附录
MATLAB
机器人工具箱仿真程序：
1）运动学仿真模型程序（Rob1.m）
L1=link([pi/2 150 0 0])
L2=link([0 570 0 0])
L3=link([pi/2 130 0 0])
L4=link([-pi/2 0 0 640])
L5=link([pi/2 0 0 0])
L6=link([0 0 0 95])
r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})
https://www.doczj.com/doc/5e4842865.html,=’MOTOMAN-UP6’ % 模型的名称
>>drivebot(r)
2）正运动学仿真程序（Rob2.m）
L1=link([pi/2 150 0 0])
L2=link([0 570 0 0])
L3=link([pi/2 130 0 0])
L4=link([-pi/2 0 0 640])
L5=link([pi/2 0 0 0])
L6=link([0 0 0 95])
r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})
https://www.doczj.com/doc/5e4842865.html,=
’MOTOMAN-UP6’
t=[0:0.01:10];%产生时间向量
qA=[0 0 0 0 0 0 ]; %机械手初始关节角度
qAB=[-pi/2 -pi/3 0 pi/6 pi/3 pi/2 ];%机械手终止关节角度
figure('Name','up6机器人正运动学仿真演示');%给仿真图像命名q=jtraj(qA,qAB,t);%生成关节运动轨迹
T=fkine(r,q);%正向运动学仿真函数
plot(r,q);%生成机器人的运动
figure('Name','up6机器人末端位移图'）
subplot(3,1,1);
plot(t, squeeze(T(1,4,:))); xlabel('Time (s)'); ylabel('X (m)'); subplot(3,1,2); plot(t, squeeze(T(2,4,:))); xlabel('Time (s)'); ylabel('Y (m)'); subplot(3,1,3); plot(t, squeeze(T(3,4,:))); xlabel('Time (s)'); ylabel('Z (m)');
x=squeeze(T(1,4,:)); y=squeeze(T(2,4,:)); z=squeeze(T(3,4,:));
figure('Name','up6机器人末端轨迹图'); plot3(x,y,z);
3）机器人各关节转动角度仿真程序：（Rob3.m）
L1=link([pi/2 150 0 0 ])
L2=link([0 570 0 0])
L3=link([pi/2 130 0 0])
L4=link([-pi/2 0 0 640])
L5=link([pi/2 0 0 0 ])
L6=link([0 0 0 95])
r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})
https://www.doczj.com/doc/5e4842865.html,='motoman-up6'
t=[0:0.01:10];
qA=[0 0 0 0 0 0 ];
qAB=[ pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6];
q=jtraj(qA,qAB,t);
Plot(r,q); subplot(6,1,1);
plot(t,q(:,1)); title('转动关节1');
xlabel('时间/s'); ylabel('角度/rad');
subplot(6,1,2); plot(t,q(:,2));
title('转动关节2'); xlabel('时间/s'); ylabel('角度/rad');
subplot(6,1,3); plot(t,q(:,3));
title('转动关节3'); xlabel('时间/s'); ylabel('角度/rad');
subplot(6,1,4); plot(t,q(:,4));
title('转动关节4'); xlabel('时间/s'); ylabel('角度/rad' );
subplot(6,1,5); plot(t,q(:,5));
title('转动关节5'); xlabel('时间/s'); ylabel('角度/rad');
subplot(6,1,6); plot(t,q(:,6));
title('转动关节6'); xlabel('时间/s'); ylabel('角度/rad');
4）机器人各关节转动角速度仿真程序：（Rob4.m）
t=[0:0.01:10];
qA=[0 0 0 0 0 0 ];%机械手初始关节量
qAB=[ 1.5709 -0.8902 -0.0481 -0.5178 1.0645 -1.0201];
[q,qd,qdd]=jtraj(qA,qAB,t);
Plot(r,q); subplot(6,1,1); plot(t,qd(:,1));
title('转动关节1'); xlabel('时间/s'); ylabel('rad/s');
subplot(6,1,2); plot(t,qd(:,2));
title('转动关节2'); xlabel('时间/s'); ylabel('rad/s'); subplot(6,1,3); plot(t,qd(:,3));
title('转动关节3'); xlabel('时间/s'); ylabel('rad/s'); subplot(6,1,4); plot(t,qd(:,4));
title('转动关节4'); xlabel('时间/s'); ylabel('rad/s' ); subplot(6,1,5); plot(t,qd(:,5));
