Matlab Robotics Toolbox的使用说明

Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记（一）软件：matlab2013a工具箱：Matlab Robotic Toolbox v9.8Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations目录，将分三大部分阐述：1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inversekinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward dynamics,Symbolic,Code generation)3、Mobile(Driving to apose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter) General/Rotations%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵(1)r = rotx(pi/2);%matlab默认的角度单位为弧度，这里可以用度数作为单位(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10, 'deg');%求出R等效的任意旋转变换的旋转轴矢量vec和转角theta(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);%旋转矩阵用欧拉角表示，R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c)(4)eul = tr2eul(R);%旋转矩阵用roll-pitch-yaw角表示，R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y) (5)rpy = tr2rpy(R);%旋转矩阵用四元数表示（6）q = Quaternion(R);%将四元数转化为旋转矩阵(7)q.R;%界面,可以是“rpy”，“eluer”角度单位为度。

matlab中robotics toolbox的函数解说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1LINK.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, +1LINK.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 rowLINK.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robotROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象2．变换矩阵利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。

MATLAB机器学习工具箱的使用方法1. 引言在现代科技发展的背景下，机器学习在各个领域中的应用越来越广泛。

而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，其机器学习工具箱为用户提供了丰富的算法和工具，方便快捷地进行机器学习任务。

本文将详细介绍MATLAB机器学习工具箱的使用方法，帮助读者更好地利用这个工具箱进行数据分析、模型训练和结果评估等任务。

2. 数据预处理在进行机器学习任务之前，首先需要对数据进行预处理。

MATLAB机器学习工具箱提供了多种数据预处理的方法和函数，如数据清洗、特征选择、数据变换等。

可以使用`preprocess`函数对数据进行缺失值处理，使用`featureselect`函数进行特征选择，或者使用`datapreprocessing`函数进行数据变换。

通过这些预处理的方法，可以使得数据更好地适用于后续的机器学习算法。

3. 特征工程特征工程是机器学习中一个重要的环节，它的目的是将原始数据转换为能够更好地反映问题特点的特征。

MATLAB机器学习工具箱提供了丰富的特征工程方法和函数，如特征提取、特征转换和特征选择等。

可以使用`featureextract`函数对原始数据进行特征提取，使用`featuretransform`函数进行特征转换，或者使用`featureselect`函数进行特征选择。

这些方法和函数的灵活使用可以帮助用户更好地理解数据并选择合适的特征。

4. 模型选择与训练在进行机器学习任务的过程中，选择适合问题的机器学习模型是非常重要的。

MATLAB机器学习工具箱提供了多种常见的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。

可以使用`fitmodel`函数来选择和训练机器学习模型。

用户可以根据具体的问题需求选择合适的模型，并通过调整模型参数来优化模型性能。

5. 模型评估与调优在完成模型的训练之后，需要对模型的性能进行评估和调优。

MATLAB机器学习工具箱提供了多种模型评估的方法和函数，如交叉验证、ROC曲线分析、精确度和召回率等。

Robotics ToolBox 使用方法1.下载与安装下载地址：/Toolboxes.html相关的其他下载（linux 版本、python 语言版本等）：/Other_software.html相关书籍网站（含各种使用视频）：/RVC/Matlab 中点击setpath ，在弹出的对话框中点击add with subfolders ，选中RVCtools 文件夹，点击确定并应用。

2.坐标系旋转与操作绕x 轴旋转：R=rotx(theta)● 输入：theta---旋转角度● 输出：R---旋转矩阵绕y 轴和绕z 轴旋转：R=roty(theta)，R=rotz(theta)旋转过后矩阵的绘图显示：trplot(R)● 输入：R---旋转矩阵● 输出：旋转后的坐标系的三维图像旋转过程动画显示：tranimate(R)● 输入：R---旋转矩阵● 输出：基础坐标系旋转到目标坐标系的动画演示欧拉角旋转（ZYZ 形式），数学表示及计算为：z z (,,)R ()R ()R ()y φθψφθψΓ==，对应函数是：R=eul2r(fi,theta,psi)● 输入：(fi,theta,psi)分别对应,,φθψ● 输出：旋转矩阵欧拉角逆运算函数：(fi,theta,psi)=tr2eul(R)● 输入：旋转矩阵● 输出：ZYZ 形式的,,φθψ● 注意：一个R 对应两组,,φθψ，但是此函数在求解时仅显示0θ>的解。

