Matlab Robotics Toolbox入门与常用功能探索

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。