MCE647机器人动力学和控制课程Matlab代码分析
需积分: 12 107 浏览量
更新于2024-11-26
收藏 1.81MB ZIP 举报
资源摘要信息:"本文档详细介绍了名为'd-h法matlab代码-MCE647_Midterm'的资源,该资源是一个与机器人动力学和控制相关的中期代码集合。资源存放在克利夫兰州立大学的Hanz Richter博士监督下,用于2015年春季学期的MCE647课程。该资源包含用于机器人动力学和控制系统建模的MATLAB代码,主要采用两种方法:参数化方法和投影方法。此外,资源还包括LaTeX源代码和最终PDF报告,提供了关于如何使用这些方法来解决机器人动力学和控制问题的详细说明。
在参数化方法中,主代码文件名为runParamOpt.m,它能够执行与参数化方法相关的所有操作。而在投影方法中,主代码文件名为Projection_method_main.m,用于执行与投影方法相关的所有操作。这两种方法在本资源中被分别存放于各自的文件夹中,以便用户可以根据需要选择使用。
软件依赖方面,参数化方法需要MATLAB版本*.*.*.*** (2012b)或更高版本,并且需要使用优化工具箱版本6.2.1和Symbolic Math Toolbox 5.9版。投影方法则需要MATLAB版本*.*.*.*** (2013a)或更高版本,并且需要使用优化工具箱版本6.3版和机器人工具箱版本9.10.0。这些工具箱是执行代码和完成任务的重要组成部分。
该资源还包含了原始问题陈述的引用,位于存储库mce647mterm_obj中。用户可以通过下载和解压缩源代码,来获得论文中提出的结果。该资源被标记为'系统开源',意味着任何人都可以自由地访问、使用、修改和分发该代码库。"
知识点包括:
1. 机器人动力学和控制:这是机器人学的一个重要分支,主要研究机器人在执行任务时如何响应力和运动。动力学部分关注机器人各个部件之间的相互作用,控制部分则侧重于让机器人按照预定的路径和方式进行精确运动。
2. d-h法(Denavit-Hartenberg方法):这是一种用于描述机械臂关节和连杆之间关系的标准化方法。在机器人学中,d-h参数用于建立坐标系,对机器人的运动进行数学建模。
3. MATLAB编程:MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。它在机器人学和控制系统设计中被广泛使用,尤其适用于算法开发、数据分析和可视化。
4. 参数化方法:这是一种在机器人动力学建模过程中常用的数学建模方法,通过特定的参数来描述系统的状态和行为。这些参数通常用于优化算法,以便找到最佳的控制系统性能。
5. 投影方法:这种方法是将高维空间的问题投影到低维空间来简化问题求解的技术。在机器人控制中,投影方法可以帮助简化动态系统的复杂性,使其更易于分析和处理。
6. LaTeX文档格式化:LaTeX是一个基于TeX的排版系统,常用于生成高质量的文档。它适用于生成包含复杂数学公式的文档,如学术论文和技术报告。
7. 开源软件的概念:开源意味着软件的源代码对所有人开放,可以被查看、修改和分发。开源软件鼓励社区协作、共享知识,并允许用户根据自身需求自定义软件。
8. Symbolic Math Toolbox和机器人工具箱:这些是MATLAB的附加工具箱,分别用于符号计算和机器人算法开发。Symbolic Math Toolbox允许进行符号运算,适合解决具有复杂数学公式的机器人动力学问题。而机器人工具箱提供了进行机器人建模、仿真和分析的工具集。
通过上述知识点,研究人员、学生和工程师可以深入理解和应用d-h法以及相关MATLAB代码来解决实际的机器人动力学和控制问题。
2021-05-25 上传
2021-12-30 上传
2021-04-29 上传
2023-06-06 上传
2023-09-07 上传
2023-09-22 上传
2023-06-10 上传
kernel:mce: [Hardware Error]: PROCESSOR 0:306f2 TIME 1676425074 SOCKET 0 APIC 0 microcode 43 那这个又是什么
2023-09-16 上传
2023-02-16 上传
weixin_38625448
- 粉丝: 8
- 资源: 956
最新资源
- Angular实现MarcHayek简历展示应用教程
- Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻
- 量子管道网络优化与Python实现
- Debian系统中APT缓存维护工具的使用方法与实践
- Python模块AccessControl的Windows64位安装文件介绍
- 掌握最新*** Fisher资讯,使用Google Chrome扩展
- Ember应用程序开发流程与环境配置指南
- EZPCOpenSDK_v5.1.2_build***版本更新详情
- Postcode-Finder:利用JavaScript和Google Geocode API实现
- AWS商业交易监控器:航线行为分析与营销策略制定
- AccessControl-4.0b6压缩包详细使用教程
- Python编程实践与技巧汇总
- 使用Sikuli和Python打造颜色求解器项目
- .Net基础视频教程:掌握GDI绘图技术
- 深入理解数据结构与JavaScript实践项目
- 双子座在线裁判系统:提高编程竞赛效率