title('转动关节5'); xlabel('时间/s'); ylabel('rad/s'); subplot(6,1,6); plot(t,qd(:,6));
title('转动关节6'); xlabel('时间/s'); ylabel('rad/s');
5）机器人各关节转动角加速度仿真程序：（Rob5.m）
t=[0:0.01:10];%产生时间向量
qA=[0 0 0 0 0 0]
qAB =[1.5709 -0.8902 -0.0481 -0.5178 1.0645 -1.0201]; [q,qd,qdd]=jtraj(qA,qAB,t);
figure('name','up6机器人机械手各关节加速度曲线');
subplot(6,1,1); plot(t,qdd(:,1));
title('关节1'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('加速度 (rad/s^2)'); subplot(6,1,2); plot(t,qdd(:,2));
title('关节2'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('加速度 (rad/s^2)'); subplot(6,1,3); plot(t,qdd(:,3));
title('关节3'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('加速度 (rad/s^2)') subplot(6,1,4); plot(t,qdd(:,4));
title('关节4'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('加速度 (rad/s^2)') subplot(6,1,5); plot(t,qdd(:,5));
title('关节5'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('加速度 (rad/s^2)')
subplot(6,1,6); plot(t,qdd(:,6));
title('关节6'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('加速度 (rad/s^2)')
《工业机器人工程应用虚拟仿真》课程标准 制定人：高亮制定时间：2016年10月 批准人：批准时间： 适用专业：工业机器人技术专业课程类型： 建议学时：102 学分：8 本课程旨在提高学生在机器人方面的综合素质，着重使学生掌握从事机器人加工类企业中机器人工作所必备的知识和基本技能，初步形成处理实际问题的能力。培养其分析问题和解决问题的学习能力，具备继续学习专业技术的能力；在本课程的学习中渗透思想道德和职业素养等方面的教育，使学生形成认真负责的工作态度和严谨的工作作风，为后续课程学习和职业生涯的发展奠定基础。一、课程分析 （一）教学计划的制定和教学内容的选取 根据培养应用技能型人才总目标，制订本专业教学计划，课程的教材配套，教学、实验、实训、课程设计大纲和指导书等教学文件齐全，近几年来引入了现代教学技术手段，已初步建设、形成了具有特色的全套课堂教学和实验教学课件。 根据该课程的基本教学要求和特点，结合学时的安排，从教材的整体内容出发，有侧重地进行取舍，筛选出学生必须掌握的基本教学内容，较好地解决了教学中质量与数量的矛盾。 通过本课程的学习，使学生了解工业机器人工程应用虚拟仿真的基础知识、机器人虚拟仿真的基本工作原理；掌握机器人工作站构建、RobotStudio中的建模功能、机器人离线轨迹编程、Smart组件的应用、带轨道或变位机的机器人系统创建于应用，以及RobotStudio的在线功能，具备使用RobotStudio仿真软件的能力和针对不同的机器人应用设计机器人方案的能力，为进一步学习其它机器人课程打下良好基础。 （二）教学方法分析 1、本课程适宜采用理论、实践一体化的教学方法。坚持理论联系实际，突出实际上机训练，切实保证技能训练教学的时间和质量。
Matlab GUI编程教程（适用于初学者） 1．首先我们新建一个GUI文件：如下图所示； 选择Blank GUI(Default) 2．进入GUI开发环境以后添加两个编辑文本框，6个静态文本框，和一个按钮，布置如下
图所示； 布置好各控件以后，我们就可以来为这些控件编写程序来实现两数相加的功能了。3．我们先为数据1文本框添加代码； 点击上图所示红色方框，选择edit1_Callback，光标便立刻移到下面这段代码的位置。 1. 2. 3.function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) 4.% hObject handle to edit1 (see GCBO) 5.% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
6.% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 7.% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text 8.% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double 复制代码 然后在上面这段代码的下面插入如下代码： 1. 2.%以字符串的形式来存储数据文本框1的内容. 如果字符串不是数字，则现实空白内容input = str2num(get(hObject,'String')); %检查输入是否为空. 如果为空,则默认显示为0if (isempty(input)) set(hObject,'String','0')endguidata(hObject, handles); 复制代码 这段代码使得输入被严格限制，我们不能试图输入一个非数字。 4．为edit2_Callback添加同样一段代码 5 现在我们为计算按钮添加代码来实现把数据1和数据2相加的目的。 用3中同样的方法在m文件中找到pushbutton1_Callback代码段 如下； 1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) 2.% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) 3.% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB 4.% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 复制代码
