利用matlab对hsrjr机器人进行正逆运动学分析、动力学分析、轨迹规划

1 正逆运动学分析

正逆运动学分析的代码示例如下：

% 定义机器人的DH参数
a = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
alpha = [-pi/2, pi/2, -pi/2, pi/2, -pi/2, pi/2];
d = [0.15, 0, 0.25, 0, 0.25, 0];
theta = [0, 0, 0, 0, 0, 0];

% 创建机器人对象
robot = SerialLink([theta' d' a' alpha'], 'name', 'HSR-JR');

% 正运动学分析
q = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
T = robot.fkine(q);
disp('正运动学结果：');
disp(T);

% 逆运动学分析
T = transl(0.5, 0.5, 0.7) * trotx(-pi/2) * troty(pi/2);
q = robot.ikine(T, 'mask', [1 1 1 0 0 1]);
disp('逆运动学结果：');
disp(q);

在上述代码中，我们首先定义了机器人的DH参数，然后创建了一个机器人对象。接着，我们使用机器人对象的fkine函数求解正运动学，并输出结果。最后，我们使用机器人对象的ikine函数求解逆运动学，并输出结果。

2. 动力学分析

动力学分析的代码示例如下：

% 定义机器人的DH参数
a = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
alpha = [-pi/2, pi/2, -pi/2, pi/2, -pi/2, pi/2];
d = [0.15, 0, 0.25, 0, 0.25, 0];
theta = [0, 0, 0, 0, 0, 0];

% 创建机器人对象
robot = SerialLink([theta' d' a' alpha'], 'name', 'HSR-JR');

% 定义机器人的质量参数
m = [5.7, 2.7, 3.6, 1.7, 1.5, 0.3];
r = [0, 0.1, 0.2; 0, 0, 0; 0, 0.05, 0; 0, 0, 0.05; 0, 0.05, 0; 0, 0, 0.05];

% 定义重力
g = [0; 0; -9.81];

% 定义末端执行器的期望轨迹
T = ctraj(transl(0.5, 0.5, 0.5), transl(0.8, 0.8, 0.8), 100);

% 定义末端执行器的期望速度和加速度
Tdot = zeros(4, 4, 100);
Tddot = zeros(4, 4, 100);

% 使用fdyn函数求解动力学
tau = robot.fdyn(m, r, g, T, Tdot, Tddot);

% 输出关节力矩
disp('动力学结果：');
disp(tau);

在上述代码中，我们首先定义了机器人的DH参数，然后创建了一个机器人对象。接着，我们定义了机器人的质量参数和重力，并定义了末端执行器的期望轨迹、速度和加速度。最后，我们使用机器人对象的fdyn函数求解动力学，并输出关节力矩。

3. 轨迹规划

轨迹规划的代码示例如下：

% 定义机器人的DH参数
a = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
alpha = [-pi/2, pi/2, -pi/2, pi/2, -pi/2, pi/2];
d = [0.15, 0, 0.25, 0, 0.25, 0];
theta = [0, 0, 0, 0, 0, 0];

% 创建机器人对象
robot = SerialLink([theta' d' a' alpha'], 'name', 'HSR-JR');

% 定义起点和终点
q0 = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
qf = [pi/2, pi/2, pi/2, pi/2, pi/2, pi/2];

% 生成轨迹
t = linspace(0, 1, 100);
traj = jtraj(q0, qf, t);

% 显示轨迹
robot.plot(traj);

在上述代码中，我们首先定义了机器人的DH参数，然后创建了一个机器人对象。接着，我们定义了起点和终点，并使用jtraj函数生成了轨迹。最后，我们使用机器人对象的plot函数显示轨迹。