● 当0θ=对应于奇异值，也被称为万向节死锁（Gimbal lock ），得到的值为：φψ+，网上有讲：/soroman/archive/2008/03/24/1118996.html 。

（使用3个量来表示3维空间的朝向的系统都会遭遇这个问题，除非用4个量来表示，如四元数）rpy （roll-pitch-yaw ）角，又被称为Cardan angles ，计算旋转矩阵SO(3)的函数为：R=rpy2r(theta_r, theta_p, theta_y)● 输入：rpy 角，theta_r, theta_p, theta_y● 输出：旋转矩阵Cardan angles 逆运算函数：(theta_r, theta_p, theta_y)=tr2rpy(R)● 输入：旋转矩阵R● 输出：rpy 角，,,r p y θθθ● 注意：与欧拉角逆变换不同，这里一个R 对应一组,,r p y θθθ● 当2p πθ=±时，达到奇异值或者Gimbal lock ，得到的值为r y θθ+ []xx x y y y z z z n o a R n o a n o a ⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦n o a ，其中=⨯n o a 由o 和a 计算R 的函数为：R=oa2r(q_o,q_a)● 输入：o 和a ，也即单位向量q_o 与q_a● 输出：旋转矩阵R求解旋转矩阵对应的旋转轴及旋转角度即为求旋转矩阵对应的特征值和特征向量：[v,lambda]=eig(R)● 输入：旋转矩阵R● 输出：3*3矩阵v 及3*3特征向量lambda ，其中v 向量对应于lambda=1的列即为旋转轴，lambda 其他的虚数对应辐角即为旋转角度。

[原创]强大的MATLAB机器人工具箱Matlab
强大的MATLAB机器人工具箱Matlab_Robotic_Toolbox_v9.10及教程
下载地址：
Matlab_Robotic_T oolbox_v9.10是一个功能强大的机器人工具箱，包含了机器人正、逆向运动学，正、逆向动力学，轨迹规划等等，其中的可视化仿真使得学习抽象的机器人学变得相对直观、好理解。

学习这个工具箱，对理解机器人学很有帮助。

工具箱的安装：将Matlab_Robotic_T oolbox_v9.10.rar解压后，放在matlab的安装目录下，最好是放在toolbox文件夹里，利用matlab的工具栏的setpath,将文件夹Matlab_Robotic_T oolbox_v9.10\rvctools设置为matlab的搜索目录，在command window输入“startup_rvc”，安装工具箱。

最后，你可以在command window输入“ver”，查看机器人工具箱是否已经安装成功了。

command window会列出所有的工具箱，其中Robotics Toolbox已经包含在里面。

安装成功！！。

robotic toolbox for matlab工具箱下载地址：/source/9407701. 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1LINK.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, +1LINK.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 rowLINK.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robotROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象2．变换矩阵利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。

MATLAB的机器学习工具箱使用教程机器学习是当今科技领域的热门话题，它的应用范围广泛，从自动驾驶到语音识别，无所不在。

而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，其机器学习工具箱提供了丰富的函数和算法，可以帮助用户快速构建和训练机器学习模型。

本文将为大家介绍MATLAB的机器学习工具箱的使用方法和一些实用技巧。

一、数据准备在使用MATLAB的机器学习工具箱之前，首先需要准备好数据集。

数据集是机器学习模型的基础，它包含了训练样本和对应的标签。

在MATLAB中，可以使用csvread()函数读取CSV格式的数据文件，并将其转换为矩阵形式。

例如，假设我们有一个名为data.csv的数据文件，其中包含了1000个样本和10个特征，可以使用以下代码读取数据：```matlabdata = csvread('data.csv');```读取数据后，可以使用size()函数查看数据的维度，以确保数据读取正确。