热博机器人3D仿真系统 用 户 手 册
杭州热博科技有限公司 1.软件介绍 RB-3DRSS是热博科技有限公司新近推出的一款以.NET平台为基础，在Microsoft Windows平台上使用3D技术开发的3D机器人仿真软件。用户通过构建虚拟机器人、虚拟环境，编写虚拟机器人的驱动程序，模拟现实情况下机器人在特定环境中的运行情况。 RB-3DRSS与市面上的同类产品相比，它具有如下的特点： 1．全3D场景。用户可自由控制视角的位置，角度。 2．先进的物理引擎技术，引入真实世界的重力、作用力、反作用力、速度、加速度、摩擦力等概念，是一款真正意义上的仿真软件。 3．逼真的仿真效果。采用虚拟现实技术，高度接近实际环境下的机器人运动状态，大大简化实际机器人调试过程。
4．实时运行调试。运行时，依据实际运行情况，调整机器人参数，帮助用户快速实现理想中的效果。 5．自由灵活的机器人搭建与场地搭建。用户可自由选择机器人及其配件，进行机器人搭建，可自行编辑3D训练比赛场地，所想即所得。 6．单人或多人的对抗过程。用户可添加多个机器人，自由组队进行队伍间对抗。7．与机器人图形化开发平台无缝连接。其生成的控制程序代码可在虚拟仿真系统中直接调用，大大节省编程时间。
系统配置要求 操作系统:win98,win2000全系列,winXp,win2003 server 运行环境:.Net Framework v2.0,DirectX 9.0c 最低硬件配置： 2.0GHz以上主频的CPU,512M内存,64M显存以上的3D显卡.支持1024×768分辨率,16bit颜色的监视器，声卡 推荐配置： 3.0G以上主频的CPU,1G内存,128M显存的3D显卡，支持1024×768分辨率,16bit 颜色监视器，声卡
1.硬币模拟试验 源代码： clear; clc; head_count=0; p1_hist= [0]; p2_hist= [0]; n = 1000; p1 = 0.3; p2=0.03; head = figure(1); rand('seed',sum(100*clock)); fori = 1:n tmp = rand(1); if(tmp<= p1) head_count = head_count + 1; end p1_hist (i) = head_count /i; end figure(head); subplot(2,1,1); plot(p1_hist); grid on; hold on; xlabel('重复试验次数'); ylabel('正面向上的比率'); title('p=0.3试验次数N与正面向上比率的函数图'); head_count=0; fori = 1:n tmp = rand(1); if(tmp<= p2) head_count = head_count + 1; end p2_hist (i) = head_count /i; end figure(head); subplot(2,1,2); plot(p2_hist); grid on; hold on; xlabel('重复试验次数'); ylabel('正面向上的比率'); title('p=0.03试验次数N与正面向上比率的函数图'); 实验结果：
2.不同次数的随机试验均值方差比较 源代码： clear ; clc; close; rand('seed',sum(100*clock)); Titles = ['n=5时' 'n=20时' 'n=25时' 'n=50时' 'n=100时']; Titlestr = cellstr(Titles); X_n_bar=[0]; %the samples of the X_n_bar X_n=[0]; %the samples of X_n N=[5,10,25,50,100]; j=1; num_X_n = 100; num_X_n_bar = 100; h_X_n_bar = figure(1);
MATLAB简单程序大全 求特征值特征向量 A=[2 3 4;1 5 9;8 5 2] det(A) A' rank(A) inv(A) rref(A) eig(A)%求特征值和特征向量 卫星运行问题 h=200,H=51000,R=6378; a=(h+H+2*R)/2; c=(H-h)/2; b=(a^2-c^2)^(1/2); e=c/a; f=sqrt(1-exp(2).*cos(t)^2); l=int(f,t,0,pi/2) L=4*a.*l 动态玫瑰线 n=3;N=10000; theta=2*pi*(0:N)/N; r=cos(n*theta); x=r.*cos(theta); y=r.*sin(theta); comet(x,y) 二重积分 syms x y f=x^2*sin(y); int(int(f,x,0,1),y,0,pi) ezmesh(f,[0,1,0,pi]) 函数画图 syms x;f=exp(-0.2*x)*sin(0.5*x); ezplot(f,[0,8*pi])
