% 定义机器人模型 clear; clc; du = pi/180; L1(1)=Link('theta',90*du,'a', 0, 'alpha',0,'qlim',[180,365],'modified'); L1(2)=Link('d',0,'a',185, 'alpha',0,'qlim',[3*du,63*du],'modified'); L1(3)=Link('d',90,'a', 0, 'alpha',pi/2,'qlim',[60*du,120*du],'modified'); L1(4)=Link('theta',0,'a', 120, 'alpha',pi/2,'qlim',[230,326],'modified'); Needle=SerialLink(L1,'name','Needle'); % 随机生成关节转角值,并计算末端执行器位姿矩阵 q_rand = (rand(1,4) - 0.5) .* [pi, pi/2, pi/2, pi/2]; % 生成在[-pi/2, pi/2]范围内的随机角度值 T_rand = Needle.fkine(q_rand); % 使用自己编写的逆运动学函数求解关节角度值 q = myikine_B(T_rand); % 输出结果 disp("随机生成的关节角度值:") disp(q_rand) disp("关节角所对应的末端执行器位姿矩阵:") disp(T_rand) disp("使用自己编写的逆运动学函数求解得到的关节角度值:") disp(q)这段代码我想将随机生成的位姿矩阵中的位置运用自己编写的逆运动学函数求出关节角,MATLAB证怎么实现帮我续写代码优化代码

时间: 2023-12-02 09:06:06 浏览: 37
你可以继续编写一个函数用来求解逆运动学,并将输入参数设为末端执行器的位姿矩阵,代码如下: ```matlab function q = myikine_B(T) % 逆运动学求解函数,输入末端执行器位姿矩阵 T,输出关节角度矩阵 q % 定义机器人模型 du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du, 'a', 0, 'alpha', 0, 'qlim', [180, 365], 'modified'); L1(2) = Link('d', 0, 'a', 185, 'alpha', 0, 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', 90, 'a', 0, 'alpha', pi/2, 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0, 'a', 120, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230, 326], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); % 求解逆运动学 q = Needle.ikine(T, 'mask', [1 1 1 0 0 1]); end ``` 然后你可以直接调用 myikine_B 函数来求解逆运动学,代码如下: ```matlab % 随机生成关节转角值,并计算末端执行器位姿矩阵 q_rand = (rand(1,4) - 0.5) .* [pi, pi/2, pi/2, pi/2]; T_rand = Needle.fkine(q_rand); % 使用自己编写的逆运动学函数求解关节角度值 q = myikine_B(T_rand); % 输出结果 disp("随机生成的关节角度值:") disp(q_rand) disp("关节角所对应的末端执行器位姿矩阵:") disp(T_rand) disp("使用自己编写的逆运动学函数求解得到的关节角度值:") disp(q) ```

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clc; du = pi/180; L1(1)=Link('theta',-123du,'a', 0, 'alpha',0,'qlim',[180,365],'modified'); L1(2)=Link('d',0,'a',185, 'alpha',0,'qlim',[3du,63du],'modified'); L1(3)=Link('d',90,'a', 0, 'alpha',pi/2,'qlim',[60du,120du],'modified'); L1(4)=Link('theta',0,'a', 120, 'alpha',pi/2,'qlim',[230,326],'modified'); Needle=SerialLink(L1,'name','Needle'); % 随机生成关节转角值,并计算末端执行器位姿矩阵 q_rand = (rand(1,4) - 0.5) . [pi, pi/2, pi/2, pi/2]; % 生成在[-pi/2, pi/2]范围内的随机角度值 T_rand = Needle.fkine(q_rand); % 输出结果 disp("随机生成的关节角度值:") disp(q_rand) disp("随机生成的末端执行器位姿矩阵:") disp(T_rand) 运行上述代码后,MATLAB命令窗口会输出随机生成的关节角度值和末端执行器位姿矩阵。B的命令窗口中执行,代码中的 Needle 是之前定义的机器人模型,需要先运行之前的代码以创建机器人模型。 以下是一个简单的例子,展示如何运行这段代码: 复制 % 定义机器人模型 clear; clc; du = pi/180; L1(1)=Link('theta',-123du,'a', 0, 'alpha',0,'qlim',[180,365],'modified'); L1(2)=Link('d',0,'a',185, 'alpha',0,'qlim',[3du,63du],'modified'); L1(3)=Link('d',90,'a', 0, 'alpha',pi/2,'qlim',[60du,120du],'modified'); L1(4)=Link('theta',0,'a', 120, 'alpha',pi/2,'qlim',[230,326],'modified'); Needle=SerialLink(L1,'name','Needle'); % 随机生成关节转角值,并计算末端执行器位姿矩阵 q_rand = (rand(1,4) - 0.5) . [pi, pi/2, pi/2, pi/2]; % 生成在[-pi/2, pi/2]范围内的随机角度值 T_rand = Needle.fkine(q_rand); % 输出结果 disp("随机生成的关节角度值:") disp(q_rand) disp("随机生成的末端执行器位姿矩阵:") disp(T_rand) ,将这段代码帮我续写用 MATLAB给我可视化这个位姿矩阵对应的机器人姿态。

