matlab六自由度机械臂正运动学程序

时间: 2023-07-29 16:07:18 浏览: 35
以下是一个简单的 MATLAB 六自由度机械臂正运动学程序: ```matlab % DH参数 a = [0 0.4318 0.0203 0 0 0]; d = [0.1273 0 0 0.4318 0 0.20]; alpha = [-pi/2 0 -pi/2 pi/2 -pi/2 0]; theta = [pi/4 pi/6 pi/3 pi/4 pi/6 pi/4]; % 齐次变换矩阵 T = zeros(4,4,6); for i=1:6 T(:,:,i) = [cos(theta(i)) -sin(theta(i))*cos(alpha(i)) sin(theta(i))*sin(alpha(i)) a(i)*cos(theta(i)); sin(theta(i)) cos(theta(i))*cos(alpha(i)) -cos(theta(i))*sin(alpha(i)) a(i)*sin(theta(i)); 0 sin(alpha(i)) cos(alpha(i)) d(i); 0 0 0 1]; end % 计算末端执行器位置 T06 = T(:,:,1)*T(:,:,2)*T(:,:,3)*T(:,:,4)*T(:,:,5)*T(:,:,6); x = T06(1,4); y = T06(2,4); z = T06(3,4); % 输出位置 disp(['x = ', num2str(x)]); disp(['y = ', num2str(y)]); disp(['z = ', num2str(z)]); ``` 其中,a、d、alpha 和 theta 分别是 DH 参数,T 是齐次变换矩阵,T06 是机械臂末端执行器的齐次变换矩阵,x、y 和 z 分别是末端执行器的位置。可以根据实际情况修改 DH 参数和 theta 值,以得到所需的机械臂末端执行器位置。

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好的,以下是一个MATLAB六自由度机械臂正运动学仿真的代码示例: matlab clc clear close all %% DH参数 a1 = 0; a2 = 0; a3 = 0.1; a4 = 0.1; a5 = 0.1; a6 = 0; d1 = 0.1; d2 = 0; d3 = 0; d4 = 0.2; d5 = 0; d6 = 0.1; alpha1 = -pi/2; alpha2 = 0; alpha3 = -pi/2; alpha4 = pi/2; alpha5 = -pi/2; alpha6 = 0; %% 机械臂关节角度 theta1 = 0; theta2 = pi/2; theta3 = 0; theta4 = 0; theta5 = 0; theta6 = 0; %% 计算转换矩阵 T1 = [cos(theta1), -sin(theta1)*cos(alpha1), sin(theta1)*sin(alpha1), a1*cos(theta1); sin(theta1), cos(theta1)*cos(alpha1), -cos(theta1)*sin(alpha1), a1*sin(theta1); 0, sin(alpha1), cos(alpha1), d1; 0, 0, 0, 1]; T2 = [cos(theta2), -sin(theta2)*cos(alpha2), sin(theta2)*sin(alpha2), a2*cos(theta2); sin(theta2), cos(theta2)*cos(alpha2), -cos(theta2)*sin(alpha2), a2*sin(theta2); 0, sin(alpha2), cos(alpha2), d2; 0, 0, 0, 1]; T3 = [cos(theta3), -sin(theta3)*cos(alpha3), sin(theta3)*sin(alpha3), a3*cos(theta3); sin(theta3), cos(theta3)*cos(alpha3), -cos(theta3)*sin(alpha3), a3*sin(theta3); 0, sin(alpha3), cos(alpha3), d3; 0, 0, 0, 1]; T4 = [cos(theta4), -sin(theta4)*cos(alpha4), sin(theta4)*sin(alpha4), a4*cos(theta4); sin(theta4), cos(theta4)*cos(alpha4), -cos(theta4)*sin(alpha4), a4*sin(theta4); 0, sin(alpha4), cos(alpha4), d4; 0, 0, 0, 