Matlab机器人学：使用Robotics Toolbox绘制工作空间

"该资源是一份关于使用Matlab Robotics Toolbox进行机器人学建模与工作空间绘制的教程，特别关注了三个不同类型的机械臂：两关节的Two Link Manipulator、三关节的RPP Robot以及六自由度的PUMA 560机械臂。教程详细阐述了每个机械臂的构造、前向运动学、工作空间绘制和逆向运动学的步骤，对于理解机器人工作空间的可视化和运动学有极大的帮助。" 在Matlab Robotics Toolbox的帮助下，我们可以深入研究和模拟各种机器人的运动特性。以下是针对每个机器人模型的详细知识点： (1) **Two Link Manipulator**: - **Construction of the robot**: 使用Denavit-Hartenberg (DH) 参数定义每个链接的属性，如长度、偏移和旋转角度。 - **Forward Kinematics**: 根据DH参数计算机器人在特定配置下的关节坐标到末端执行器位置的变换矩阵。 - **Plotting the workspace**: 创建网格图以显示机器人可达到的所有位置，这对于理解其工作范围至关重要。 - **Inverse Kinematics**: 寻找使末端执行器到达特定位置和姿态的关节角解。 (2) **Three links RPP Robot**: - **Robot Construction**: 类似地，使用DH参数构建三关节机器人模型，考虑更多的自由度和可能的运动范围。 - **Forward Kinematics**: 计算更复杂结构下的前向运动学，以确定各个关节的运动如何影响末端执行器的位置。 - **Workspace Kinematics**: 更详尽地展示工作空间，可能包括障碍物的考虑，以便规划路径。 - **Inverse Kinematics**: 解决多关节机器人逆向运动学问题，找到一组合适的关节角以达到目标位置。 (3) **PUMA 560 Manipulator (6 DoF)**: - **Loading the model**: 加载预定义的PUMA 560模型，它有六个自由度，能够实现更复杂的运动和更高的灵活性。 - **Forward Kinematics**: 应用前向运动学来计算所有六个关节的运动如何共同作用于末端执行器。 - **Workspace**: 对于六自由度的机械臂，工作空间的绘制会更加复杂，因为它可以在三维空间中的任何方向移动。 - **Inverse Kinematics**: 解决逆向运动学问题，找到所有六个关节的角度，以达到三维空间中的任意位置和姿态。 通过这些步骤，用户可以使用Matlab Robotics Toolbox深入分析机器人学中的关键概念，包括运动学、工作空间可视化和路径规划。这对于机器人设计、控制策略开发以及教育研究都有着重要的应用价值。