机器人初始位置为[0° 0° 0m]T期望位置为[30° 60° 0.15m]T ,初始和期望关节速度、加速度均为0。机械手末端的期望刚性和阻尼参数为Kx=diag([500,500,500]),Kb=diag([50,50,30]) 设计阻抗控制器,绘制出关节位置、速度、加速度以及控制力矩曲线。提供matlab代码

时间: 2024-02-15 18:01:42 浏览: 26
下面是机器人阻抗控制器的MATLAB代码,其中假设机器人为三自由度,末端质量为1千克: ```matlab %% 机器人阻抗控制器 clear all; close all; %% 机器人参数 m = 1; % 末端质量 g = 9.81; % 重力加速度 L1 = 0.3; % 第一根臂长 L2 = 0.2; % 第二根臂长 L3 = 0.1; % 第三根臂长 %% 初始位置和期望位置 q0 = [0 0 0]'; % 初始位置 qe = [30 60 0.15]' * pi / 180; % 期望位置 %% 初始速度和期望速度 dq0 = [0 0 0]'; % 初始速度 dqe = [0 0 0]'; % 期望速度 %% 初始加速度和期望加速度 ddq0 = [0 0 0]'; % 初始加速度 ddqe = [0 0 0]'; % 期望加速度 %% 控制参数 Kx = diag([500 500 500]); % 位置刚性 Kb = diag([50 50 30]); % 姿态刚性 Dx = 2 * sqrt(Kx * m); % 位置阻尼 Db = 2 * sqrt(Kb * m); % 姿态阻尼 %% 时间参数 T = 10; % 控制时间 dt = 0.01; % 时间步长 t = 0:dt:T; % 时间向量 N = length(t); % 时间步数 %% 初始化变量 q = zeros(3, N); % 关节位置 dq = zeros(3, N); % 关节速度 ddq = zeros(3, N); % 关节加速度 F = zeros(3, N); % 控制力矩 %% 控制器 for i = 1:N % 当前时间 ti = t(i); % 期望位置和姿态 xe = [qe(1) + 0.01 * sin(2 * pi * ti / T); qe(2) + 0.01 * sin(2 * pi * ti / T + pi / 3); qe(3)]; Re = rpy2r([0 0 0]) * rpy2r([xe(1) xe(2) xe(3)]); % 当前位置和姿态 x = fk(q(:, i), L1, L2, L3); R = rpy2r([0 0 0]) * rpy2r(q(:, i)); % 误差 dx = x - xe; dR = 0.5 * (R' * Re - Re' * R); dtheta = r2rpy(dR)'; d = [dx; dtheta]; % 期望加速度 ddxe = [ddqe(1) + 0.01 * (2 * pi / T)^2 * cos(2 * pi * ti / T); ddqe(2) + 0.01 * (2 * pi / T)^2 * cos(2 * pi * ti / T + pi / 3); ddqe(3)]; dde = [ddxe; zeros(3, 1)]; % 动力学模型 H = jacobian(q(:, i), L1, L2, L3)' * diag([m m m]) * jacobian(q(:, i), L1, L2, L3); C = coriolis(q(:, i), dq(:, i), L1, L2, L3); G = gravity(q(:, i), L1, L2, L3, g, m); % 控制力矩 F(:, i) = H * (dde + Kb * dtheta + Db * (dq(:, i) - dqe) + Kx * dx + Dx * (q(:, i) - qe)) + C * dq(:, i) + G; % 关节加速度 ddq(:, i) = H \ (F(:, i) - C * dq(:, i) - G); % 关节速度和位置 if i < N dq(:, i + 1) = dq(:, i) + ddq(:, i) * dt; q(:, i + 1) = q(:, i) + dq(:, i + 1) * dt; end end %% 绘制关节位置、速度、加速度、控制力矩曲线 figure; subplot(4, 1, 1); plot(t, q(1, :) * 180 / pi, 'r', 'LineWidth', 2); ylabel('q_1 (deg)'); grid on; subplot(4, 1, 2); plot(t, q(2, :) * 180 / pi, 'g', 'LineWidth', 2); ylabel('q_2 (deg)'); grid on; subplot(4, 1, 3); plot(t, q(3, :), 'b', 'LineWidth', 2); ylabel('q_3 (m)'); grid on; subplot(4, 1, 4); plot(t, F(1, :), 'r', t, F(2, :), 'g', t, F(3, :), 'b', 'LineWidth', 2); ylabel('F (N)'); xlabel('Time (s)'); grid on; figure; subplot(3, 1, 1); plot(t, dq(1, :) * 180 / pi, 'r', 'LineWidth', 2); ylabel('dq_1 (deg/s)'); grid on; subplot(3, 1, 2); plot(t, dq(2, :) * 180 / pi, 'g', 'LineWidth', 2); ylabel('dq_2 (deg/s)'); grid on; subplot(3, 1, 3); plot(t, dq(3, :), 'b', 'LineWidth', 2); ylabel('dq_3 (m/s)'); xlabel('Time (s)'); grid on; figure; subplot(3, 1, 1); plot(t, ddq(1, :) * 180 / pi, 'r', 'LineWidth', 2); ylabel('ddq_1 (deg/s^2)'); grid on; subplot(3, 1, 2); plot(t, ddq(2, :) * 180 / pi, 'g', 'LineWidth', 2); ylabel('ddq_2 (deg/s^2)'); grid on; subplot(3, 1, 3); plot(t, ddq(3, :), 'b', 'LineWidth', 2); ylabel('ddq_3 (m/s^2)'); xlabel('Time (s)'); grid on; ``` 请注意,此代码仅提供了一个基本的实现,可能需要进行更多的调整和优化,以适应实际应用场景。

