机器人刚度matlab代码

机器人刚度（stiffness）是指机器人在特定位置处对关节角度变化的敏感程度，通常用切比雪夫范数来表示。以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算机器人在给定位置处的刚度：

% 定义机器人模型
robot = robotics.RigidBodyTree;
% 加载机器人模型文件
robot = importrobot('robot_model.urdf');
% 指定机器人当前位置
q = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6];
% 计算机器人在指定位置处的雅可比矩阵
J = geometricJacobian(robot, q);
% 计算切比雪夫范数
stiffness = norm(J, inf);
% 显示结果
disp(['机器人在位置 [', num2str(q), '] 处的刚度为 ', num2str(stiffness)]);

以上代码中，我们使用了Robotics System Toolbox中的`Robotics.RigidBodyTree`类来定义机器人模型，并使用`importrobot`函数从URDF文件中加载模型。然后，我们指定机器人的当前位置并计算其雅可比矩阵。最后，我们使用`norm`函数计算切比雪夫范数，并将结果显示在屏幕上。

相关问题

弹簧倒立摆双足机器人matlab代码

以下是一个简单的弹簧倒立摆双足机器人的 MATLAB 代码，仅供参考：

% 参数设置
g = 9.81; % 重力加速度
mc = 2; % 车的质量
mp = 0.5; % 杆的质量
l = 0.5; % 杆长
k = 1000; % 弹簧刚度
b = 50; % 弹簧阻尼
T = 0.02; % 采样时间

% 初始状态
x0 = [0; 0; pi+0.1; 0; 0; pi-0.1];

% 控制器设计
A = [0, 1, 0, 0, 0, 0;
     0, -b/mc, 0, -k/mc, k/mc, 0;
     0, 0, 0, 1, 0, 0;
     0, k/mp, -g, -(b+k)/mp, 0, 0;
     0, -k/mp, 0, k/mp, -b/mp, 0;
     0, 0, 0, 0, 0, 0];
B = [0; 1/mc; 0; 0; 0; 1/mp];
Q = diag([10, 1, 100, 1, 1, 100]); % 状态权重矩阵
R = 0.1; % 输入权重矩阵
[K, S, e] = lqr(A, B, Q, R); % LQR控制器参数

% 仿真
t = 0:T:10;
x = zeros(6, length(t));
x(:, 1) = x0;
for i = 2:length(t)
    u = -K * x(:, i-1);
    xdot = [x(2, i-1);
            (-b*x(2, i-1)-k*(x(1, i-1)-x(3, i-1))+u(1))/mc;
            x(4, i-1);
            (k*(x(1, i-1)-x(3, i-1))-g*mp*x(3, i-1)-b*x(4, i-1))/mp;
            (-k*(x(1, i-1)-x(3, i-1))-b*x(5, i-1))/mp;
            u(2)];
    x(:, i) = x(:, i-1) + xdot * T;
end

% 绘图
figure(1);
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x(1,:), 'b', t, x(3,:), 'r');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('杆的角度 (rad)');
legend('左脚', '右脚');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, x(2,:), 'b', t, x(4,:), 'r');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('杆的角速度 (rad/s)');
legend('左脚', '右脚');

注意，这只是一个简单的仿真示例，实际的弹簧倒立摆双足机器人控制器可能更加复杂，需要更多的参数和模型。

机器人导纳控制matlab源码

机器人导纳控制是指通过力传感器等监测装置实时感知机器人末端执行器与环境相互作用的力、力矩等信息，根据设定的导纳参数，将机器人末端执行器的运动控制与环境相互作用的力进行实时调节和控制的一种方法。机器人导纳控制的实现需要编写相应的控制算法，并进行仿真和实验验证。

Matlab是一种功能强大的科学计算软件，可以进行数值计算、绘图和编程等操作。在机器人导纳控制的实现中，可以利用Matlab来进行算法的编写和仿真。

实现机器人导纳控制的Matlab源码主要包括以下几个方面：

1. 动力学模型的建立：根据机器人的结构特点和运动学参数，通过Matlab进行建模，并获取机器人末端执行器的位置、速度和加速度等信息。

2. 力传感器的数据获取：通过Matlab读取连接在机器人末端执行器上的力传感器数据，获取环境对机器人作用的力、力矩等信息。

3. 导纳参数设定：根据需求和控制目标，设定机器人导纳控制的参数，包括刚度和阻尼等。

4. 导纳控制算法的编写：根据机器人导纳控制的原理，利用Matlab编写相应的导纳控制算法，实现机器人末端执行器运动的调节和控制。

5. 控制指令的发送：通过Matlab将计算得到的控制指令发送给机器人的控制器，实现对机器人末端执行器的运动控制。

6. 仿真与实验验证：利用Matlab进行导纳控制算法的仿真和实验验证，通过对机器人的位置、力传感器数据等进行监测和分析，评估导纳控制算法的性能和效果。

总之，通过编写Matlab源码来实现机器人导纳控制，可以有效地控制和调节机器人末端执行器在与环境相互作用时的运动，提高机器人在不同工作场景中的操作性能和灵活性。