基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学

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。

第1章任务描述及需求分析1.1任务描述本文选用雅马哈公司SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm) 机器人作为该系统机器人主体，同时结合所选用的工控机、雅马哈SCARA机器人控制器RXC340等控制设备，还采用红外光栅以及光栅控制器构成安全保护装置，同时选用伺服驱动器、电机、震荡送料机、DDC工业摄像机、气动夹爪和气缸等相关设备共同组成了该自动插件机器人系统，在保证产品合格率达标、操作人员安全、经济效益高的条件下，将保险片插接速度提升至每分钟20个以上，良好的满足生产工艺的需要。

本次实践主要包括两个部分，第一部分为了解自动插件机器人原理，相关硬件选型，最终绘制电气原理图。

第二部分为利用MATLAB软件进行SCARA机器人基于D-H 法建模仿真，然后进行该机器人的正逆运动学分析并绘制相关位置、速度、加速度还有轨迹规划曲线。

1.2需求分析1.2.1性能指标分析（1）生产线插接速度>=20个/min,且插接速度可调。

（2）具有1-8种颜色的保险片识别功能，并能根据保险片的颜色进行1-6工位保险盒定位插接。

（3）控制系统具有手动和半自动运行模式功能。

（4）控制系统具有启动，停止，暂停等功能。

（5）控制系统具有防触碰安全报警指示及复位功能。

（6）储料区容量满时具有暂停供料功能。

（7）控制系统可以实现脱机运行。

1.2.2功能需求目前，工业上的自动插件技术主要包括一下这几种，分别为人工插件技术，半自动插件技术和全自动插件技术。

自动插件技术的发展主要是由于，传统的人工插件工艺已经无法满足现代工业的发展需求了，而且由于人工插件需要大量人工，随着社会的发展人工成本不断上升，并且人工插件的生产效率低、且生产质量得不到有效保障，这些问题都严重制约了企业的发展。

所以设计出一款能够代替人工进行自动化插装的插件机器人是非常有必要的。

在这次实践过程中，我们设计所采用的日本雅马哈公司生产的SCARA机器人，利用该机器人分别实现硬件设备的选型，电气原理图的绘制，还有基于MATLAB软件实现该机器人的仿真、D-H法以及正逆运动学分析。

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;simulation1.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。

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。

表1PUMA560机器人的连杆参数MATLAB 在机器人虚拟仿真实验教学中的应用收稿日期：2017-09-05资助项目：北京信息科技大学2017年度教学改革立项资助（2017JGYB01）；北京信息科技大学2017年促进高校内涵发展-研究生教育质量工程类项目（5121723103）作者简介：刘相权（1972-），男（汉族），河北辛集人，北京信息科技大学机电工程学院，副教授，主要从事机械设计、机电控制方面的研究。

在机器人学课程的实验教学中，一方面由于机器人价格比较昂贵，不可能用许多实际的机器人来作为教学实验设备，另一方面，由于机器人的教学涉及大量数学运算，手工计算烦琐，采用虚拟仿真技术可以有效地提高教学的质量和效率，在实验教学中的作用越来越明显[1]。

本文以PUMA560机器人为研究对象，采用改进的D-H 法分析其结构和连杆参数，运用Robotics Toolbox 构建运动学模型并进行运动学仿真。

一、PUMA560机器人的结构及连杆参数PUMA560机器人是美国Unimation 公司生产的6自由度串联结构机器人，本文采用改进的D-H 法建立6个杆件的固接坐标系，如图1所示。

PUMA560机器人的杆件参数如表1所示，其中连杆扭角αi-1表示关节轴线i-1和关节轴线i 之间的夹角；连杆长度a i-1表示关节轴线i-1和关节轴线i 之间的公垂线长度；连杆转角θi 表示两公垂线a i-1和a i 之间的夹角；连杆距离d i 表示两公垂线a i-1和a i 之间的距离，对于旋转关节，θi 是关节变量[2]。

表1中a 2=0.4381，a 4=0.0203，d 2=0.1491，d 4=0.4331。

二、PUMA560机器人的运动学仿真1.机器人模型的建立。

在Robotics Toolbox 中，构建机器人模型关键在于构建各个杆件和关节，Link 函数用来创建一个杆件，其一般形式为：L=Link （[theta d a alpha sigma]，CONVENTION ）Link 函数的前4个参数依次为连杆转角θi ，连杆距离d i ，连杆长度a i-1，连杆扭角αi-1，第5个参数sigma 代表关节类型：0代表旋转关节，1代表平动关节，第6个参数CONVENTION 可以取'standard'或'modified'，其中'standard'代表采用标准的D-H 方法，'modified'代表采用改进的D-H 方法[3]。