1]; T5 = [cos(theta5), -sin(theta5)*cos(alpha5), sin(theta5)*sin(alpha5), a5*cos(theta5); sin(theta5), cos(theta5)*cos(alpha5), -cos(theta5)*sin(alpha5), a5*sin(theta5); 0, sin(alpha5), cos(alpha5), d5; 0, 0, 0, 1]; T6 = [cos(theta6), -sin(theta6)*cos(alpha6), sin(theta6)*sin(alpha6), a6*cos(theta6); sin(theta6), cos(theta6)*cos(alpha6), -cos(theta6)*sin(alpha6), a6*sin(theta6); 0, sin(alpha6), cos(alpha6), d6; 0, 0, 0, 1]; T = T1*T2*T3*T4*T5*T6; %% 获得末端执行器的位置和姿态 position = T(1:3, 4); orientation = tform2quat(T); %% 可视化机械臂 figure; plot3(position(1), position(2), position(3), 'ro'); hold on; quiver3(position(1), position(2), position(3), orientation(2), orientation(3), orientation(4), 'b'); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); axis equal; grid on; 请注意,在实际应用中,机械臂的DH参数和关节角度可能会根据具体的机械臂模型而有所不同。因此,您需要根据具体的机械臂模型进行参数的调整。
在MATLAB上进行六自由度机械臂正运动学仿真,通常可以按照以下步骤进行: 1. 定义机械臂的DH参数,这些参数用于描述机械臂中的关节和连杆。 2. 构建机械臂正运动学的转换矩阵,这些矩阵描述了机械臂中各个坐标系之间的变换关系。 3. 根据机械臂的关节角度,计算机械臂各个连杆的变换矩阵。 4. 将机械臂各个连杆的变换矩阵相乘,得到机械臂的正运动学变换矩阵。 5. 从机械臂的正运动学变换矩阵中提取出机械臂末端执行器的位置和姿态信息。 6. 可以使用MATLAB的3D可视化工具箱,将机械臂的末端执行器位置和姿态可视化出来。 下面是一个简单的MATLAB程序,演示了如何进行六自由度机械臂正运动学仿真: % 机械臂的DH参数 a = [0, 0, 0, 0, 0, 0]; d = [0, 0, 0, 0, 0, 0]; alpha = [0, -pi/2, pi/2, -pi/2, pi/2, 0]; theta = [0, 0, 0, 0, 0, 0]; % 构造DH转换矩阵 T = cell(1,6); for i = 1:6 T{i} = [cos(theta(i)), -sin(theta(i))*cos(alpha(i)), sin(theta(i))*sin(alpha(i)), a(i)*cos(theta(i)); sin(theta(i)), cos(theta(i))*cos(alpha(i)), -cos(theta(i))*sin(alpha(i)), a(i)*sin(theta(i)); 0, sin(alpha(i)), cos(alpha(i)), d(i); 0, 0, 0, 1]; end % 计算正运动学变换矩阵 T_total = T{1}*T{2}*T{3}*T{4}*T{5}*T{6}; % 提取位置和姿态信息 position = T_total(1:3,4); orientation = tform2quat(T_total); % 可视化机械臂末端执行器 plot3(position(1), position(2), position(3), 'ro'); hold on; quiver3(position(1), position(2), position(3), orientation(2), orientation(3), orientation(4), 'b'); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); axis equal; 请注意,此代码只提供了机械臂正运动学的基本实现,还有很多细节需要注意。例如,机械臂的DH参数、关节角度和单位可能会影响结果。此外,还需要注意机械臂末端执行器的坐标系和MATLAB中的坐标系之间的转换关系。
