Matlab Robotics Toolbox学习笔记：旋转与变换解析

"Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记.pdf" Matlab Robotic Toolbox 是一个强大的工具包，专为在MATLAB环境中进行机器人学研究和开发而设计。它提供了丰富的函数和类，支持从简单的旋转和平移操作到复杂的机器人臂动力学和移动机器人路径规划。 在工具箱中，"General"部分主要涵盖了旋转和变换的基础概念： 1. **Rotations**： - `rotx`, `roty`, `rotz` 函数用于创建绕X、Y、Z轴的旋转矩阵，它们基于弧度制，但也可以接受角度单位为度的参数。 - `tr2angvec` 可以将旋转矩阵转换为旋转轴向量（vec）和旋转角度（theta）。 - `tr2eul` 和 `tr2rpy` 分别用于将旋转矩阵转换为欧拉角和roll-pitch-yaw角，前者通常用于表示航天器的姿态，后者更常用于机器人。 - `Quaternion` 类用于处理四元数，四元数是一种更有效且避免万向锁问题的旋转表示方式。 - `tripleangle` 可以显示旋转矩阵的多种表示形式，如rpy或euler，角度单位可设置为度。 2. **Transformations**： - `transl` 用于沿坐标轴进行平移，`troty` 和 `trotz` 用于绕坐标轴旋转，这些可以组合起来创建复杂的齐次变换矩阵。 - `tr2eul` 和 `tr2rpy` 同样适用于齐次变换矩阵，将它们转换为欧拉角或roll-pitch-yaw角，便于理解和可视化。 接下来的"Arm"部分涉及更高级的机器人臂相关功能，包括正向和逆向运动学、雅可比矩阵、动力学计算以及符号计算和代码生成。这部分通常用于设计和分析机器人的关节运动和力矩。 最后的"Mobile"部分专注于移动机器人的导航和路径规划，涵盖了如驾驶至目标位置、四旋翼飞行器控制、Braitenberg车辆、Bug算法、D*算法、PRM、SLAM（同时定位与建图）、粒子滤波等多种算法和技术。 学习Matlab Robotic Toolbox 工具箱不仅可以提升机器人学理论的理解，还能提高实际应用中的编程技能，对于在学术研究或工业界从事机器人相关工作的人来说是非常宝贵的资源。通过逐步学习和实践，可以掌握机器人学的关键技术和算法，从而实现对机器人行为的精确控制和优化。