系统集成等方面的建模和仿真。\[2\] 你可以使用Matlab/Simulink编程来编写机器人的控制器，实现实时仿真控制。同时，你还可以配合视觉传感器、力觉传感器、末端夹持器、气路等配件，构建一个多功能的机器人工作站。\[2\] 如果你对如何在Matlab中进行机器人建模和控制感兴趣，你可以参考Matlab官方网站上的相关资源和教程，其中包括视频教程和示例代码，可以帮助你更好地理解和应用Matlab/Simulink Robotics Arena。\[1\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [MATLAB机器人工具箱--双足机器人建模](https://blog.csdn.net/weixin_39090239/article/details/111877942)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [基于Matlab的开源六自由度协作机器人实验平台](https://blog.csdn.net/weixin_32338107/article/details/115821639)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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