以下是一个基本的六自由度机械臂逆运动学通用Matlab程序代码示例: matlab function [q1,q2,q3,q4,q5,q6] = inv_kinematics(T) % T是位姿矩阵,6x6大小的矩阵,代表机械臂末端执行器的位姿 % 求解逆运动学 % 坐标系原点 O = T(1:3,4); % 坐标系z轴 z = T(1:3,3); % 坐标系y轴 y = -T(1:3,2); % 转换成DH参数 [d1,a1,~,~] = dh_parameters(); d6 = 0.088; a6 = 0.2; % 求解逆运动学第一步:求解关节1的角度 q1 = atan2(O(2),O(1)); % 求解逆运动学第二步:求解关节3的角度 r = sqrt(O(1)^2 + O(2)^2); s = O(3) - d1; D = (r^2 + s^2 - a1^2 - a6^2 - d6^2)/(2*a1); q3_1 = atan2(sqrt(1-D^2),D); q3_2 = atan2(-sqrt(1-D^2),D); q2_1 = atan2(s,r) - atan2(a6*sin(q3_1),a1+a6*cos(q3_1)); q2_2 = atan2(s,r) - atan2(a6*sin(q3_2),a1+a6*cos(q3_2)); q3 = [q3_1,q3_2]; q2 = [q2_1,q2_2]; % 求解逆运动学第三步:求解关节2、3、4的角度 for i = 1:length(q2) T1 = get_trans_matrix(q1,q2(i),q3(i),0); T6 = T1\T; R36 = T6(1:3,1:3); p36 = T6(1:3,4); p13 = [a1*cos(q2(i)),a1*sin(q2(i)),d1]; p64 = [-a6*sin(q3(i)),0,a6*cos(q3(i))]'; p16 = p36 - R36*p64; q5_1 = acos(R36(3,3)); q5_2 = -q5_1; q4_1 = atan2(-R36(2,3)/sin(q5_1),-R36(1,3)/sin(q5_1)); q4_2 = atan2(R36(2,3)/sin(q5_2),R36(1,3)/sin(q5_2)); q6_1 = atan2(-R36(3,2)/sin(q5_1),R36(3,1)/sin(q5_1)); q6_2 = atan2(-R36(3,2)/sin(q5_2),R36(3,1)/sin(q5_2)); q4 = [q4_1,q4_2]; q5 = [q5_1,q5_2]; q6 = [q6_1,q6_2]; for j = 1:length(q4) T2 = get_trans_matrix(q1,q2(i),q3(i),q4(j)); T4 = get_trans_matrix(0,0,0,q5(1)); T5 = get_trans_matrix(0,0,0,q6(1)); T3 = T2\T1; T6_1 = T1*T2*T3*T4*T5; T2 = get_trans_matrix(q1,q2(i),q3(i),q4(j)); T4 = get_trans_matrix(0,0,0,q5(2)); T5 = get_trans_matrix(0,0,0,q6(2)); T3 = T2\T1; T6_2 = T1*T2*T3*T4*T5; p6_1 = T6_1(1:3,4); p6_2 = T6_2(1:3,4); if norm(p6_1-p16) < norm(p6_2-p16) q5 = q5_1; q6 = q6_1; else q5 = q5_2; q6 = q6_2; end end end end function T = get_trans_matrix(q1,q2,q3,q4) % 生成位姿矩阵 [d1,a1,~,~] = dh_parameters(); T_01 = get_dh_matrix(q1,d1,a1,-pi/2); T_12 = get_dh_matrix(q2,0,0,pi/2); T_23 = get_dh_matrix(q3,0,0,-pi/2); T_34 = get_dh_matrix(q4,0,0,pi/2); T = T_01*T_12*T_23*T_34; end function T = get_dh_matrix(q,d,a,alpha) % 生成DH矩阵 T = [cos(q),-sin(q)*cos(alpha),sin(q)*sin(alpha),a*cos(q); sin(q),cos(q)*cos(alpha),-cos(q)*sin(alpha),a*sin(q); 0,sin(alpha),cos(alpha),d; 0,0,0,1]; end function [d,a,alpha,q] = dh_parameters() % DH参数 d = [0.333,0,0.316,0,0.384,0.107]; a = [0.035,0.305,0.0,0.0,0.0,0.088]; alpha = [-pi/2,0,-pi/2,pi/2,-pi/2,0]; q = [0,0,0,0,0,0]; end 在这个代码中,我们使用DH参数来描述机械臂的几何结构。程序中的get_dh_matrix函数用于生成DH矩阵,get_trans_matrix函数用于生成位姿矩阵。dh_parameters函数给出了机械臂每个关节的DH参数。inv_kinematics函数是主函数,用于求解逆运动学。它接受一个6x6的位姿矩阵,并返回机械臂每个关节的角度。这个程序使用迭代法求解逆运动学,通过对机械臂的几何结构进行建模,将位姿转换为关节角度,以控制机械臂的运动。
