基于六根线尺的并联机器人解算程序开发

资源摘要信息:"该项目名为cable_solver，是一个用于解决并联机器人正逆问题的工具，特别是针对物体六自由度信息的解算，主要通过matlab和python(blender)编程实现，并进行了验证仿真。项目中使用了多个软件版本，包括blender 2.9, python 3.7.7, numpy, 以及matlab 2019b。项目主要包含三个目录：archives存储计算结果，codes存储计算代码，doc存储实验相关文档。codes目录下包含matlab和mathematica两种编程语言的文件，其中matlab目录下有solve_cable.m(正解基本函数)，test_func.m(测试正解函数，已废弃)，以及validata_cable_solver.m(验证正解正确性的代码)。mathematica目录下有cable_solver.nb文件，包含符号推导解过程。项目面向开源，文件压缩包名称为cable_solver-master。" 知识点详解: 1. 并联机器人正逆解问题： 并联机器人作为一种机器人结构形式，由多个运动链同时连接于一个移动平台，与串联机器人（单个运动链连接底座和末端执行器）相比，它具有刚度大、精度高等优点。并联机器人的正向运动学问题是指给定各个关节参数，求解末端执行器的位置和姿态；逆向运动学问题则是根据末端执行器期望的位置和姿态，求解各个关节参数。对于六自由度并联机器人，解决这类问题尤其复杂。 2. 六根线尺解算： 在并联机器人中，线尺常用于测量机器人末端执行器的位置和姿态。通过六根线尺能够获得足够的信息来解决六自由度问题，因为每个线尺的长度可以对应到一个方程，总共六个方程能够构成一个非线性的超定系统，从而用于解算物体的位置和姿态。 3. MATLAB编程与应用： MATLAB是一种广泛应用于工程计算的高级语言和交互式环境。它内置了许多用于数学计算的库和函数，非常适合于处理矩阵运算和算法开发。在该项目中，MATLAB被用于编写和运行解决并联机器人正逆问题的算法。 4. Python编程与应用： Python是一种广泛使用的高级编程语言，它因简单易学和高效的开发速度而受到许多开发者的青睐。在本项目中，Python与Blender结合使用。Blender是一个开源的3D建模和渲染软件，支持复杂的3D模型创建、动画、模拟、渲染、视频编辑等功能。Python脚本可以在Blender内嵌环境中执行，用于编程和自动化Blender的功能。 5. Blender软件应用： Blender不仅是一个3D制作工具，还支持物理仿真、粒子系统、流体模拟等高级功能。在本项目中，Blender可能被用于模拟并联机器人的运动过程，以及验证正逆解算法的正确性。 6. NumPy库： NumPy是一个开源的Python库，用于数学、科学计算，广泛应用于数组运算、线性代数、傅里叶变换等领域。NumPy的数组对象是高效的数据结构，能够实现向量和矩阵运算，并且与MATLAB的工作方式类似，因此在科学计算中非常受欢迎。 7. MATLAB版本选择： 项目中使用的MATLAB版本是2019b，这个版本在当时的发布时间为2019年9月，是MATLAB 9.7版本。这个版本增强了对深度学习的支持、改进了App开发工具箱，并引入了预训练模型。 8. Python版本选择： Python版本为3.7.7。此版本是Python 3.x系列的一个版本，它比早期的Python 2.x系列更适合现代的编程需求，提供了更好的性能和安全性，同时拥有更丰富的库支持。 9. 系统开源： 项目标注为开源系统，意味着该项目的代码和相关资源可供公众访问和使用，通常遵循一定的开源协议，便于其他开发者学习、使用和对项目进行贡献和改进。 10. 文件压缩包： cable_solver-master表明这是一个Git代码仓库的主分支压缩包，通常包含项目的所有代码和相关资源文件。使用master作为主分支是Git的一个传统命名，虽然在更现代的项目管理中，可能使用main作为默认分支名称。