在MATLAB中进行机器人编程和仿真

选择MATLAB2016a版，高版本不能安装。

安装好按照下面的操作做出来，然后截图做成Word文档发给我。

MATLAB2016a版同学们网上下载安装，安装方法网上随便可找到。

机器人工具箱我发给你们。

一、将文件夹放到MATLAB安装文件夹指定目录下放到安装目录的toolbox文件夹下，如下图是笔者的电脑的位置，其中那个installation address是我自己取得名字，英语不好，不要见怪。

三、打开MATLAB软件，进行手动启动（1）打开matlab，依次点击file（文件）-setpath（设置路径）-add with subfolder （添加子文件夹），然后选择这个rvctools文件夹就好了，然后save（保存）-close （关闭）（2）在命令行窗口输入startup_rvc，回车，如图，显示了一段英语，我恩可以看到，版本是9.10。

本文主要是给大家一个系统的概念，如何用Matlab实现六轴机器人的建模和实现轨迹规划。

以后将会给大家讲解如何手写正逆解以及轨迹插补的程序。

程序是基于Matlab2016a，工具箱版本为Robotic Toolbox 9.10。

1.D-H建模三个两两相互垂直的XYZ轴构成欧几里得空间，存在六个自由度：沿XYZ 平移的三个自由度，绕XYZ旋转的三个自由度。

在欧几里得空间中任意线性变换都可以通过这六个自由度完成。

Denavit-Hartenberg提出的D-H参数模型能满足机器人学中的最小线性表示约定，用4个参数就能描述坐标变换：绕X轴平移距离a；绕X轴旋转角度alpha；绕Z轴平移距离d；绕Z轴旋转角度theta。

2.标准D-H模型和改进D-H模型对比来看参数并没有改变，标准的D-H 模型是将连杆的坐标系固定在该连杆的输出端（下一关节），也即坐标系i-1与关节i对齐；改进的D-H模型则是将坐标系固定在该连杆的输入端（上一关节），也即坐标系i-1与关节对齐i-1。

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})=’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})=’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})='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)')如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！。

机器人控制matlab版机器人控制是指通过编程和算法控制机器人的运动和行为。

MATLAB作为一种强大的科学计算软件和工具，可以广泛应用于机器人控制领域。

本文将介绍机器人控制的MATLAB版，包括机器人模型、控制算法和实例应用等。

一、机器人模型在机器人控制之前，需要先建立机器人模型。

机器人模型是机器人的数学表达，用于描述机器人的结构和动力学特性。

常见的机器人模型包括末端执行器模型、刚体模型和关节模型等。

在MATLAB中，可以使用Robotics System Toolbox来建立机器人模型。

该工具箱提供了一系列函数和类，可以方便地创建机器人模型，并进行正向和逆向运动学计算。

二、控制算法机器人控制的核心是控制算法。

控制算法可以分为运动控制和轨迹规划两个方面。

1. 运动控制运动控制是控制机器人执行特定动作的算法。

常见的运动控制算法包括PID控制、反馈线性化控制和自适应控制等。

在MATLAB中，可以使用Control System Toolbox来设计和实现运动控制算法。

该工具箱提供了丰富的函数和方法，可以进行控制器设计、系统建模和仿真等操作。

2. 轨迹规划轨迹规划是控制机器人在给定时间内从初始位置到达目标位置的算法。

常见的轨迹规划算法包括直线插补、三次样条插补和最短路径规划等。

在MATLAB中，可以使用Robotics System Toolbox中的轨迹生成器函数来进行轨迹规划。

该工具箱提供了一系列的插补函数，可以方便地生成平滑的运动轨迹。

三、实例应用机器人控制的应用非常广泛，包括工业制造、医疗卫生和服务机器人等领域。

以工业制造为例，机器人控制可以实现自动化生产线的操作和控制。

通过MATLAB中的机器人控制工具箱，可以对机器人进行建模、控制和仿真，实现自动化生产线的规划和优化。

此外，机器人控制还可以应用于医疗卫生领域。

例如，通过MATLAB编写的机器人控制程序，可以控制外科手术机器人进行精确的手术操作，提高手术的安全性和准确性。

matlab机器人运动学仿真代码以下是一个简单的MATLAB机器人运动学仿真代码示例，假设机器人是一个二维平面上的两轴机器人，其中关节1和关节2的长度分别为L1和L2：matlab.% 定义关节长度。