基于MATLABRoboticsToolbox的可重构模块化机器人运动仿真分析作者：卢佳佳来源：《阜阳职业技术学院学报》2019年第02期模块化机器人的仿真模型，设计各关节的运动角度，模拟机器人的末端手爪运动轨迹以及每个关节的角位移、角速度、角加速度随时间变化曲线。

检验机器人运动性能，为后续的动力学和控制研究奠定基础。

关键词：可重构模块化机器人;Robotics Toolbox;轨迹规划;变化曲线中图分类号：TP242;;;;;;;;; 文献标识码：A;;;;;;;;;; 文章编号：1672-4437（2019）02-0057-04在Matlab软件中使用Robotics Toolbox[1-2]对机器人进行仿真研究目前已十分普遍。

谢斌、蔡自兴[3]运用Robotics Toolbox对puma560型机器人进行了仿真实验教学，左富勇、刘长柱[4-5]等人对SCARA机器人进行了轨迹规划与仿真研究;王林军，陆佳皓[6-7]等人对六轴关节机器人进行了运动仿真研究，周际[8]对双臂工业机器人进行了运动仿真分析。

以上研究都是针对某种特定类型的机器人，相比而言，可重构模块化机器人具有更加丰富的构型。

本文以EV-MRobot机器人基本构件为基础，针对其某一构型进行运动学仿真分析。

1 EV-MRobot模块化机器人运动学1.1 EV-MRobot模块化机器人结构参数本文以EV-MRobot系列模块化机器人为研究对象，其模块库包含四种运动单元模块，分别为：93旋转模块、85旋转模块、手爪模块以及两自由度云台模块。

还包含有不同尺寸的连接件，如直角连杆和圆柱连杆等。

这些单元模块通过连杆进行组合，可形成适用于不同工作任务的各种构型。

本文以由85旋转模块、手爪模塊、两自由度云台模块以及相关连接件组成的四自由度模块化机器人为研究对象，其结构组合如图1，连杆参数和关节变量见表1。

1.2 机器人正运动问题分析1.3 机器人逆运动问题分析机器人的逆运动学分析就是使末端执行器达到期望位姿时各关节的角度值。

《工业机器人技术》课程教学设计摘要：《工业机器人技术》课程是新工科专业重要的专业课，实践性较强，在培养学生专业能力方面占有重要的地位。

通过本课程的学习，学生可以了解机器人概况，掌握工业机器人运动学动力学知识、掌握工业机器人典型应用、具备分析与解决工业机器人编程问题的能力。

该课程通过项目化教学形式，培养学生分析问题和解决问题的能力，提高学生创新意识和工程意识，培养学生在工业机器人应用方面的实践动手能力，支撑专业学习成果中相应指标点的达成。

关键词：工业机器人；项目化教学；工程意识1、课程建设思路《工业机器人技术》是电气类应用性较强的专业核心课程，课程分为理论教学和项目实践两个部分。

理论课分为工业机器人概述、工业机器人的机械结构、工业机器人运动学和动力学、工业机器人的环境感知技术、工业机器人的控制技术、工业机器人编程六个部分；项目实践环节分为仿真实验和机器人实操两个部分，仿真实验部分主要采用Matlab进行设计，项目实操主要为工业机器人工程项目练习。

由于该门课程所讲述的知识在工程应用较为广泛，可在在项目设计环节融入思政元素，培养学生的工匠精神，激发学生学习热情以及爱国主义精神。

2、课程建设目标课程目标1 增强对所学知识和规律进行整理、归纳、总结和消化吸收的能力；具有发现问题，解决问题的能力，围绕教学内容，阅读参考文书籍和资料，自主学习能力。

课程目标2. 学习态度端正，课堂表现积极。

通过作业和课堂讨论，学会简明扼要地表达自己解决问题的思路和步骤的能力。

养成独立思考，深入钻研问题的习惯。

在实验环节，培养良好的团队沟通能力、独立工作能力和团队协作能力。

课程目标3. 掌握工业机器人系统构成、工业机器人编程等知识和进行机器人工作站系统建模及仿真等技术，具有一定工业机器人编程及仿真设计能力。

结合仿真软件平台学习及机器人本体实操练习，了解工业机器人的基本概念，掌握机器人仿真软件的使用方法，掌握机器人本体I/O通讯设置、程序数据及坐标系设定，掌握机器人的程序指令系统等机器人基本使用方法。