clear all; clc; du = pi/180; a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [pi/2+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 0+0.0079, 90+0.005, 0+0.12]; theta = [90du+0.02, 0, 0.023, 0.08]; beta = zeros(1, 4)+0; L1(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'qlim', [180du, 365du], 'modified'); L1(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'qlim', [3du, 63du], 'modified'); L1(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'qlim', [60du, 120du], 'modified'); L1(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'qlim', [230du, 326*du], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1 * T2 * T3 * T4; % Step 2:利用微分变换原理计算机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差 delta_a = 0.001; % a参数的微小偏差 delta_T1 = DH(1, a(1)+delta_a, alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)) - T1; delta_T2 = DH(2, a(2)+delta_a, alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)) - T2; delta_T3 = DH(3, a(3)+delta_a, alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)) - T3; delta_T4 = DH(4, a(4)+delta_a, alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)) - T4; % Step 3:计算误差矩阵 delta_T = delta_T1 * delta_T2 * delta_T3 * delta_T4; % Step 4:将误差矩阵转化为误差值 delta_theta = delta_T * [0; 0; 0; 1]; % 误差值这段代码帮我继续编写得到末端位姿误差,基于修DH模型对机器人进行运行学建模,存在几何参数有a,α,d,θ和β。当这些参数存在微小误差时,机器人的实际相邻连杆之间的变换关系和理论相邻连杆之间变换关系会存在一定的偏差,导致最后实际和理论的末端位姿坐标也存在误差,分别用 Δa、Δα、 Δd,、 Δθ;和 Δβ;来表示MD-H模型中的五个几何参数误差。利用微分变换原理将机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差合成积累到末端位姿的误差视为各个连杆机构进行微分变换综合作用导致的结果,基于MD-H运动学模型建立误差模型,由于各个连杆机构都存在几何参数的误差,机器人的相邻连杆之间的变换矩阵也存在着微小偏差,根据微分运动变换原理,连杆之间的实际变换矩阵和理论变换矩阵存在一定关系。 帮我用MATLAB实现结合我做建立的机器人模型和DH参数,建立误差模型。

基于修正MD-H模型对机器人进行运行学建模,存在几何参数有a,α,d,θ和β。当这些参数存在微小误差时,机器人的实际相邻连杆之间的变换关系和理论相邻连杆之间变换关系会存在一定的偏差,导致最后实际和理论的末端位姿坐标也存在误差,分别用 Δa、Δα、 Δd,、 Δθ;和 Δβ;来表示MD-H模型中的五个几何参数误差。利用微分变换原理将机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差合成积累到末端位姿的误差视为各个连杆机构进行微分变换综合作用导致的结果,基于MD-H运动学模型建立误差模型,由于各个连杆机构都存在几何参数的误差,机器人的相邻连杆之间的变换矩阵也存在着微小偏差,根据微分运动变换原理,连杆之间的实际变换矩阵和理论变换矩阵存在一定关系。 帮我用MATLAB实现结合我做建立的机器人模型和DH参数,建立误差模型。并且举例我输入关节角的值能够得到误差值。clear all; clc; du = pi/180; a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [pi/2+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 0+0.0079, 90+0.005, 0+0.12]; theta = [90*du+0.02, 0, 0.023, 0.08]; beta = zeros(1, 4)+0; L1(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'qlim', [180*du, 365*du], 'modified'); L1(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'qlim', [230*du, 326*du], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1 * T2 * T3 * T4; delta_a = 0.001; delta_T = zeros(4, 4);帮我续写代码保证能够正确运行

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