玫瑰线 theta=0:0.01:2*pi; r=cos(3*theta); polar(theta,r,'r') 求x^2+y^2=1和x^2+z^2=1所围成的体积 syms x y z R r=1; Z=sqrt(1-x^2); y0=Z; V=8*int(int(Z,y,0,y0),x,0,1) 求导数及图像 f='1/(5+4*cos(x))'; subplot(1,2,1);ezplot(f) f1=diff(f) subplot(1,2,2);ezplot(f1) 绕x轴旋转 t=(0:20)*pi/10; r=exp(-.2*t).*sin(.5*t); theta=t; x=t'*ones(size(t)); y=r'*cos(theta); z=r'*sin(theta); mesh(x,y,z) colormap([0 0 0]) 某年是否闰年 year=input('input year:='); n1=year/4; n2=year/100; n3=year/400; if n1==fix(n1)&n2~=fix(n2) disp('是闰年') elseif n1==fix(n1)&n3==fix(n3) disp('是闰年') else
Matlab robot tool 学习 一、Robottool的下载地址： https://www.doczj.com/doc/5e4842865.html,/share/link?shareid=1167669811&uk=940448808&app= zd 二、网上的介绍： 1. PUMA560的MATLAB仿真 要建立PUMA560的机器人对象，首先我们要了解PUMA560的D-H参数，之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立 PUMA560的机器人对象。 其中link函数的调用格式： L = LINK([alpha A theta D]) L =LINK([alpha A theta D sigma]) L =LINK([alpha A theta D sigma offset]) L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION) 参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’，其中‘standard’代表采用标准的D-H参数，‘modified’代表采用改进的D-H参数。参数‘alpha’代表扭转角，参数‘A’代表杆件长度，参数‘theta’代表关节角，参数‘D’代表横距，参数‘sigma’代表关节类型：0代表旋转关节，非0代表移动关节。另外LINK还有一些数据域： LINK.alpha %返回扭转角 LINK.A %返回杆件长度 LINK.theta %返回关节角 LINK.D %返回横距 LINK.sigma %返回关节类型 LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动) LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0，否则返回1 LINK.offset %返回关节变量偏移 LINK.qlim %返回关节变量的上下限 [min max] LINK.islimit(q) %如果关节变量超限，返回 -1, 0, +1 LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵 LINK.m %返回关节质量 LINK.r %返回3×1的关节齿轮向量 LINK.G %返回齿轮的传动比 LINK.Jm %返回电机惯性 LINK.B %返回粘性摩擦 LINK.Tc %返回库仑摩擦 LINK.dh return legacy DH row LINK.dyn return legacy DYN row 其中robot函数的调用格式： ROBOT %创建一个空的机器人对象
基于MATLAB Robotics Tools的机械臂仿真 【摘要】在MATLAB环境下，对puma560机器人进行运动学仿真研究，利用Robotics Toolbox工具箱编制了简单的程序语句，建立机器人运动学模型，与可视化图形界面，利用D-H参数法对机器人的正运动学、逆运动学进行了仿真，通过仿真，很直观的显示了机器人的运动特性，达到了预定的目标，对机器人的研究与开发具有较高的利用价值。 【关键词】机器人;运动学正解;运动学逆解 Abstract：For the purpose of making trajectory plan research on puma560 robot，in the MATLAB environment，the kinematic parameters of the robot were designed. Kinematic model was established by Robotics Toolbox compiled the simple programming statements，the difference was discussed between the standard D-H parameters，and the trajectory planning was simulated，the joints trajectory curve were smooth and continuous，Simulation shows the designed parameters are correct，thus achieved the goal. The tool has higher economic and practical value for the research and development of robot. Key words：robot;trajectory planning;MTALAB;simulation 1.前言 机器人是当代新科技的代表产物，随着计算机技术的发展，机器人科学与技术得到了迅猛的发展，在机器人的研究中，由于其价格较昂贵，进行普及型实验难度较大，隐刺机器人仿真实验变得十分重要。对机器人进行软件仿真，从运动图像和动态曲线表，可以模拟机器人的动态特性，更加直观的显示了机器人的运动状况，从而可以分析许多重要的信息。 对机器人的运动学仿真，很多学者都进行了研究。文献2以一个死自由度机器人为例，利用MATLAB软件绘制了其三维运动轨迹;文献4对一种柱面机械手为对象，对机械手模型的手动控制和轨迹规划进行了仿真;但上述各种方法建立的机器人模型只适合特定的机械臂模型。一种通用的，经过简单修改便可用于任何一种机械臂的仿真方法显得尤为重要。 2.机器人运动学简介 机器人学中关于运动学和动力学最常用的描述方法是矩阵法，这种数学描述是以四阶方阵变换三维空间的齐次坐标为基础的。矩阵法、齐次变换等概念是机器人学研究中最重要的数学基础。利用MATLAB Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz函数可以非常容易的实现用其次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。例如机器人在X轴方向平移了0.5米的其次坐标变换可表示为：