基于MATLAB—Robotics的工业机器人运动学仿真研究工业机器人是现代化工业生产中不可缺少的元素。

机器人模型的手动控制与轨迹规划仿真可以让机器人运动的研究过程呈现出直观化的特点。

本文主要对基于MATLAB-Robotics的工业机器人运动学仿真问题进行了探究。

标签：工业机器人；运动学轨迹；仿真分析0 前言工业机器人是机电一体化技术发展进步的产物。

现阶段工业机器人实物研发工作具有着成本高、周期长的特点。

工业机器人运动学仿真技术是利用系统模型对实际或设想的工业机器人系统进行试验研究的技术，根据工业机器人制备工艺的发展现状，仿真研究已经贯穿于工业机器人产品的各个研制环节之中MATLAB语言是机电工业领域较为常用的一种编程语言，这一编程语言具有着较为强大的矩阵计算能力，它可以应用于工业机器人的方案论证、设计分析和生产制造等各个阶段。

它也可以在工业研究、产品开发及数值分析等多个领域得到应用。

D-H坐标系法是建立机器人连杆模型的有效方法。

1 D-H坐标系的建立工业机器人是现代化工业生产中不可缺少的元素。

机器人模型的手动控制与轨迹规划仿真可以让机器人运动的研究过程呈现出直观化的特点。

基于MATLAB-Robotics机器人工具箱建立的工业机器人三维模型的应用，可以让人们借助编程形式对机器人模型进行检验。

坐标系在机器人模型的检验过程中发挥着较为重要的作用。

根据机器人的运动学原理与齐次变换的相关知识，在空间中的任意坐标系相对于某个参考坐标系但是位置和姿态的获取方式为两个坐标系之间的变换。

在坐标系建构完成以后，研究者需要在求取工业机器人运动学方程结果的基础上，对求解结果与滑块控制图的设定数值进行比较，为保证运动学方程求解结果的精确性，研究者可以将D-H坐标系应用于工业机器人运动学仿真分析过程之中。

根据工业机器人的实际情况，工业机器人运动学仿真研究工作的开展，要求研究者关注工业机器人的每一个连杆，在为不同连杆构建不同的坐标系以后，齐次变换会成为描述坐标系间的相对位置与姿态的工具。

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和RobotStudio的6-DOF机器人运动学分析与仿真郝建豹;宋春华【摘要】Aiming at the working difficulties of ship cabin,cabinet and other narrow space,a 6 degrees of freedom(6-DOF)robot was developed.First analyzes the mechanical structure of the robot,the robot D-H and robot coordinate form of forward and inverse kinematics equation was established based on the theory of D-H coordinates,followed by the application of MATLAB kinematics of the robot simulation,the results show that the robot kinematics and inverse kinematics equations exactly;finally a virtual prototype is designed,and the movement of the welding case is analyzed by RobotStudio simulation.In order to further verify the performance of the designed robot,it is compared with the general 6-DOF robot.The results show that the feasibility of the new robot,and provides a theoretical basis for the design of industrial robots to adapt to the cabinet and so on narrow space.%针对船体密封舱、箱柜等狭窄空间普遍存在的机器人难以工作问题,提出了一种新型6-DOF(degrees of freedom)机器人.首先分析了该机器人的机械结构,基于D-H坐标理论建立了机器人D-H坐标表格以及机器人正、逆运动学方程,其次应用MATLAB对机器人的运动学进行了仿真,结果表明所得的机器人正、逆运动学方程完全正确;最后设计了虚拟样机,利用RobotStudio 仿真分析了机器人箱体焊接的优点;为进一步验证设计的机器人运动性能,与通用6-DOF机器人做了对比分析.研究结果表明新型机器人运动的可行性,为设计适应箱柜等狭窄空间的工业机器人提供了理论依据.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)002【总页数】4页(P238-241)【关键词】6-DOF机器人;正逆运动学;MATLAB仿真;RobotStudio【作者】郝建豹;宋春华【作者单位】广东交通职业技术学院机电工程系,广东广州510800;广东交通职业技术学院机电工程系,广东广州510800【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言随着工业自动化的发展，业界希望工业机器人能够像人类的手臂一样能够高效、灵活、优美自然的运动，6-DOF机器人是工业机器人应用最为广泛的一种类型[1]。