L1 = 1;L2 = 1;% 定义关节角度。

theta1 = 0:0.01:2pi; % 关节1角度范围。

theta2 = 0:0.01:2pi; % 关节2角度范围。

% 初始化末端点坐标。

x = zeros(length(theta1), length(theta2));y = zeros(length(theta1), length(theta2));% 计算末端点坐标。

for i = 1:length(theta1)。

for j = 1:length(theta2)。

x(i,j) = L1 cos(theta1(i)) + L2 cos(theta1(i) + theta2(j));y(i,j) = L1 sin(theta1(i)) + L2 sin(theta1(i) + theta2(j));end.end.% 绘制机器人末端点轨迹。

figure;plot(x(:), y(:), 'b.');xlabel('X');ylabel('Y');title('机器人末端点轨迹');这段代码实现了一个简单的两轴机器人的运动学仿真。

首先定义了机器人的关节长度和关节角度范围，然后计算了末端点的坐标，并绘制了机器人末端点的轨迹。

当然，实际的机器人运动学仿真会更加复杂，涉及到不同类型的机器人和运动学模型，但这段代码可以作为一个简单的起点，帮助你开始进行机器人运动学仿真的工作。

利用MATLAB进行机器人控制引言：机器人已经成为现代社会中不可或缺的一部分。

它们可以在各种环境下完成各种任务，从简单的装配到复杂的手术。

为了实现精确的机器人控制，工程师们使用了各种工具和软件。

其中，MATLAB是一个非常强大且广泛使用的工具，它可以帮助工程师们设计和调试机器人控制系统。

一、MATLAB基础知识在开始探讨如何利用MATLAB进行机器人控制之前，我们先了解一些MATLAB的基础知识。

MATLAB是一种高级的数值计算和数据分析软件，它专门用于快速开发和执行科学和工程项目。

它提供了许多功能和工具，可以帮助工程师们建立复杂的控制算法。

MATLAB具有强大的数值计算能力，可以执行计算，绘图和数据分析等任务。

它还提供了大量的内置函数，可以简化编程和算法设计过程。

使用MATLAB，用户可以轻松处理矩阵和矢量操作，进行符号计算，拟合曲线和解决微分方程等。

二、机器人动力学建模在进行机器人控制之前，我们需要建立机器人的动力学模型。

动力学模型描述了机器人在给定输入和外部力的情况下如何运动。

利用MATLAB，我们可以快速准确地建立机器人的动力学模型。

建立机器人动力学模型的第一步是定义机器人的几何参数和质量参数。

这些参数包括机器人的连杆长度，连杆质量和连接点位置等。

通过这些参数，我们可以计算机器人的动力学参数，如惯性矩阵，质心位置和关节摩擦力等。

在MATLAB中，我们可以使用符号计算工具箱来定义和操作符号变量。

符号变量可以用于表示机器人的几何和质量参数。

通过定义这些符号变量，我们可以快速地计算机器人的动力学参数。

三、控制算法设计在建立机器人的动力学模型后，我们需要设计适当的控制算法来实现所需的运动。

MATLAB提供了许多功能和工具，可以帮助我们进行控制算法设计和分析。

在MATLAB中，我们可以使用控制系统工具箱来设计和分析控制系统。

控制系统工具箱提供了各种函数和工具，例如PID控制器，状态空间模型和频域分析等。

MATLAB机器人仿真程序哎呀，说起 MATLAB 机器人仿真程序，这可真是个有趣又充满挑战的领域！我还记得有一次，我带着一群学生尝试做一个简单的机器人行走仿真。