工业机器人工程应用虚拟仿真教程教学提纲 一、说明 1．课程的性质和内容 《工业机器人工程应用虚拟仿真教程》课程是高级技工学校工业机器人应用与维护专业的专业课。主要内容包括：Robot Studio软件的操作、建模、Smart 组建的使用、轨迹离线编程、动画效果的制作、模拟工作站的构建、仿真验证以及在线操作。 2．课程的任务和要求 本课程的主要任务是培养学生熟练操作Robot Studio软件，并能通过Robot Studio软件对工业机器人进行应用开发、调试、现场维护，为学生从事工业机器人工程技术人员打下的必要的专业基础。 通过本课程的学习，学生应该达到以下几个方面的专业基础。 （1）了解Robot Studio工业机器人仿真软件的基础知识，掌握软件使用方法和技巧。 （2）掌握构建基本仿真工业机器人工作站的方法。 （3）能熟练在Robot Studio软件中创建工件、工具模型。 （4）掌握工业机器人离线轨迹编程方法。 （5）掌握Smart组建的应用。 （6）掌握带导轨和变位机的机器人系统创建于应用方法。 （7）了解ScreenMaker示教器用户自定义界面的操作。 （8）掌握Robot Studio软件的在线功能。 3．教学中注意的问题 （1）本课程教学最好采用理论与实际相结合的一体化教学方式，借助多媒体网络教室，一人一机，使用多媒体课件讲解与软件操作相结合。 （2）理论教学中应帮助学生总结并灵活运用所学的相关知识，本着够用的原则讲授，切忌面面俱到。对工业机器人仿真操作不作深入探讨，仅作一般性了解。
（3）实践教学环节中对工业机器人Robot Studio仿真软件常用功能作简单介绍，重点培养学生使用软件对工业机器人进行基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和检验。教师教学中多联系生产实际并选用一些工业上经典的工业机器人使用案例进行讲解，提高学生对工业机器人进行应用开发、调试、现场维护的能力。 二、学时分配表
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第32卷 第3期2003年 6月 常州工业大学学报(自然科学版) JOURNAL OF GUIZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY (Natural Science Edition) Vol.32No.3 June.2003 文章编号:100920193(2003)0320054205Ξ 基于Simulink和VR工具箱的机器人 行驶控制系统计算机仿真 胡光艳,田会方 (武汉理工大学机电学院,湖北武汉430070) 摘 要:建立机器人行驶控制系统的数学模型,由此获得系统的Simulink模型(仿真模型),进 行仿真分析,然后使用VR工具箱建立了一个相关的虚拟场景,并通过该工具箱的Simulink接 口将机器人行驶控制系统Simulink模型与该虚拟世界建立关联,从而利用Simulink模型产生 的信号数据控制和操纵虚拟世界中机器人的运动。 关键词:Simulink;VR工具箱;机器人;行驶控制系统 中图分类号:TP242.6;TN911.73 文献标识码:A 1 引 言 1.1 机器人导航技术及虚拟现实 国内外专家在移动机器人控制方面已做了大量的研究工作,与70年代的机器人相比,现在的机器人研究有两个特点:一是对机器人智能的定位有了更加符合实际的标准,也就是不要求机器人具有像人类一样的高智能,而只是要求机器人在某种程度上具有自主处理问题的能力;另一个特点是许多新技术及控制方法被引入到机器人研究中,给研究工作带来突破性进展。 将VR技术应用到移动机器人导航研究中是一种可行的方法:随着系统的日益复杂和运算量的日益增加,对计算设备能力的要求也日益提高,而多数轻便灵活型的机器人难以携带大量的计算设备,因此,将计算机和机器人分开,机器人把观察到的视觉信号和传感器信号按照制定的标准合成,然后传送到远方计算机上,由功能强大的远方计算机进行分解和处理,并发出控制信号给机器人的传动机构,以控制机器人行为,或者由机器人完成一些行走、避障类的低层操作,而高层操作则由远方高性能机器、或人工在虚拟环境中遥控完成。 本文的仿真对象是一台半自主式移动机器人,其运动和各种服务功能的实现,可以由后方的操作者利用虚拟现实技术操纵控制,所有命令均由操纵面板上的按钮和操纵杆控制发出。 1.2 Simulink及VR工具箱 Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包,它和MA TLAB的无缝结合使得用户可以利用MA TLAB丰富的资源,建立仿真模型,监控仿真过程,分析仿真结果。新出现的基于MA TLAB的VR工具箱允许MA TLAB/Simulink使用虚拟现实的图形技术,使得用户能直接将仿真结果以虚拟现实的形式显示出来。可以说,对虚拟现实技术的支持使得MA TLAB/Simulink在系统仿真领域的应用上了一个新的台阶[1]。 1.3 机器人行驶控制系统的工作原理 (1)机器人的速度设置通过改变遥控操作面板上操纵杆的位置来实现,即操纵杆的不同位置对应着不同的速度。 (2)测量机器人的当前速度,并求取它与指定速度的差值。 Ξ收稿日期:2003-03-03 基金项目:国家863计划资助 作者简介:胡光艳,女,硕士研究生;田会方,男,副教授,硕士生导师.
