Matlab机器人工具箱学习：Kinematics与Trajectory

"这篇文档是关于Matlab Robotic Toolbox工具箱的学习笔记，涵盖了机械臂的运动学、动力学以及轨迹规划等内容。通过示例代码，解释了如何进行旋转矩阵、四元数、齐次变换矩阵的转换，并展示了如何定义和操作机器人关节与连杆。" 在Matlab Robotic Toolbox中，学习的核心知识点包括： 1. **旋转表示**： - 旋转矩阵（Rotation Matrices）：如`rotx`, `roty`, `rotz`函数用于生成绕x、y、z轴的旋转矩阵，它们可以组合起来表示任意三维旋转。 - RPY（Roll-Pitch-Yaw）角：`tr2rpy`函数将旋转矩阵转换为RPY角，便于理解和可视化。 - 四元数（Quaternions）：`Quaternion`函数用于将旋转矩阵转换为四元数形式，四元数是一种更高效的旋转表示，避免了万向锁问题。 2. **运动学**： - 齐次变换矩阵（Homogeneous Transformations）：表示物体在空间中的位置和姿态，`transl`和`trotx`, `troty`, `trotz`函数用于构建这些矩阵。 - `tranimate`函数用于创建动画，展示机械臂的运动路径。 3. **轨迹规划**： - `mtraj`函数用于创建平滑的多段插值轨迹，例如示例中的`tpoly`函数创建了一个多项式轨迹。 - 通过`plot`和`subplot`函数可视化轨迹的位姿、速度和加速度。 4. **机器人建模**： - `Link`类：用于定义单个机器人的连杆，包含了连杆的几何属性和关节类型。 - `SerialLink`类：用于组合多个`Link`对象，构建串联结构的机器人臂。`Link`和`SerialLink`是构建和模拟机器人模型的基础。 5. **动力学**： - 虽然在描述中未直接涉及，但Matlab Robotic Toolbox也支持动力学计算，如雅可比矩阵（Jacobians）、逆动力学（Inverted Dynamics）和正向动力学（Forward Dynamics），这些是机器人控制的关键部分。 在实际应用中，这些工具和概念可用于设计、仿真和控制各种机器人系统，包括工业机器人、服务机器人以及无人机等。通过Matlab的符号计算和代码生成功能，可以方便地从高级描述直接生成控制代码，提高开发效率。