基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学摘要:简要介绍MATLAB Robotics Toolbox在机器人学仿真实验教学中的基本应用,具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等。

该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并能分析真实机器人控制时的实验数据结果,因此非常适宜于机器人学的教学和研究。

关键词:机器人学;仿真实验教学;MATLAB;Robotics Toolbox机器人学是一门高度交叉的前沿学科方向,也是自动化和机电工程等相关专业的一门重要专业基础课。

在机器人学的教学和培训中,实验内容一直是授课的重点和难点。

实物机器人通常是比较昂贵的设备,这就决定了在实验教学中不可能运用许多实际的机器人来作为教学和培训的试验设备。

由于操作不方便、体积庞大等原因,往往也限制了实物机器人在课堂授课时的应用。

此外,由于计算量、空间结构等问题,当前大多数机器人教材只能以简单的两连杆机械手为例进行讲解,而对于更加实际的6连杆机械手通常无法讲解得很清楚。

因此,各式各样的机器人仿真系统应运而生。

经过反复的比较,我们选择了MATLAB Robotics Toolbox [1]来进行机器人学的仿真实验教学。

MATLAB Robotics Toolbox是由澳大利亚科学家Peter Corke开发和维护的一套基于MATLAB的机器人学工具箱,当前最新版本为第8版,可在该工具箱的主页上免费下载(/robot/)。

Robotics Toolbox提供了机器人学研究中的许多重要功能函数,包括机器人运动学、动力学、轨迹规划等。

该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并能分析真实机器人控制时的实验数据结果,因此非常适宜于机器人学的教学和研究。

本文简要介绍了Robotics Toolbox在机器人学仿真实验教学中的一些应用,具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等。

工业机器人Matlab仿真实验报告指导老师：姓名：班级：学号：2013年10月28日实验内容（一）（1）利用三次多项式规划出关节角运动轨迹，并在Matlab环境下绘制出轨迹曲线。

题目：假设有一旋转关节的单自由度操作臂处于静止状态时，初始角位置θ0=15，要求经过3s平滑运动以后该关节停止在终止角θf=75的地方，试规划出满足以上要求的关节轨迹。

并在Matlab环境下绘制轨迹曲线。

(a)θ0=15, θf=75, t f = 3; (b)θ0=15, θf = 45, t f = 4;(c)θ0=30, θf=75, t f = 3; (d)θ0=30, θf=45, t f = 5;(e)θ0=30, θf=60, t f = 3;（2）熟悉机器人工具箱Robotics Toolbox，阅读robot.pdf文档，应用工具箱中transl、rotx、roty和rotz函数得到平移变换和旋转变换的齐次变换矩阵，而复合变换可以由若干个简单变换直接相乘得到。

并与课堂上学习的平移矩阵和旋转矩阵作对比，观察一致性。

解：transl 平移变换举例：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：程序如下：transl(0.5,0,0)结果如下：ans =1.0000 0 0 0.50000 1.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000Rotx旋转变换举例：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：程序如下：rotx(pi/4)结果如下：ans =1.0000 0 00 0.7071 -0.70710 0.7071 0.7071Roty旋转变换举例：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：程序如下：roty(pi/2)结果如下：ans =0.0000 0 1.0000 00 1.0000 0 0-1.0000 0 0.0000 00 0 0 1.0000Rotz旋转变换举例如下：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：程序如下：rotz(-pi/2)结果如下：ans =0.0000 1.0000 0 0-1.0000 0.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000结论：多次调用函数再组合，和我们学习的平移矩阵和旋转矩阵做个对比，结果是一致的。

工业机器人Matlab仿真实验报告指导老师：姓名：班级：学号：2013年10月28日实验内容（一）（1）利用三次多项式规划出关节角运动轨迹，并在Matlab环境下绘制出轨迹曲线。

题目：假设有一旋转关节的单自由度操作臂处于静止状态时，初始角位置θ0=15，要求经过3s平滑运动以后该关节停止在终止角θf=75的地方，试规划出满足以上要求的关节轨迹。

并在Matlab环境下绘制轨迹曲线。

(a)θ0=15, θf=75, t f = 3; (b)θ0=15, θf = 45, t f = 4;(c)θ0=30, θf=75, t f = 3; (d)θ0=30, θf=45, t f = 5;(e)θ0=30, θf=60, t f = 3;（2）熟悉机器人工具箱Robotics Toolbox，阅读robot.pdf文档，应用工具箱中transl、rotx、roty和rotz函数得到平移变换和旋转变换的齐次变换矩阵，而复合变换可以由若干个简单变换直接相乘得到。