同时，还可以使用plot()函数绘制数据的分布情况，以便更好地了解数据的特征。

二、数据预处理在构建机器学习模型之前，通常需要对数据进行预处理，以提高模型的性能和稳定性。

常见的数据预处理方法包括特征缩放、特征选择、数据平衡等。

特征缩放是指将数据的特征值缩放到相同的尺度范围内，以避免某些特征对模型的影响过大。

MATLAB提供了scale()函数可以实现特征缩放。

例如，可以使用以下代码对数据进行特征缩放：```matlabscaled_data = scale(data);```特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以减少模型的复杂度和计算开销。

MATLAB提供了featureSelection()函数可以实现特征选择。

例如，可以使用以下代码对数据进行特征选择：```matlabselected_data = featureSelection(data);```数据平衡是指通过增加或减少样本数量，使得不同类别的样本数量相等，以避免模型对某些类别的偏见。

matlab 机器人工具箱动力学参数作为一款广泛应用于机器人控制领域的软件，MATLAB提供了许多有用的工具，包括机器人工具箱。

该工具箱是MATLAB和Simulink中用于机器人建模和控制的一系列函数和工具的集合。

在机器人的实时运动控制中，了解并正确设置机器人动力学参数非常重要。

因此，本文将用以下步骤来阐述如何设置机器人的动力学参数。

第一步：下载并安装机器人工具箱在MATLAB中，我们可以使用 add-on 栏或从MathWorks网站上下载机器人工具箱。

可从MATLAB的添加功能工具箱中直接下载或导航到网站中下载。

将下载的工具箱安装到MATLAB中后，可以开始了解和使用其中的函数。

第二步：选择合适的机器人模型机器人工具箱提供了许多现有的机器人模型，包括SCARA（选择性遵从装配机器人臂）、PUMA（程序升级管理局，一个六自由度连杆机器人）和Stäubli TX90（六自由度机器人）。

对于不同的机器人，动力学参数也是不同的。

因此我们需要先选择正确的机器人模型。

第三步：了解机器人动力学参数了解机器人的动力学参数对于实时控制机器人至关重要。

动力学参数通常包括连接杆长度、质量、惯性和摩擦力。

这些参数都影响机器人的实时运动，通过具体的物理计算，可以计算机器人的实际运动结果。

第四步：设置机器人的动力学参数机器人工具箱中提供了函数用于设置机器人模型的动力学参数。

例如，在设置机器人模型的惯性张量时，可以使用`inertia(m,I,c)’ 函数。

其中，m 是质量，I 是惯性张量矩阵，c 是惯性张量相对于机器人惯性坐标系的中心。

第五步：测试机器人模型设置完机器人模型的动力学参数后，我们需要对其进行测试以确认参数设置是否正确。

可以使用机器人工具箱中的模拟功能模拟机器人的运动或使用机器人模型进行真实操作，如搬运或拧紧物体。

总结：正确设置机器人模型的动力学参数是机器人实时控制的重要部分。

机器人工具箱中提供了许多有用的函数和工具帮助我们完成这一任务。

robotic toolbox for matlab工具箱下载地址：/source/9407701. 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1LINK.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, +1LINK.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 rowLINK.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robotROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象2．变换矩阵利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。

Robotic Toolbox工具箱使用方法1．坐标变换利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。

下面举例来说明：A 机器人在x轴方向平移了0.5米，那么我们可以用下面的方法来求取平移变换后的齐次矩阵：>> transl(0.5,0,0)ans =1.0000 0 0 0.50000 1.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000B 机器人绕x轴旋转45度，那么可以用rotx来求取旋转后的齐次矩阵：>> rotx(pi/4)ans =1.0000 0 0 00 0.7071 -0.7071 00 0.7071 0.7071 00 0 0 1.0000C 机器人绕y轴旋转90度，那么可以用roty来求取旋转后的齐次矩阵：>> roty(pi/2)ans =0.0000 0 1.0000 00 1.0000 0 0-1.0000 0 0.0000 00 0 0 1.0000D 机器人绕z轴旋转-90度，那么可以用rotz来求取旋转后的齐次矩阵：>> rotz(-pi/2)ans =0.0000 1.0000 0 0-1.0000 0.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000当然，如果有多次旋转和平移变换，我们只需要多次调用函数在组合就可以了。

另外，可以和我们学习的平移矩阵和旋转矩阵做个对比，相信是一致的。

2. 构建机器人对象要建立机器人对象，首先我们要了解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。