微分变化原理将机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差积累到末端位姿的误差,构造几何参数误差模型如何运用MATLAB对误差模型的正确性进行仿真验证。写出代码及解释

时间: 2024-02-21 16:59:39 浏览: 138
在机器人运动学中,微分变化原理是一种常用的误差分析方法,用于将机器人各个连杆之间的微小原始偏差积累到末端位置的误差中。在这个过程中,几何参数误差模型扮演着重要的角色,它描述了机器人末端位姿误差与几何参数误差之间的关系。 为了验证几何参数误差模型的正确性,可以利用MATLAB进行仿真。具体步骤如下: 1. 定义机器人的运动学模型,包括各个连杆的长度、关节角度等。 2. 根据几何参数误差模型,引入各个参数的偏差,并将误差传递到末端位置。 3. 计算机器人的末端位置,得到位置误差。 4. 对比仿真结果与理论计算结果,验证几何参数误差模型的正确性。 下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于验证机器人的末端位置误差: ``` % 机器人运动学模型 L1 = 1; % 连杆长度 L2 = 1; theta1 = 0; % 关节角度 theta2 = 0; % 引入几何参数误差 dL1 = 0.01; % 连杆长度误差 dL2 = -0.02; dtheta1 = 0.1; % 关节角度误差 dtheta2 = -0.2; % 计算机器人末端位置 x = L1*cos(theta1) + L2*cos(theta1+theta2); y = L1*sin(theta1) + L2*sin(theta1+theta2); dx = -dL1*cos(theta1) - dL2*cos(theta1+theta2) - (L1+dL1)*sin(theta1)*dtheta1 - (L2+dL2)*sin(theta1+theta2)*(dtheta1+dtheta2); dy = -dL1*sin(theta1) - dL2*sin(theta1+theta2) + (L1+dL1)*cos(theta1)*dtheta1 + (L2+dL2)*cos(theta1+theta2)*(dtheta1+dtheta2); % 显示结果 fprintf('机器人末端位置误差:%.4f, %.4f\n', dx, dy); ``` 在这个示例中,我们定义了一个简单的2自由度机器人,并引入了连杆长度误差和关节角度误差。计算机器人的末端位置,并输出位置误差。 通过改变误差参数的大小和方向,我们可以验证几何参数误差模型的正确性。如果仿真结果与理论计算结果相符,说明几何参数误差模型是正确的。
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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);

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