码垛机器人：三维建模与轨迹规划详解

码垛机器人轨迹规划是现代工业自动化中一项关键技术，它涉及到机械结构设计、控制系统以及运动规划算法的结合。在这个文档中，主要讨论了如何通过Matlab的Robotics Toolbox来创建和模拟一个上肢康复机器人模型，该模型基于连杆机构，包含旋转和移动关节，采用了改进的D-H建模方法。 首先，通过`Link`和`SerialLink`函数，利用关节变量、偏置距离、扭转角和连杆长度等参数来构建机器人的几何模型。这些参数在D-H参数表中定义，有助于理解机器人各个关节的工作原理和运动学特性。通过`SerialLink`函数将多个`Link`对象串联起来，形成完整的码垛机器人模型，然后通过`display()`和`plotopt`属性设置机器人模型的可视化展示。 接下来，重点转向了机器人运动轨迹规划。由于码垛机器人具有RRP（两个旋转自由度加一个平移自由度）机构，轨迹规划至关重要。轨迹规划的目标是在关节空间或笛卡尔坐标空间中预先设定机器人的运动路径，确保其按照预定的顺序和精度到达目标位置。关节空间规划易于执行但可能牺牲末端精度，而笛卡尔空间规划则能提供更精确的末端位置控制，但可能涉及奇异点问题。 文档介绍了两种常见的笛卡尔坐标空间轨迹规划方法：五次多项式轨迹规划和匀加速匀减速策略。五次多项式方法通常用于平滑的曲线运动，而匀加速匀减速则是通过对机器人速度和加速度进行控制，实现平稳的起始和结束速度。在实际应用中，会根据任务需求和机器人性能选择合适的方法。 在给出的代码片段中，作者定义了起点和终点的角度，并设置了40步进行规划，这表明规划过程包括了对机器人动作的细化分解，以确保每个关节在每个时间步骤内执行精准的动作。通过这些步骤，我们可以看到整个轨迹规划和仿真过程的系统性，这对于码垛机器人的高效、精准操作至关重要。 这篇文档详细阐述了码垛机器人模型的构建、其运动学特性，以及在实际应用场景下如何进行轨迹规划，包括了选择合适的空间和方法，以及编程实现的具体步骤。这对于理解码垛机器人在物流自动化中的作用，以及如何优化其运动控制有着重要的参考价值。