Matlab Robotics Toolbox入门与常用功能探索
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更新于2024-06-28
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Matlab Robotics Toolbox学习笔记文档涵盖了Matlab 2013a版本与Matlab Robotics Toolbox v9.8的交互使用,主要关注于通用旋转、变换和轨迹规划部分。该笔记分为三个大块:
1. General (Rotations, Transformations, Trajectory):
- **欧拉角和旋转矩阵**: 学习了如何使用`rotx`, `roty`, 和 `rotz`函数创建旋转矩阵,并通过`tr2eul`和`tr2rpy`函数将旋转矩阵转换成欧拉角(Euler angles)或四元数(Quaternion)表示。例如,`R = rotx(30,'deg') * roty(50,'deg') * rotz(10,'deg')`展示了欧拉角的组合应用。
- **齐次变换矩阵**: 介绍了如何构造和操作齐次变换矩阵,如平移(`transl`)和旋转(`troty`, `trotz`),以及如何将它们转换回欧拉角(如`(t) = transl(0.5,0.0,0.0) * troty(pi/2) * trotz(-pi/2)`)。
- **轨迹规划**: 提供了对`tpoly`函数的使用示例,用于生成线性路径,如`p = tpoly(p0,p1,50)`,并展示了如何通过`subplot`展示路径、速度和加速度的变化。
2. Mobile (Driving to a Pose, Quadrotor, Braitenberg, Bug, D*, PRM, SLAM, Particle Filter):
- **移动机器人操作**:这部分涉及了移动机器人在特定任务中的控制,如移动到指定姿态(`Driving to a pose`)、多旋翼飞行器(Quadrotor)控制、Braitenberg车辆模型(模仿生物行为的简单机器人)以及路径规划算法(D*、Probabilistic Roadmaps, PRM)的应用。
- **定位与导航**:SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术,即实时定位和地图构建,在工具箱中也有所涵盖,但具体实现未在摘录内容中详述。
- **粒子滤波器**:这是一种基于概率的估计方法,常用于机器人状态估计,但同样没有在摘录中展示详细步骤。
3. Trajectory(轨迹):
- 通过`mtraj`函数创建更为复杂的轨迹,比如`p = mtraj(tpoly,[012],[210],50)`,展示了轨迹规划的灵活性,不同参数定义着路径的变化。
这份学习笔记提供了一个基础框架,帮助用户了解如何在Matlab Robotics Toolbox中利用各种功能来处理机器人运动学和动力学问题,包括变换操作、路径规划和移动机器人控制。通过这些示例,读者可以加深理解并实际操作工具箱中的核心功能。
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