在 Matlab 中进行七自由度机械臂的正运动学推导,你可以按照以下步骤进行: 1. 确定机械臂的几何参数:包括关节的长度、关节的偏移量等。将这些参数定义为符号变量。 2. 创建一个 4x4 的单位矩阵,表示机械臂的初始位姿。 3. 对于每个关节,使用齐次变换矩阵来描述其坐标系相对于基坐标系的变换。齐次变换矩阵在机器人学中可以通过 DH 参数(Denavit-Hartenberg 参数)来计算。 4. 将每个关节的齐次变换矩阵相乘,得到整个机械臂的正运动学变换矩阵。 5. 将得到的正运动学变换矩阵分解为位姿矩阵和旋转矩阵,可以通过取出矩阵的特定元素来获取机械臂的位置和姿态信息。 以下是一个简单的示例代码,演示了如何在 Matlab 中进行七自由度机械臂的正运动学推导: matlab % 机械臂的几何参数 syms a1 a2 a3 d1 d2 d3 theta1 theta2 theta3 % 齐次变换矩阵 A1 = DHMatrix(theta1, d1, a1, 0); A2 = DHMatrix(theta2, d2, a2, 0); A3 = DHMatrix(theta3, d3, a3, 0); % 正运动学变换矩阵 T = A1 * A2 * A3; % 提取位姿和旋转信息 position = T(1:3, 4); orientation = T(1:3, 1:3); % DH 参数的齐次变换矩阵计算函数 function A = DHMatrix(theta, d, a, alpha) A = [cos(theta) -sin(theta)*cos(alpha) sin(theta)*sin(alpha) a*cos(theta); sin(theta) cos(theta)*cos(alpha) -cos(theta)*sin(alpha) a*sin(theta); 0 sin(alpha) cos(alpha) d; 0 0 0 1]; end 你可以根据自己的机械臂几何参数进行相应的替换,并使用上述代码进行正运动学推导。注意,此代码仅适用于简单的七自由度机械臂,如果你的机械臂具有其他特殊结构或运动规律,可能需要进行相应的修改。
首先,需要定义机械臂的几何参数,包括关节长度、关节角度、末端执行器的位置和姿态等。然后,可以使用正向运动学方法计算末端执行器的位置和姿态,也可以使用逆向运动学方法计算关节角度。 以下是一个简单的四自由度机械臂运动学仿真的示例: 假设机械臂的四个关节长度分别为 L1、L2、L3、L4,关节角度分别为 θ1、θ2、θ3、θ4,末端执行器的位置和姿态为 (x, y, z, α, β, γ)。 正向运动学方法: 根据机械臂的几何参数和关节角度,可以计算出末端执行器的位置和姿态,具体方法如下: 1. 计算第一关节到第二关节的变换矩阵 T1_2: T1_2 = DH(L1, 0, 0, θ1) 其中 DH(d, θ, a, α) 表示 DH 参数,表示从前一个坐标系到后一个坐标系的变换矩阵。 2. 计算第二关节到第三关节的变换矩阵 T2_3: T2_3 = DH(L2, 0, 0, θ2) 3. 计算第三关节到第四关节的变换矩阵 T3_4: T3_4 = DH(L3, 0, 0, θ3) 4. 计算第四关节到末端执行器的变换矩阵 T4_5: T4_5 = DH(L4, 0, 0, θ4) 5. 计算从基坐标系到末端执行器坐标系的变换矩阵 T0_5: T0_5 = T1_2 * T2_3 * T3_4 * T4_5 6. 根据 T0_5 可以计算出末端执行器的位置 (x, y, z) 和姿态 (α, β, γ): x = T0_5(1, 4) y = T0_5(2, 4) z = T0_5(3, 4) α = atan2(T0_5(2, 1), T0_5(1, 1)) β = atan2(-T0_5(3, 1), sqrt(T0_5(3, 2)^2 + T0_5(3, 3)^2)) γ = atan2(T0_5(3, 2), T0_5(3, 3)) 逆向运动学方法: 根据末端执行器的位置和姿态,可以计算出关节角度,具体方法如下: 1. 根据末端执行器的位置和姿态,可以计算出第四关节的位置和姿态: T0_4 = inv(T4_5) * T0_5 其中 inv(T) 表示矩阵 T 的逆矩阵。 