以下各题均要求编程实现，并将程序贴在题目下方。 1．从键盘输入任意个正整数，以0结束，输出那些正整数中的素数。 clc;clear; zzs(1)=input('请输入正整数：');k=1; n=0;%素数个数 while zzs(k)~=0 flag=0;%是否是素数，是则为1 for yz=2:sqrt(zzs(k))%因子从2至此数平方根 if mod(zzs(k),yz)==0 flag=1;break;%非素数跳出循环 end end if flag==0&zzs(k)>1%忽略0和1的素数 n=n+1;sus(n)=zzs(k); end k=k+1; zzs(k)=input('请输入正整数：'); end disp(['你共输入了' num2str(k-1) '个正整数。它们是：']) disp(zzs(1:k-1))%不显示最后一个数0 if n==0 disp('这些数中没有素数！')%无素数时显示 else disp('其中的素数是：') disp(sus) end 2．若某数等于其所有因子（不含这个数本身）的和，则称其为完全数。编程求10000以内所有的完全数。 clc;clear;
wq=[];%完全数赋空数组 for ii=2:10000 yz=[];%ii的因子赋空数组 for jj=2:ii/2 %从2到ii/2考察是否为ii的因子 if mod(ii,jj)==0 yz=[yz jj];%因子数组扩展，加上jj end end if ii==sum(yz)+1 wq=[wq ii];%完全数数组扩展，加上ii end end disp(['10000以内的完全数为：' num2str(wq)])%输出 3．下列这组数据是美国1900—2000年人口的近似值（单位：百万）。 （1）若. 2c + = y+ 与试编写程序计算出上式中的a、b、c; 的经验公式为 t at bt y （2）若.bt 的经验公式为 y= 与试编写程序计算出上式中的a、b; y ae t （3）在一个坐标系下，画出数表中的散点图（红色五角星），c + =2中 ax bx y+拟合曲线图(蓝色实心线),以及.bt y=(黑色点划线)。 ae （4）图形标注要求:无网格线,横标注“时间t”，纵标注“人口数(百万)”，图形标题“美国1900—2000年的人口数据”。 （5）程序中要有注释，将你的程序和作好的图粘贴到这里。 clf;clc;clear %清除图形窗、屏幕、工作空间 t=1900:10:2000; y=[76 92 106 123 132 151 179 203 227 250 281]; p1=polyfit(t,y,2);%二次多项式拟合
Robotic tool提供了一些如运动学，动力学和生成机器人轨迹的许多有用功能。用这个工具箱进行仿真以及分析与真正的机器人得到实验结果是非常有用。工具箱的优点是代码是一个相当成熟的算法，对于教学源代码是免费的。该工具箱提供了机器人动力学正解和逆解，其次坐标转换所必需的三维位置和方向。 该工具箱可以计算任意结构机器人的正反运动学（用数值积分的方法，不是给出解析解）、正反动力学（反运动学采用的是递归牛顿欧拉方法，效率很高）、路径规划等；里面还有Puma560和Stanford机器人的实例。 1. PUMA560的MATLAB仿真 要建立PUMA560的机器人对象，首先我们要了解PUMA560的D-H参数，之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。 其中link函数的调用格式： L = LINK([alpha A theta D]) L =LINK([alpha A theta D sigma]) L =LINK([alpha A theta D sigma offset]) L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION) 参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’，其中‘standard’代表采用标准的D-H参数，‘modified’代表采用改进的D-H参数。参数‘alpha’代表扭转角，参数‘A’代表杆件长度，参数‘theta’代表关节角，参数‘D’代表横距，参数‘sigma’代表关节类型：0代表旋转关节，非0代表移动关节。另外LINK还有一些数据域：LINK.alpha %返回扭转角 LINK.A %返回杆件长度 LINK.theta %返回关节角 LINK.D %返回横距 LINK.sigma %返回关节类型 LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动) LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0，否则返回1 LINK.offset %返回关节变量偏移 LINK.qlim %返回关节变量的上下限[min max] LINK.islimit(q) %如果关节变量超限，返回-1, 0, +1 LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵 LINK.m %返回关节质量 LINK.r %返回3×1的关节齿轮向量 LINK.G %返回齿轮的传动比 LINK.Jm %返回电机惯性 LINK.B %返回粘性摩擦 LINK.Tc %返回库仑摩擦 LINK.dh return legacy DH row LINK.dyn return legacy DYN row 其中robot函数的调用格式： ROBOT %创建一个空的机器人对象 ROBOT(robot) %创建robot的一个副本 ROBOT(robot, LINK) %用LINK来创建新机器人对象来代替robot
