matlab机器人模型

时间: 2023-07-31 21:08:04 浏览: 61
在MATLAB中,可以使用Robotics System Toolbox来构建机器人模型。该工具箱提供了许多函数和工具,以便用户可以创建、模拟和可视化机器人模型。 以下是使用Robotics System Toolbox创建机器人模型的一般步骤: 1. 创建机器人对象:使用Robotics System Toolbox中的robot函数创建一个机器人对象,并指定其链接结构和关节参数。 2. 定义运动范围:使用Robotics System Toolbox中的jointLimits函数定义机器人各个关节的运动范围。 3. 定义控制方式:使用Robotics System Toolbox中的control函数定义机器人的控制方式,例如PID控制器或模型预测控制器。 4. 进行仿真:使用Robotics System Toolbox中的sim函数进行机器人模型的仿真,并可以使用plot函数可视化机器人的运动轨迹。 5. 进行控制:使用Robotics System Toolbox中的controlSystem函数进行机器人模型的控制,并可以使用plot函数可视化机器人的控制效果。 注意:具体实现细节与机器人类型、结构等有关,需要根据具体情况进行调整。
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matlab 机器人数学模型构建

在MATLAB中,可以使用机器人数学模型来构建机器人的运动学和动力学模型。引用\[1\]提到了使用MATLAB软件来验证Adept机器人的运动学反解。通过编程,可以使用MATLAB来计算机器人的运动轨迹。引用\[2\]中提供了一个示例代码,展示了如何使用MATLAB绘制机械臂的三个自由度。这个代码使用了MATLAB的绘图函数和数学函数来生成机械臂的轨迹。 在现实世界的问题中,机器人的运动学是非常重要的。它可以帮助我们理解机器人的运动方式和姿态,以及如何控制机器人的运动。通过机器人的运动学模型,我们可以解决正向运动学(已知关节角度,求末端执行器的位置和姿态)和逆向运动学(已知末端执行器的位置和姿态,求关节角度)的问题。此外,机器人的运动学模型还可以用于求解机器人的动力学性能,如雅可比矩阵、质量矩阵和重力扭矩等。在MATLAB中,可以使用内置的机器人工具箱来创建机器人的刚体树对象,并进行正向运动学、逆向运动学和动力学的计算。通过导入机器人的URDF文件,可以方便地构建机器人的数学模型。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [matlab机器人运动计算](https://blog.csdn.net/weixin_42142062/article/details/116076264)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [MATLAB机器人运动学与动力学(自己学习用)](https://blog.csdn.net/weixin_39090239/article/details/81867999)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

matlab机器人末端画圆

根据提供的引用内容,有两个问题需要解决。 问题一是文件名有问题,导致.m文件无法执行。文件名为dobot+robot.m,其中有‘+’,无法正确执行启动的代码。解决办法是将文件重命名为dobot_robot.m。也可以选中所有代码,右键,执行所选内容。 问题二是程序执行时报错,错误使用SerialLink/fkine (line 85) q must have 3 columns。出错SerialLink/jacob0 (line 61) Tn = fkine(robot, q); % end-effector transformation。出错SerialLink/ikine (line 153) J0 = jacob0(robot, q);。出错dobot_robot (line 25) q = dobot.ikine(T,'mask',[1 1 1 0 0 0])。这个问题可能是由于机器人的关节角度q的维度不正确导致的。在这种情况下,需要确保关节角度q是一个3列的矩阵。你可以检查一下你的关节角度q的维度是否正确。 关于matlab机器人末端画圆的问题,可以使用matlab的Robotics System Toolbox来实现。下面是一个示例代码,演示了如何使用matlab机器人模型和运动学函数来控制机器人末端画圆: ```matlab % 创建机器人模型 robot = loadrobot('dobot'); % 设置机器人的关节角度 q = [0, pi/4, 0, pi/2, 0]; % 创建一个圆的路径 radius = 0.1; % 圆的半径 theta = linspace(0, 2*pi, 100); % 角度范围 x = radius * cos(theta); % x坐标 y = radius * sin(theta); % y坐标 z = zeros(size(theta)); % z坐标 % 将路径转换为机器人末端的位姿 poses = zeros(4, 4, length(theta)); for i = 1:length(theta) T = transl(x(i), y(i), z(i)); poses(:, :, i) = robot.fkine(q) * T; end % 控制机器人末端画圆 for i = 1:length(theta) robot.animate(poses(:, :, i)); drawnow; end ``` 这段代码首先创建了一个dobot机器人模型,然后设置了机器人的关节角度。接下来,创建了一个圆的路径,并将路径转换为机器人末端的位姿。最后,通过循环控制机器人末端沿着圆形路径移动,并使用`robot.animate`函数实时显示机器人的运动。

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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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