机械臂模拟抓握水杯代码

以下是一个简单的机械臂模拟抓握水杯的示例代码：

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 机械臂关节角度初始化
q1 = 0
q2 = 0
q3 = 0

# 机械臂长度初始化
L1 = 1
L2 = 1
L3 = 1

# 目标位置初始化
x_goal = 2
y_goal = 0
z_goal = 1

# 定义正运动学函数
def forward_kinematics(q1, q2, q3, L1, L2, L3):
    x = L1 * math.cos(q1) + L2 * math.cos(q1+q2) + L3 * math.cos(q1+q2+q3)
    y = L1 * math.sin(q1) + L2 * math.sin(q1+q2) + L3 * math.sin(q1+q2+q3)
    z = 0
    return x, y, z

# 定义逆运动学函数
def inverse_kinematics(x_goal, y_goal, z_goal, L1, L2, L3):
    # 计算机械臂末端执行器到目标位置的距离
    d = math.sqrt(x_goal ** 2 + y_goal ** 2 + z_goal ** 2)
    
    # 判断目标位置是否超出机械臂的工作范围
    if d > (L1 + L2 + L3):
        print("目标位置超出机械臂的工作范围！")
        return None
    
    # 计算机械臂第三个关节的角度
    q3 = math.acos((L2 ** 2 + L3 ** 2 - d ** 2) / (2 * L2 * L3))
    
    # 计算机械臂第二个关节的角度
    q2 = math.atan2(z_goal, math.sqrt(x_goal ** 2 + y_goal ** 2)) - math.atan2(L3 * math.sin(q3), L2 + L3 * math.cos(q3))
    
    # 计算机械臂第一个关节的角度
    q1 = math.atan2(y_goal, x_goal) - math.atan2(L3 * math.sin(q3 + q2) + L2 * math.sin(q2), L1 + L3 * math.cos(q3 + q2) + L2 * math.cos(q2))
    
    return q1, q2, q3

# 计算机械臂当前位置
x, y, z = forward_kinematics(q1, q2, q3, L1, L2, L3)
print("机械臂当前位置：", x, y, z)

# 计算机械臂关节角度
q1, q2, q3 = inverse_kinematics(x_goal, y_goal, z_goal, L1, L2, L3)

# 打印机械臂关节角度
print("机械臂关节角度：", q1, q2, q3)

# 更新机械臂位置
x, y, z = forward_kinematics(q1, q2, q3, L1, L2, L3)
print("机械臂更新后的位置：", x, y, z)

# 绘制机械臂运动轨迹
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot([0, L1*np.cos(q1), L1*np.cos(q1)+L2*np.cos(q1+q2), x_goal], [0, L1*np.sin(q1), L1*np.sin(q1)+L2*np.sin(q1+q2), y_goal], [0, 0, 0, z_goal], 'r')
plt.show()

该代码使用 Python 语言实现了机械臂抓握水杯的模拟，其中包括正逆运动学的计算和机械臂轨迹的绘制等。需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际的机械臂抓握任务可能需要更加复杂的控制算法和运动规划方法。