那时候，大家都兴奋极了，眼睛里闪着好奇的光。

我们先从最基础的开始，了解 MATLAB 这个工具的各种函数和命令。

就像是给机器人准备好各种“零部件”，让它能顺利动起来。

比如说，我们要设定机器人的初始位置和姿态，这就好像是告诉机器人“嘿，你从这里出发，站好啦！”然后，再通过编程来控制它的运动轨迹。

有的同学想让机器人走直线，有的同学想让它拐个弯，还有的同学想让它走个复杂的曲线。

在这个过程中，可遇到了不少问题呢。

有个同学不小心把坐标设置错了，结果机器人“嗖”地一下跑到了不知道哪里去，大家哄堂大笑。

还有个同学在计算速度和加速度的时候出了差错，机器人的动作变得奇奇怪怪的，像是在跳“抽筋舞”。

不过，大家并没有气馁，而是一起努力找错误，修改代码。

终于，当我们看到那个小小的机器人按照我们设想的轨迹稳稳地行走时，那种成就感简直无法形容。

回到 MATLAB 机器人仿真程序本身，它其实就像是一个神奇的魔法盒子。

通过输入不同的指令和参数，我们可以创造出各种各样的机器人运动场景。

比如说，我们可以模拟机器人在不同地形上的行走，像是平坦的地面、崎岖的山路或者是湿滑的冰面。

这时候，我们就要考虑摩擦力、重力等各种因素对机器人运动的影响。

想象一下，机器人在冰面上小心翼翼地走着，生怕滑倒，是不是很有趣？而且，MATLAB 机器人仿真程序还能帮助我们优化机器人的设计。

比如说，如果我们发现机器人在某个动作上消耗了太多的能量，或者动作不够灵活，我们就可以通过调整程序中的参数来改进。

这就像是给机器人做了一次“整形手术”，让它变得更完美。

另外，我们还可以用它来进行多机器人的协同仿真。

想象一下，一群机器人在一起工作，有的负责搬运东西，有的负责巡逻，它们之间需要相互配合，避免碰撞。

这就需要我们精心设计它们的通信和协调机制，让它们像一支训练有素的团队一样高效工作。

机器人matlab仿真课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握机器人Matlab仿真基本原理和方法，能够运用Matlab进行简单的机器人系统仿真。

具体分解为以下三个目标：1.知识目标：学生需要了解机器人Matlab仿真的基本原理，掌握Matlab在机器人领域中的应用方法。

2.技能目标：学生能够熟练使用Matlab进行机器人系统的仿真，包括建立仿真模型、设置仿真参数、运行仿真实验等。

3.情感态度价值观目标：通过课程学习，培养学生对机器人技术的兴趣和热情，提高学生解决实际问题的能力，培养学生的创新精神和团队合作意识。

二、教学内容教学内容主要包括以下几个部分：1.Matlab基础知识：介绍Matlab的基本功能和操作，包括数据处理、图形绘制、编程等。

2.机器人数学模型：介绍机器人的运动学、动力学模型，以及传感器和执行器的数学模型。

3.机器人仿真原理：讲解机器人仿真的一般方法和步骤，包括建立仿真模型、设置仿真参数、运行仿真实验等。

4.机器人控制系统仿真：介绍机器人控制系统的结构和原理，以及如何使用Matlab进行控制系统仿真。

5.机器人路径规划仿真：讲解机器人在复杂环境中的路径规划方法，以及如何使用Matlab进行路径规划仿真。

三、教学方法为了达到上述教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解和演示，使学生了解机器人Matlab仿真的基本原理和方法。

2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握Matlab在机器人领域中的应用。

3.实验法：让学生亲自动手进行机器人仿真实验，巩固所学知识，提高实际操作能力。

4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养学生的团队合作意识和解决问题的能力。

四、教学资源为了支持教学内容的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《机器人Matlab仿真教程》。