中学信息技术《机器人仿真系统》教案第16课机器人仿真系统 【教学目标】 .知识目标 ◆认识仿真下的虚拟机器人； ◆能用NSTRSS设计场地、构建机器人并利用仿真环境进行组队测试。 2．过程与方法 ◆通过教师演示在虚拟仿真环境下的机器人运行，激发学生兴趣； ◆通过教师讲解虚拟仿真软件，培养学生对新软件的兴趣； ◆通过让学生自己动手调试，体会学习新事物的乐趣。 3．情感态度与价值观 ◆使学生领悟“自由无限，创意无限，只有想不到，没有做不到”的道理； ◆培养学生积极探索、敢于实践、大胆创新的精神和意识。 【教法选择】 示例讲解、任务驱动、辅导答疑。 【教学重点】 ．用NSTRSS仿真系统设计仿真场地；
2．搭建仿真机器人； 3．运行仿真。 【教学难点】 ．设计场地； 2．搭建仿真机器人。 【教学过程】 一、巩固1日知，引入新知 教师活动 将上节课学生完成的在现实场地中运行的走迷宫机器人进行分组比赛，一是能够检验学生的学习情况，二是能调动起学生的积极性，三是为引入仿真系统做准备。 学生活动 小组合作，调试机器人程序，检查机器人的搭建，准备比赛。 教师活动 通过比赛，提出问题：同学们想不想经常地进行这样的比赛呢?但是在现实中调试，需要很多的时间，而且还需要固定的场地环境等等，非常不方便，我们有没有什么好办法解决这个问颢？ 引入纳英特的仿真模拟系统，展示它的特点，与现实情况做比较。 教师给学生演示讲解：
．关于仿真系统 什么是仿真系统?仿真系统是机器人的设计、实现，完全在虚拟的环境中，以虚拟的形式出现，它以优化机器人硬件和软件设计、缩短研发周期、节约成本为特色，解决机器人设计过程的不足。 2．初识NSTRSS软件 NSTRSS是NST科技新近推出的一款以．NET平台为基础，使用microsoftDirectX9．0技术的3D机器人仿真软件。用户通过构建虚拟机器人、虚拟环境，编写虚拟机器人的驱动程序，模拟现实情况下机器人在特定环境中的运行情况。 NSTRSS与市面上的同类产品相比，它具有如下的特点：全3D场景。用户可自由控制视角的位置及角度，甚至以第一人称方式进行场景漫游； 逼真的仿真效果。采用虚拟现实技术，高度接近实际环境下的机器人运动状态，大大简化实际机器人调试过程； 实时运行调试。运行时，依据实际运行情况，调整机器人参数，帮助用户快速实现理想中的效果； 自由灵活的机器人搭建与场地搭建。用户可自由选择机器人及其配件，进行机器人搭建，可自行编辑3D训练比赛场地，所想即所得； 单人或多人的对抗过程。用户可添加多个机器人，自由组队进行队伍间对抗；
遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群 % Trace - 最佳染色体所对应的目标函数值 % FUN - 目标函数 % LB - 自变量下限 % UB - 自变量上限 % eranum - 种群的代数,取100--1000(默认200) % popsize - 每一代种群的规模；此可取50--200(默认100) % pcross - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8) % pmutation - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1) % pInversion - 倒位概率,一般取0.05－0.3之间较好(默认0.2) % options - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编 %码,option(2)设定求解精度(默认1e-4) % % ------------------------------------------------------------------------ T1=clock; if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if find((LB-UB)>0) error('数据输入错误,请重新输入(LB 1 主要介绍以下七种仿真平台(侧重移动机器人仿真而非机械臂等工业机器人仿真)： 1.1 USARSim-Unified System for Automation and Robot Simulation USARSim是一个基于虚拟竞技场引擎设计高保真多机器人环境仿真平台。主要针对地面机器人，可以被用于研究和教学，除此之外，USARSim是RoboCup救援虚拟机器人竞赛和虚拟制造自动化竞赛的基础平台。使用开放动力学引擎ODE(Open Dynamics Engine)，支持三维的渲染和物理模拟，较高可配置性和可扩展性，与Player兼容，采用分层控制系统，开放接口结构模拟功能和工具框架模块。机器人控制可以通过虚拟脚本编程或网络连接使用UDP协议实现。被广泛应用于机器人仿真、训练军队新兵、消防及搜寻和营救任务的研究。机器人和环境可以通过第三方软件进行生成。软件遵循免费GPL条款，多平台支持可以安装并运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。 1.2 Simbad Simbad是基于Java3D的用于科研和教育目的多机器人仿真平台。主要专注于研究人员和编程人员热衷的多机器人系统中人工智能、机器学习和更多通用的人工智能算法一些简单的基本问题。它拥有可编程机器人控制器，可定制环境和自定义配置传感器模块等功能，采用3D虚拟传感技术，支持单或多机器人仿真，提供神经网络和进化算法等工具箱。软件开发容易，开源，基于GNU协议，不支持物理计算，可以运行在任何支持包含Java3D库的Java客户端系统上。 1.3 Webots Webots是一个具备建模、编程和仿真移动机器人开发平台，主要用于地面机器人仿真。用户可以在一个共享的环境中设计多种复杂的异构机器人，可以自定义环境大小，环境中所有物体的属性包括形状、颜色、文字、质量、功能等也都可由用户来进行自由配置，它使用ODE检测物体碰撞和模拟刚性结构的动力学特性，可以精确的模拟物体速度、惯性和摩擦力等物理属性。