MatlabRobototicToolbox学习笔记：旋转与变换

"2021年MatlabRoboticToolbox工具箱学习笔记" Matlab Robotic Toolbox 是一个强大的 MATLAB 库，专为机器人学研究和应用设计，它提供了丰富的功能来处理旋转、变换和轨迹规划等问题。这个工具箱是基于 Robot Toolbox 的版本9.8，适合对机器人控制系统进行建模、仿真和分析。 1. General - Rotations (旋转) 在Matlab Robotic Toolbox中，可以方便地进行不同类型的旋转操作。例如，你可以通过`rotx()`, `roty()`, 和 `rotz()` 函数绕x、y、z轴旋转。函数`tr2angvec()` 可以将旋转矩阵转换为旋转轴和转角，而`tr2eul()` 和 `tr2rpy()` 分别用于将旋转矩阵表示为欧拉角和roll-pitch-yaw角。此外，`Quaternion()` 函数用于创建四元数，而四元数可以通过`.R`属性转换回旋转矩阵。 2. General - Transformations (变换) 工具箱中的变换操作主要涉及位置和平移。`transl()` 函数实现平移，而 `troty()` 和 `trotz()` 完成旋转。齐次变换矩阵可以表示复合变换，如示例中的沿x轴平移和绕y、z轴旋转。`tr2eul()` 和 `tr2rpy()` 同样适用于变换矩阵，将其转换为欧拉角或roll-pitch-yaw角，便于理解和可视化。 3. General - Trajectory (轨迹) Trajectory 部分涉及到路径规划和运动学。工具箱提供了构建和处理机器人运动轨迹的方法，这对于机器人在空间中的精确运动控制至关重要。虽然这部分没有详细展开，但通常包括直线、曲线以及其他复杂的轨迹生成。 4. Arm (机械臂) 机械臂部分涵盖了从基本的机器人描述到高级动态模拟的广泛内容。包括： - Robot: 机器人模型的建立和描述。 - Animation: 机械臂动画展示，帮助可视化运动。 - Forward kinematics: 计算末端执行器相对于基座的位置和方向。 - Inverse kinematics: 解决逆向运动学问题，找到使末端执行器到达特定位置和姿态的关节角度。 - Jacobians: 计算雅可比矩阵，用于速度和力的传递。 - Inverse dynamics: 求解逆动力学，计算力和力矩。 - Forward dynamics: 前向动力学，模拟机器人的动力学行为。 - Symbolic: 符号计算，允许在定义机器人参数时使用符号变量。 - Code generation: 自动代码生成，将机器人模型转换为可执行代码。 5. Mobile (移动机器人) 移动机器人部分包含各种导航和路径规划算法： - Driving to a pose: 目标定位驱动。 - Quadrotor: 四旋翼无人机控制。 - Braitenberg: 布莱顿堡车辆，一种简单的行为机器人模型。 - Bug: “Bug”算法，用于简单的路径规划。 - D*: 动态Dijkstra算法，用于实时路径规划。 - PRM (Probabilistic Roadmap): 概率路网映射，用于解决高维空间中的路径规划问题。 - SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): 同步定位与建图，让机器人在未知环境中同时构建地图并确定自身位置。 - Particle filter: 粒子滤波器，常用于SLAM中的概率估计。 这个学习笔记涵盖了Matlab Robotic Toolbox的关键概念和使用方法，对于学习机器人学和MATLAB编程的用户来说是非常宝贵的资源。通过这些功能，用户可以模拟和控制各种类型的机器人系统，包括机械臂和移动机器人，进行路径规划、动态模拟和控制系统设计。