2. 根据第四关节的位置和姿态,可以计算出关节角度 θ4: θ4 = atan2(T0_4(2, 3), T0_4(1, 3)) 3. 根据第二、三、四关节的位置和姿态,可以计算出第一关节到第四关节的变换矩阵 T1_4: T1_4 = inv(T1_2) * inv(T2_3) * inv(T3_4) * T0_4 4. 根据 T1_4 可以计算出关节角度 θ1、θ2、θ3: θ1 = atan2(T1_4(2, 1), T1_4(1, 1)) θ2 = atan2(sqrt(1 - T1_4(3, 1)^2), T1_4(3, 1)) θ3 = atan2(T1_4(3, 2), T1_4(3, 3)) 以上就是一个简单的四自由度机械臂运动学仿真的示例,可以根据实际需求进行修改和扩展。
六自由度机械臂的正运动学问题是指已知机械臂每个关节的角度,求出末端执行器的位置和姿态。在matlab中,可以使用以下步骤进行六自由度机械臂的正运动学分析: 1. 定义机器人DH参数:机器人DH参数是机器人的基本参数,包括每个关节的长度、偏移量、旋转角度等信息。在matlab中,可以使用 Robotics Toolbox 中的 DH参数类来定义机器人的DH参数。 2. 创建机器人:使用 Robotics Toolbox 中的机器人类来创建机器人对象。 3. 设置机器人关节角度:将机器人每个关节的角度赋值给机器人对象的关节角度属性。 4. 求解正运动学:使用 Robotics Toolbox 中的正运动学函数求解机器人的正运动学问题,得到机器人末端执行器的位置和姿态。 以下是一段matlab代码示例,实现六自由度机械臂的正运动学分析: matlab % 定义机器人DH参数 L1 = Link('d', 0.1, 'a', 0, 'alpha', pi/2); L2 = Link('d', 0, 'a', 0.3, 'alpha', 0); L3 = Link('d', 0, 'a', 0.2, 'alpha', -pi/2); L4 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2); L5 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2); L6 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', 0); % 创建机器人 robot = SerialLink([L1 L2 L3 L4 L5 L6], 'name', '6DOF_robot'); % 设置机器人关节角度 q = [pi/3 pi/4 pi/6 pi/5 pi/3 pi/2]; robot.q = q; % 求解正运动学 T = robot.fkine(q); disp('机器人末端执行器的位置和姿态:'); disp(T); 运行以上代码,即可得到机器人末端执行器的位置和姿态。
以下是一个简单的六自由度机械臂运动学逆解的Matlab代码示例,适用于带有旋转关节和平移关节的机械臂。 假设机械臂共有6个关节,分别为q1、q2、q3、q4、q5、q6,末端执行器的位置为[x, y, z],末端执行器的姿态为[R11, R12, R13; R21, R22, R23; R31, R32, R33],其中R11、R12、R13等为旋转矩阵的元素。 matlab function [q1, q2, q3, q4, q5, q6] = six_dof_robot_ik(x, y, z, R) % 六自由度机械臂运动学逆解 % 输入:末端执行器的位置[x, y, z],末端执行器的姿态矩阵R % 输出:机械臂各关节角度q1、q2、q3、q4、q5、q6 % 机械臂几何参数 l1 = 1; % 第1个关节到第2个关节的长度 l2 = 1; % 第2个关节到第3个关节的长度 l3 = 1; % 第3个关节到第4个关节的长度 l4 = 1; % 第4个关节到第5个关节的长度 l5 = 1; % 第5个关节到第6个关节的长度 l6 = 1; % 第6个关节到末端执行器的长度 % 末端执行器的位置和姿态 T = [R [x; y; z]; 0 0 0 1]; % 计算第1个关节的角度 q1 = atan2(T(2,4), T(1,4)); % 计算第3个关节的角度 a = l2*cos(q1); b = l3*sin(q1); c = T(1,4)*cos(q1) + T(2,4)*sin(q1); d = (a - c)^2 + b^2 - l1^2; q3 = atan2(sqrt(1 - ((d^2)/(4*l1^2))), d/(2*l1)); % 计算第2个关节的角度 q2 = atan2((a - c), b) - atan2(sqrt(1 - ((d^2)/(4*l1^2))), d/(2*l1)); % 计算第4个关节到第6个关节的姿态矩阵 R4 = [cos(q1)*cos(q3) - sin(q1)*sin(q3)*cos(q2) - cos(q1)*sin(q3)*sin(q2), -cos(q1)*sin(q3) - sin(q1)*sin(q2)*cos(q3) - cos(q3)*sin(q1)*cos(q2), sin(q1)*cos(q2) + cos(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q1)*cos(q3)*sin(q2); cos(q3)*sin(q1) + cos(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q1)*cos(q2)*sin(q3), cos(q1)*cos(q2)*cos(q3) - sin(q1)*sin(q3)*sin(q2) - cos(q3)*sin(q1)*sin(q2), -cos(q1)*sin(q2) - cos(q2)*sin(q1)*sin(q3) + cos(q3)*cos(q1)*sin(q2); cos(q2)*sin(q3), -cos(q3)*sin(q2), cos(q2)*cos(q3)]; % 计算第6个关节的角度 q6 = atan2(sqrt(R4(3,2)^2 + R4(3,3)^2), R4(3,1)); % 计算第5个关节的角度 q5 = atan2(R4(2,1), R4(1,1)); % 计算第4个关节的角度 q4 = atan2(R4(3,2)/sin(q6), -R4(3,3)/sin(q6)); end 需要注意的是,上述代码仅为示例,具体实现过程需要根据机械臂的几何参数和关节类型进行相应的编程。
### 回答1: 编写六自由度机械臂控制程序可以遵循以下步骤: 1. 定义机械臂的运动学模型,包括DH参数、正运动学、逆运动学等。 2. 设计机械臂的控制器,可以采用位置控制或力控制等方式,根据具体需求进行选择。 3. 编写matlab程序,将机械臂的控制器与运动学模型相结合,实现机械臂的控制。 4. 在程序中设置输入输出接口,实现与外部设备的数据交互。 5. 进行仿真测试,检验程序的正确性和稳定性,可使用matlab自带的仿真工具箱或第三方仿真软件等。 6. 最后,将程序上传至机械臂控制器中,实现真实物理机械臂的控制。 ### 回答2: 六自由度机械臂控制程序是为了实现对机械臂的运动控制和轨迹规划,下面是一个简单示例: 1. 确定机械臂的动力学参数,包括质量、长度、惯性等参数。 2. 编写正运动学函数,根据机械臂各个关节的角度计算末端执行器的位置和姿态。 3. 编写逆运动学函数,根据末端执行器的位置和姿态计算各个关节的角度,实现末端执行器的精确控制。 4. 设计运动规划算法,如基于关节空间的规划算法或基于任务空间的规划算法,实现机械臂的轨迹规划。 5. 编写运动控制函数,通过控制机械臂各个关节的角度,使机械臂按照规划好的轨迹进行运动。 6. 实现外部控制接口,如通过串口或网络接口接收来自外部设备的控制指令,通过控制程序控制机械臂。 7. 进行仿真和实验验证,通过在Matlab环境下进行仿真,或者连接实际机械臂进行实验,验证控制程序的正确性和实用性。 编写六自由度机械臂控制程序需要理解机械臂的运动学和动力学知识,掌握Matlab语言编程技巧,并进行充分的测试和验证,确保程序的正确性和可靠性。 ### 回答3: 使用MATLAB编写六自由度机械臂控制程序,首先需要定义机械臂的关节角度和末端执行器的期望位置姿态。然后,可以使用逆运动学解算方法将期望位置姿态转化为关节角度。 在MATLAB中,可以使用机械臂动力学模型和控制算法来实现机械臂的控制。例如,可以使用空间向量法或雅可比矩阵法求解机械臂的正运动学和逆运动学问题。在确定关节角度后,可以使用前向运动学模型计算机械臂的末端执行器的实际位置姿态。 控制机械臂的方法包括位置控制、速度控制和力控制等。其中,位置控制是最常见的控制方法。可以使用PID控制器或模型预测控制器来实现机械臂的位置控制。通过不断调整关节角度,实现末端执行器的位置和姿态与期望值的一致性。 此外,还可以使用反馈线性化控制或非线性控制方法来实现机械臂的控制。这些方法可以更好地处理机械臂的非线性动力学特性和不确定性。 编写六自由度机械臂控制程序时,需要编写计算机械臂运动学和动力学的函数,以及控制器的函数。可以使用MATLAB提供的工具箱,例如Robotics System Toolbox和Simulink,来简化机械臂控制程序的编写和仿真。 最后,为了验证程序的正确性,可以使用MATLAB提供的3D可视化工具来显示机械臂的运动轨迹和姿态,并通过与实际机械臂的比对验证程序的准确性。

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