每个机器人可以装配大量可供选择的仿真传感器和驱动器，机器人的控制器可以通过内部集成化开发环境或者第三方开发环境进行编程，控制器程序可以用C，C++等编写，机器人每个行为都可以在真实世界中测试。支持大量机器人模型如khepera、pioneer2、aibo等，也可以导入自己定义的机器人。全球有超过750个高校和研究中心使用该仿真软件，但需要付费，支持各主流操作系统包括Linux, Windows和MacOS。 1.4 MRDS-Microsoft Robotics Developer Studio MRDS是微软开发的一款基于Windows环境、网络化、基于服务框架结构的机器人控制仿真平台，使用PhysX物理引擎，是目前保真度最高的仿真引擎之一，主要针对学术、爱好者和商业开发，支持大量的机器人软硬件。MRDS是基于实时并发协调同步CCR(Concurrency and Coordination Runtime)和分布式软件服务DSS(Decentralized Software Services)，进行异步并行任务管理并允许多种服务协调管理获得复杂的行为，提供可视化编程语言(VPL)和可视化仿真环境(VSE)。支持主流的商业机器人，主要编程语言为C#，非商业应用免费，但只支持在Windows操作系统下进行开发。 1.5 PSG-Player/Stage/Gazebo 利用虚拟仿真技术辅 助机器人 关于利用虚拟仿真技术辅助机器人维修示教的探讨 周政华 (山西华泽铝电有限公司电解厂) 摘要:利用机器人虚拟仿真技术，可使检修人员在系统离线状态下对机器人进行编程，并以三维图形方式显示出机器人实际运行轨迹，这样通过 离线编程平台进行新系统的测试，既避免了应用上的风险，保证了机器 人系统的安全性，同时又降低了新程序应用的测试成本，并可以作为培 训系统供检修人员进行虚拟操作使用。 关键词：虚拟仿真离线编程机器人 1 引言 在实际设备运行过程中存在许多影响正常生产状态的因素，而如何优化生产过程，减少这些因素所造成的损失，而仿真技术可以将设备放在一个虚拟环境中，通过对已出现或未知的问题进行模拟，为找出解决此类问题提供了便捷的方法，这样不仅可以减少检修时间，保证生产的正常，也可以保证操作安全。而机器人离线技术的出现以及虚拟仿真技术的发展，正是应这样的要求，不仅可以将人从危险和恶劣的环境中解脱出来，也可以解决远程控制中的通信延时问题，同时利用机器人仿真技术可直观显示出机器人实际运行轨迹，而且不占用机器人作业时间，有利于提高经济效益。 2仿真基本理论 机器人仿真技术分为两大类：第一大类是设计机器人时所必须具有的结构分析和运动分析仿真包括：(1)机器人的物理特性，比如 形状等；(2)是机器人的动态特性，比如加速度、速度等，这需要参考机器人本身的动力学方程，而这个方程用来描述机器人的运动轨迹和特性。 2.1机器人的结构仿真主要是对机器人进行物理特性仿真，在虚拟环境中是以三维实体模型表现的，可以用市面上较常用的 Pro/E、UG、CATIA等三维设计软件进行建模。 2.2 机器人的运动学仿真是通过对建立的的函数模型，然后利用ADMAS、Matlab等专业软件对模型进行运动分析，例如图2.1为一台串联六自由度关节式机器人。 图2.1 两个相邻坐标系i与i-1间的齐次变换矩阵(i=1,2,3…,6)为 其中:a i-1为杆长；d i为杆件偏距； i为关节变量。经运动学整解，可得到机器人末端的位姿，而已知机器人末端的位姿，经过运 图论实验三个案例 单源最短路径问题 Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。其基本思想是，设置一个顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S 当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。设v 是图中的一个顶点，记()l v 为顶点v 到源点v 1的最短距离，,i j v v V ?∈，若 (,)i j v v E ?，记i v 到j v 的权ij w =∞。 Dijkstra 算法： ① 1{}S v =,1()0l v =；1{}v V v ??-,()l v =∞,1i =,1{}S V v =-； ② S φ=，停止，否则转③； ③ ()min{(),(,)} j l v l v d v v =， j v S ∈，v S ?∈； ④ 存在1 i v +，使 1()min{()} i l v l v +=，v S ∈； ⑤ 1{} i S S v +=U ， 1{} i S S v +=-，1i i =+，转②； 实际上，Dijkstra 算法也是最优化原理的应用：如果121n n v v v v -L 是从1v 到 n v 的最 短路径，则 121 n v v v -L 也必然是从1v 到 1 n v -的最优路径。 在下面的MATLAB 实现代码中，我们用到了距离矩阵，矩阵第i 行第j 行元素表 示顶点i v 到j v 的权ij w ，若i v 到j v 无边，则realmax ij w =，其中realmax 是MATLAB 常量，表示最大的实数+308)。 function re=Dijkstra(ma) %用Dijkstra 算法求单源最短路径 %输入参量ma 是距离矩阵 %输出参量是一个三行n 列矩阵，每列表示顶点号及顶点到源的最短距离和前顶点 n=size(ma,1);%得到距离矩阵的维数 s=ones(1,n);s(1)=0;%标记集合S 和S 的补 r=zeros(3,n);r(1,:)=1:n;r(2,2:end)=realmax;%初始化 for i=2:n;%控制循环次数 mm=realmax; for j=find(s==0);%集合S 中的顶点 for k=find(s==1);%集合S 补中的顶点机器人系统常用仿真软件介绍
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