Matlab Robotics Toolbox学习：旋转与变换

"这篇文档是关于2021年Matlab Robotic Toolbox工具箱的学习笔记，主要涵盖了旋转、机械臂和移动机器人等方面的知识。作者通过示例代码详细讲解了工具箱中的各种功能，如旋转矩阵的计算、欧拉角、四元数表示以及机械臂的正向与反向动力学等。" Matlab Robotic Toolbox是MathWorks公司开发的一个用于机器人研究和设计的软件包，它提供了丰富的函数和类，便于进行机器人建模、控制和仿真。在本学习笔记中，作者将知识点分为三大部分进行介绍。 1. General (Rotations, Transformations, Trajectory) - Rotations: 旋转是机器人运动的基础，笔记中介绍了如何创建绕X轴的旋转矩阵，以及如何通过旋转矩阵获取相应的旋转变换参数，如欧拉角、四元数。例如，`rotx()`函数用于生成绕X轴的旋转矩阵，`tr2angvec()`和`tr2eul()`函数分别用于将旋转矩阵转换为旋转变换轴和角度，而`tr2rpy()`函数则将其转换为roll-pitch-yaw角。 - Transformations: 转换涉及到位置和姿态的变化，笔记可能包括了点到点的轨迹生成，这在机器人路径规划中很重要。 - Trajectory: 虽然这部分没有详细展开，但轨迹规划通常涉及如何平滑地连接多个位置，这对于机器人的动态运动至关重要。 2. Arm (Robot, Animation, Forward kinematics, Inverse kinematics, Jacobians, Inverse dynamics, Forward dynamics, Symbolic, Code generation) - Robot: 这部分涉及机械臂模型的建立，可能包括定义关节类型、连杆长度等。 - Animation: 可能讲解了如何使用工具箱来动画展示机械臂的运动。 - Forward kinematics: 机械臂的正向运动学计算，将关节角度转化为末端执行器的位置和姿态。 - Inverse kinematics: 反向运动学，从目标位置和姿态反推所需的关节角度。 - Jacobians: 雅可比矩阵计算，用于速度和力的转换。 - Inverse dynamics and Forward dynamics: 动力学计算，前者用于确定给定速度和加速度时所需力矩，后者则用于模拟机械臂的动态行为。 - Symbolic: 笔记可能探讨了如何使用符号计算来简化和理解复杂的动力学方程。 - Code generation: 工具箱支持代码生成，可以将模型转换为可执行代码，优化实时性能。 3. Mobile (Driving to a pose, Quadrotor, Braitenberg, Bug, D*, PRM, SLAM, Particle filter) - Driving to a pose: 控制移动机器人到达指定位置和姿态。 - Quadrotor: 四旋翼无人机的建模和控制，可能包括飞行控制算法。 - Braitenberg: 布莱顿堡车辆，一种简单的机器人设计，通过简单的电路连接多个传感器和马达来实现复杂行为。 - Bug: “Bug”算法是一种路径规划方法，常用于简单的环境导航。 - D*: D*算法是一种增量式路径规划算法，用于动态环境中的实时路径更新。 - PRM: 拓扑随机图（Probabilistic Roadmap）是一种离散空间的全局路径规划方法。 - SLAM: 同步定位与映射，是机器人自主导航的关键技术，用于构建环境地图同时确定自身位置。 - Particle filter: 粒子滤波是一种概率滤波方法，常用于SLAM中的状态估计问题。 这篇学习笔记深入浅出地展示了Matlab Robotic Toolbox在机器人领域中的应用，涵盖了从基本的旋转变换到复杂的动力学分析，再到移动机器人的路径规划，对于理解和掌握机器人控制系统的设计具有很高的价值。