2.参考书：相关领域的研究论文和书籍。

3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。

4.实验设备：计算机、Matlab软件、机器人仿真实验平台。

基于MATLAB的机器人正运动学分析与仿真机器人正运动学是研究机器人的位置、速度和加速度等参数与关节输入之间的关系的一门学科。

它是机器人控制中的重要环节，可以用于描述机器人的位置和方向，以实现准确的运动控制。

MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具，被广泛应用于机器人正运动学的分析与仿真。

首先，机器人正运动学的分析就是要通过数学方法，推导出机械臂的运动方程。

MATLAB提供了丰富的数学工具箱，可以方便地进行符号计算和数值计算。

比如可以使用符号计算工具箱中的符号变量、方程求解函数等，来推导出机械臂各关节的位置、速度和加速度的表达式。

同时，MATLAB还可以使用数值计算工具箱中的数值求解函数，来求解非线性方程组，解决复杂的运动学问题。

其次，机器人正运动学的仿真是为了验证分析结果的正确性，以及探究机械臂的运动规律。

MATLAB提供了强大的图形界面工具，可以直观地展示机器人的运动过程。

比如可以使用绘图函数来绘制机器人的坐标系变换图，显示机械臂各关节的位置和方向。

同时，还可以使用动画函数来模拟机器人的运动过程，使得机器人在三维空间中实现真实的运动效果。

此外，MATLAB还可以使用仿真工具箱中的物理建模模块，对机器人进行动力学仿真，分析机械臂的工作空间、负载能力等性能指标。

最后，基于MATLAB的机器人正运动学分析与仿真，还可以应用于机器人轨迹规划和路径优化。

通过MATLAB的优化工具箱，可以对机器人的运动轨迹进行求解，找到满足特定要求的最佳路径。

同时，还可以使用MATLAB的控制工具箱，设计机器人的控制器，实现对机械臂的精确控制。

总之，基于MATLAB的机器人正运动学分析与仿真，能够方便、快捷地推导出机械臂的运动方程，并验证运动规律的正确性。

同时，还可以使用MATLAB的图形界面工具和仿真工具箱，进行机器人的可视化展示和动力学仿真。

此外，还可以应用MATLAB的优化工具箱和控制工具箱，实现机器人的轨迹规划和精确控制。

工业机器人Matlab仿真工业机器人 Matlab 仿真，这可是个超级有趣的领域！先跟您唠唠工业机器人到底是啥。

您就想象一下，在一个大工厂里，有一群不知疲倦的“大力士”，它们的动作精准又迅速，能把各种复杂的工作完成得漂漂亮亮的。

这些“大力士”就是工业机器人啦。

那 Matlab 又是啥呢？它就像是一个神奇的魔法盒子，能帮我们把那些复杂的工业机器人的动作和行为模拟出来。

比如说，我之前去一家汽车生产厂参观，那里面的工业机器人可真是让我大开眼界。

有个机器人负责给汽车安装车门，它的手臂灵活得就像人的胳膊一样，准确无误地抓起车门，然后稳稳地安装到位。

我就在想啊，这背后肯定有一套厉害的程序在指挥它。

而 Matlab 仿真就是帮助工程师们在电脑上先把机器人的动作设计好，测试没问题了，再让机器人在实际生产中大展身手。

这就好比我们玩游戏前，先在心里演练一遍怎么通关，能大大提高成功率。

在 Matlab 仿真中，我们要给机器人设定各种参数，像它的运动速度、工作范围、抓取力度等等。

这就像是给机器人制定了一套“行为准则”，让它知道什么时候该快，什么时候该慢，什么时候该用力，什么时候该轻柔。

比如说，我们要让一个机器人去搬运一堆零件。

在 Matlab 里，我们就得先告诉它零件的位置、重量，还有搬运的路径。

然后通过一系列的计算和模拟，看看机器人能不能顺利完成任务。

如果中间出了问题，比如机器人碰到了障碍物，或者零件掉落了，我们就可以及时调整参数，重新再来，直到一切都完美无缺。

还有一次，我看到一个工程师在电脑前对着 Matlab 里的机器人模型发愁。

原来，他设计的机器人在搬运重物的时候总是不太稳定。

经过一番仔细的检查，发现是速度设置得太快了。

经过调整后，机器人终于能够稳稳地完成任务，工程师脸上也露出了满意的笑容。

通过 Matlab 仿真，我们不仅可以提前发现问题，还能优化机器人的工作效率，节省大量的时间和成本。

想象一下，如果没有这个仿真过程，直接让机器人在生产线上工作，一旦出了问题，那可就麻烦大了，会造成很大的损失。

Matlab技术在机器人控制中的应用方法机器人控制是一个日益重要的领域，掌握先进的技术方法对于提高机器人控制系统的性能至关重要。

在这方面，Matlab已经成为了一个不可或缺的工具。

本文将讨论Matlab技术在机器人控制中的应用方法。

一、机器人建模与仿真机器人建模是机器人控制的基础，它可以帮助我们理解机器人的动力学和运动学特性。

Matlab提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行机器人建模和仿真。

首先，我们需要确定机器人的运动学方程。

通过使用Matlab的符号计算工具箱，我们可以轻松地推导出机器人的正向和逆向运动学方程。

这些方程可以帮助我们理解机器人的关节角度和末端执行器的位置之间的关系。

接下来，我们可以使用Simulink模块来进行机器人的动力学仿真。

Simulink提供了方便的仿真环境，可以帮助我们模拟机器人在不同控制算法下的运动轨迹和力学性能。

此外，Simulink模块还可以与实际硬件相连接，实现机器人的实时控制。

二、运动规划与轨迹控制机器人的运动规划和轨迹控制是机器人控制中的核心问题。

Matlab提供了多种方法和工具，可以帮助我们实现高效、精确的机器人运动规划和轨迹控制。

首先，我们可以使用Matlab的优化工具箱来解决机器人的运动规划问题。

通过定义合适的目标函数和约束条件，我们可以使用优化算法来寻找机器人最优的运动轨迹。

这样可以帮助机器人在复杂的环境中快速而安全地移动。

其次，Matlab还提供了PID控制器设计工具。

通过分析机器人的动力学特性和环境的反馈信息，我们可以使用PID控制器来实现机器人的轨迹控制。

PID控制器具有简单、稳定的特点，在机器人控制中得到了广泛的应用。

三、传感器数据的处理与融合机器人控制离不开传感器的支持，而传感器数据的处理与融合又是一个复杂的问题。

Matlab提供了许多用于传感器数据处理的函数和工具箱，可以帮助我们提取、滤波和融合传感器数据。

首先，我们可以使用Matlab的图像处理工具箱处理机器人的视觉传感器数据。