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改进以下代码,使机器人的运动轨迹为一个半径为3的圆clear; close all; clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % diff_vel p2p Motion Control 两轮差速任意姿态到达目标点 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% input 输入 % Goal -----------目标位姿 % r --------------驱动轮半径(m) % l --------------轮间距,两驱动轮中心间距(m) % InitPos --------初始位姿 % goal_rad -------目标半径(m) % lin_vel_lim ----速度限幅(m/s) % lin_acc_lim ----加速度限幅(m/s^2) % ang_vel_lim ----角速度限幅(rad/s) % ang_acc_lim ----角加速度限幅(rad/s^2) % ctrl_fre -------控制频率(hz) % max_sim_time ---最大仿真时长(s) %% output 输出 % lin_vel --------车体线速度(m/s) % ang_vel --------车体角速度(rad/s)(右手定则) % theta ----------姿态角(rad) % v_l ------------左轮转动线速度(m/s) % v_r ------------右轮转动线速度(m/s) % phiL -----------左轮正方向转动角速度,记反转速度为负值(rad/s) % phiR -----------右轮正方向转动角速度,记反转速度为负值(rad/s) %% 位姿信息 % Pos = [x, y ,theta] %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 仿真开始 InitPos = [1, 0, 0]; Goal = [5,4,0]; r = 0.15; l = 0.4; goal_rad = 0.05; ctrl_fre = 100; max_sim_time = 100; lin_vel_lim = 1.2; lin_acc_lim = lin_vel_lim/2; ang_vel_lim = 1.5; ang_acc_lim = 0.8; sim('diff_vel_motion_ctrl_system.slx'); PlotTracking; %画图

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该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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基于C++和LUA的服务端游戏引擎框架,也可以用于其它服务端系统。 C++是一种广泛使用的编程语言,它是由Bjarne Stroustrup于1979年在新泽西州美利山贝尔实验室开始设计开发的。C++是C语言的扩展,旨在提供更强大的编程能力,包括面向对象编程和泛型编程的支持。C++支持数据封装、继承和多态等面向对象编程的特性和泛型编程的模板,以及丰富的标准库,提供了大量的数据结构和算法,极大地提高了开发效率。12 C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的编程语言,它综合了高级语言和低级语言的特点。C++的语法与C语言非常相似,但增加了许多面向对象编程的特性,如类、对象、封装、继承和多态等。这使得C++既保持了C语言的低级特性,如直接访问硬件的能力,又提供了高级语言的特性,如数据封装和代码重用。13 C++的应用领域非常广泛,包括但不限于教育、系统开发、游戏开发、嵌入式系统、工业和商业应用、科研和高性能计算等领域。在教育领域,C++因其结构化和面向对象的特性,常被选为计算机科学和工程专业的入门编程语言。在系统开发领域,C++因其高效性和灵活性,经常被作为开发语言。游戏开发领域中,C++由于其高效性和广泛应用,在开发高性能游戏和游戏引擎中扮演着重要角色。在嵌入式系统领域,C++的高效和灵活性使其成为理想选择。此外,C++还广泛应用于桌面应用、Web浏览器、操作系统、编译器、媒体应用程序、数据库引擎、医疗工程和机器人等领域。16 学习C++的关键是理解其核心概念和编程风格,而不是过于深入技术细节。C++支持多种编程风格,每种风格都能有效地保证运行时间效率和空间效率。因此,无论是初学者还是经验丰富的程序员,都可以通过C++来设计和实现新系统或维护旧系统。3

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