Matlab机器人工具箱学习：旋转与变换解析

"Matlab-Robotic-Toolbox工具箱学习笔记" Matlab Robotics Toolbox 是一个强大的工具集，用于在Matlab环境中进行机器人学的建模、仿真和控制。本笔记主要分为三个部分来介绍该工具箱的核心功能： 1. General（旋转、变换、轨迹） - 旋转：在Robotics Toolbox中，可以方便地处理旋转矩阵，如`rotx`, `roty`, `rotz`函数分别用于绕x、y、z轴进行旋转。此外，`tr2angvec`函数用于将旋转矩阵转换为旋转轴和角度，而`tr2eul`则用于将其表示为欧拉角（例如Z-Y-X或Z-X-Y顺序）。同时，`tr2rpy`用于转换为roll-pitch-yaw角，而四元数表示可以通过`Quaternion`函数获得。 2. Arm（机械臂、动画、正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、反动力学、正向动力学、符号计算、代码生成） - 机械臂建模：工具箱支持多种类型的机械臂模型，包括正向和逆向运动学的计算。`Robot`类可用于创建机器人模型，`Animation`函数用于动态展示机械臂运动。雅可比矩阵（Jacobian）计算对速度和力矩转换至关重要，而`inversedynamics`和`forwarddynamics`函数分别用于计算反向动力学和正向动力学。`Codegeneration`功能允许将这些计算转换为可执行的C代码，提高效率。 3. Mobile（移动机器人、四旋翼飞行器、Braitenberg车辆、BUG算法、D*、PRM、SLAM、粒子滤波） - 移动机器人导航：工具箱涵盖了多种路径规划和定位技术，如驾驶到指定位置 (`Drivingtoa pose`)，四旋翼飞行器控制 (`Quadrotor`)，Braitenberg车辆模拟 (`Braitenberg`)，BUG算法 (`Bug`)，D*动态路径规划，概率路网地图 (`PRM`)，同时定位与建图 (`SLAM`)，以及使用粒子滤波 (`Particlefilter`) 进行不确定性估计和跟踪。 在Transformations部分，工具箱还提供了平移和旋转的组合，通过`transl`进行平移，`troty`和`trotz`进行旋转，可以构建复杂的齐次变换矩阵。然后，`tr2eul`和`tr2rpy`函数可以帮助将这种变换表示为欧拉角或roll-pitch-yaw角，便于理解和可视化。此外，`tripleangle`函数可用于在不同旋转顺序之间转换欧拉角。 Matlab Robotics Toolbox 提供了丰富的函数和类来处理机器人学中的各种问题，包括但不限于旋转、变换、路径规划、动力学计算以及机械臂和移动机器人的建模。这个工具箱是研究和开发机器人系统时不可或缺的强大资源。