并与课堂上学习的平移矩阵和旋转矩阵作对比，观察一致性。

解：transl 平移变换举例：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：程序如下：transl(0.5,0,0)结果如下：ans =1.0000 0 0 0.50000 1.0000 0 00 0 1.0000 00 0 0 1.0000Rotx旋转变换举例：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：程序如下：rotx(pi/4)结果如下：ans =1.0000 0 00 0.7071 -0.70710 0.7071 0.7071Roty旋转变换举例：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：程序如下：roty(pi/2)结果如下：ans =0.00000 1.000000 1.000000-1.000000.0000000 0 1.0000Rotz旋转变换举例如下：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：程序如下：rotz(-pi/2)结果如下：ans =0.0000 1.000000-1.00000.00000000 1.0000000 0 1.0000结论：多次调用函数再组合，和我们学习的平移矩阵和旋转矩阵做个对比，结果是一致的。

基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教
学
谢斌;蔡自兴
【期刊名称】《计算机教育》
【年(卷),期】2010(000)019
【摘要】简要介绍MATLAB Robotics Toolbox在机器人学仿真实验教学中的基本应用,具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等.该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并能分析真实机器人控制时的实验数据结果,因此非常适宜于机器人学的教学和研究.
【总页数】4页(P140-143)
【作者】谢斌;蔡自兴
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,智能所,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,智能所,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】G642
【相关文献】
1.基于MATLAB Robotic Toolbox的关节型机器人运动仿真研究 [J], 陆佳皓;平雪良;李朝阳
2.基于MATLAB/Robotics Toolbox的PUMA560机械臂仿真研究 [J], 王娜
3.基于MATLAB Robotics Toolbox的UR5机器人轨迹规划与仿真 [J], WANG
Jun;CHEN Di;CHEN Hongjie;REN Jun;YOU Ying;WEI Qiong;WANG Quan 4.基于MATLAB Robotics Toolbox的可重构模块化\r机器人运动仿真分析 [J], 卢佳佳;毛芳芳;李梅;李雅琼
5.基于MATLAB Robotics Toolbox的四足机器人轨迹仿真与优化 [J], 陈明方;张凯翔;陈久朋;熊彬洲;李奇;姚国一;李鹏宇
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MATLABRoboticsToolbox机械臂建模实战（1）——常⽤函数语法规则@⽬录常⽤函数语法Link——定义机器⼈关节% theta d a alpha sigmaL(1) = Link([ 0 0 10 0 0 ]);L(2) = Link([ 0 0 20 0 0 ]);前四个为机械臂的DH参数，sigma为0时表⽰转动关节，⾮0时表⽰移动关节Link中还可设置其他多个参数，详情参阅附件。

jtraj——计算关节空间的轨迹[Q,QD,QDD] = jtraj(Q0, QF, M, QD0, QDF)[Q,QD,QDD] = jtraj(Q0, QF, T, QD0, QDF)语法规则Q（M×N）是每个关节按照步长M或时间向量T从Q0变换到QF的位置Q、时间QD、和加速度QDD的值，⼀⾏表⽰每⼀步或每⼀个时间点，⼀列表⽰每⼀个关节。

五次(5次)多项式⽤于速度和加速度的默认零边界条件。

QD0和QDF表⽰每个关节的初始速度与末端速度，可省略。

举例例：两个关节，分别从0转动到90°和从45°转动到180°init = [0 pi/4];targ = [pi/2 pi];step = 200;[q,qd,qdd]=jtraj(init,targ,step);注：jtraj的计算与机械臂结构⽆关，仅计算⼀个关节的转动⾓度。

所以可以看到输⼊函数中没有与机械臂定义的量（如L（1））fkine——输出机器⼈末端的齐次变换矩阵ETS.fkine(Q, OPTIONS)ETS.fkine(Q, N, OPTIONS)语法规则ETS——初等变换序列类计算在某⼀⾓度Q（1×N）下机器⼈末端相对于⾸端的齐次变换矩阵OPTIONS，默认弧度制，需要⾓度制时，使⽤'deg'N，只处理转换序列的前N个元素举例% theta d a alpha sigmaL(1) = Link([ 0 0 10 0 0 ]);L(2) = Link([ 0 0 20 0 0 ]);% 正运动学解算，得到机器⼈末端的齐次变换矩阵T0=robot.fkine(init);Tf=robot.fkine(targ);ctraj——计算在每⼀步（step）变换时的末端相对于⾸端的齐次变换矩阵TC=ctraj(T0,T1,N)语法规则从T0到T1，⼀共经历N步（step），计算每⼀步的齐次变换矩阵举例% theta d a alpha sigmaL(1) = Link([ 0 0 10 0 0 ]);L(2) = Link([ 0 0 20 0 0 ]);% 正运动学解算，得到机器⼈末端的齐次变换矩阵T0=robot.fkine(init);TF=robot.fkine(targ);TC=ctraj(T0,TF,step);transl——将齐次变换矩阵转换为坐标值T = transl(P)语法规则P是ctraj变换得到的每⼀步末端的齐次变换矩阵，通过transl函数，T为每⼀步（step）变换时末端的xyz坐标值（在⾸端坐标系中的坐标值）。

机器人matlab仿真课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解机器人matlab仿真的基本概念，掌握仿真环境的搭建方法；2. 使学生掌握机器人运动学、动力学的基本理论知识，并能在matlab中进行建模与仿真；3. 引导学生运用matlab编程实现机器人路径规划与控制策略，了解不同算法的优缺点。

技能目标：1. 培养学生运用matlab软件进行机器人仿真的操作能力；2. 培养学生分析问题、解决问题的能力，提高编程与调试技巧；3. 提高学生团队协作和沟通能力，学会在项目中共同解决问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对机器人仿真技术的兴趣，激发创新意识和探索精神；2. 引导学生树立正确的价值观，认识到机器人技术在社会发展中的重要作用；3. 培养学生严谨、务实的科学态度，提高对科学研究的敬畏之心。

分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在让学生掌握机器人matlab 仿真的基本知识和技能，培养具备实际操作能力的高素质人才。

课程目标具体、可衡量，便于学生和教师在教学过程中进行评估和调整。

后续教学设计和评估将围绕这些具体学习成果展开。

二、教学内容1. 机器人matlab仿真基础- 机器人仿真概述- matlab软件操作基础- 仿真环境搭建2. 机器人运动学仿真- 运动学基本理论- 坐标变换与运动方程- matlab运动学建模与仿真3. 机器人动力学仿真- 动力学基本理论- 动力学方程建立- matlab动力学建模与仿真4. 机器人路径规划与控制- 路径规划算法介绍- 控制策略与算法实现- matlab路径规划与控制仿真5. 实践项目与案例分析- 项目要求与分组- 机器人仿真实践操作- 成果展示与案例分析教学内容依据课程目标，结合课本知识体系，确保科学性和系统性。

教学大纲明确教学内容安排和进度，涵盖机器人matlab仿真的各个关键环节。

学生通过本章节学习，能够全面掌握机器人仿真技术的基本知识和实践技能。

MATLAB机器人仿真程序随着机器人技术的不断发展，机器人仿真技术变得越来越重要。

MATLAB是一款强大的数学计算软件，也被广泛应用于机器人仿真领域。

本文将介绍MATLAB在机器人仿真程序中的应用。

一、MATLAB简介MATLAB是MathWorks公司开发的一款商业数学软件，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。

MATLAB具有丰富的工具箱，包括信号处理、控制系统、神经网络、图像处理等，可以方便地实现各种复杂的计算和分析。

二、MATLAB机器人仿真程序在机器人仿真领域，MATLAB可以通过Robotics System Toolbox实现各种机器人的仿真。

该工具箱包含了机器人运动学、动力学、控制等方面的函数库，可以方便地实现机器人的建模、控制和可视化。

下面是一个简单的MATLAB机器人仿真程序示例：1、建立机器人模型首先需要定义机器人的几何参数、连杆长度、质量等参数，并使用Robotics System Toolbox中的函数建立机器人的运动学模型。

例如，可以使用robotics.RigidBodyTree函数来建立机器人的刚体模型。

2、机器人运动学仿真在建立机器人模型后，可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的运动学仿真。

例如，可以使用robotics.Kinematics函数计算机器人的位姿，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。

3、机器人动力学仿真除了运动学仿真外，还可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的动力学仿真。

例如，可以使用robotics.Dynamic函数计算机器人在给定速度下的加速度和力矩，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。

4、机器人控制仿真可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的控制仿真。

例如，可以使用robotics.Controller函数设计机器人的控制器，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。