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。
在MATLAB中进行机器人编程和仿真机器人编程和仿真在现代科技领域扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断发展，人们对机器人的需求也越来越高。
而MATLAB作为一种强大的编程和仿真工具，为机器人领域提供了许多便捷和高效的解决方案。
在本文中，我们将探讨如何在MATLAB中进行机器人编程和仿真，并介绍一些相关应用和实例。
第一部分：MATLAB中的机器人编程基础机器人编程是指为机器人设定行为和任务，使其能够执行特定的工作。
MATLAB为机器人编程提供了丰富的函数库和工具箱，使得编程过程更加简便和高效。
1. MATLAB中的机器人模型首先，在进行机器人编程和仿真之前，我们需要定义一个机器人模型。
MATLAB中的机器人模型包括机器人的几何结构、运动学特性和动力学参数等信息。
通过使用MATLAB中的Robotic System Toolbox，我们可以方便地创建机器人模型，并对其进行各种操作和分析。
2. 机器人运动学分析机器人的运动学分析是机器人编程的重要一环。
在MATLAB中，我们可以使用Robotic System Toolbox提供的函数和工具进行机器人的运动学分析。
例如，可以使用forwardKinematics函数计算机器人末端执行器的位置和姿态，或者使用inverseKinematics函数计算关节的角度和位置。
3. 机器人路径规划路径规划是机器人编程中的核心问题之一。
在MATLAB中，我们可以利用Path Planning Toolbox提供的算法和函数，实现机器人在给定环境中的路径规划。
通过设置起始点和目标点，以及环境的障碍物信息，可以使用MATLAB中的路径规划算法自动生成机器人的轨迹，使其能够高效地避开障碍物并到达目标位置。
第二部分：机器人编程和仿真的应用案例机器人编程和仿真在许多领域都有广泛的应用。
下面将介绍两个典型的应用案例，以展示MATLAB在机器人领域的强大功能。
1. 机器人控制系统设计机器人控制系统是机器人编程中的关键环节。
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！。
机器人运动学 Matlab1. 介绍机器人运动学是机器人学的一个重要分支，研究机器人的运动规划和控制。
在机器人运动学中，我们关注机器人的几何结构、运动学模型和运动学分析。
Matlab是一种强大的数学计算和编程环境，广泛应用于机器人学领域。
本文将介绍机器人运动学在Matlab中的应用。
2. 机器人运动学模型机器人运动学模型描述了机器人的几何结构和运动规律。
常见的机器人运动学模型包括点模型、刚体模型和连续模型。
2.1 点模型点模型是最简单的机器人运动学模型，将机器人的位置抽象为一个点。
在Matlab 中，可以使用二维或三维的向量表示机器人的位置，例如[x, y]或[x, y, z]。
2.2 刚体模型刚体模型考虑了机器人的几何结构，将机器人视为由多个刚体组成的链状结构。
每个刚体都有一个坐标系，用于描述其相对位置和姿态。
在Matlab中，可以使用变换矩阵来表示刚体的位置和姿态，例如：T = [R, p;0, 1];其中R是旋转矩阵，p是平移向量。
2.3 连续模型连续模型考虑了机器人的连续运动，描述机器人的轨迹和速度。
在Matlab中，可以使用符号计算工具箱来求解机器人的运动学方程，并得到运动学模型的解析解。
3. 机器人运动学分析机器人运动学分析旨在研究机器人的运动规律和运动学性质。
常见的机器人运动学分析问题包括正逆运动学问题、速度和加速度分析。
3.1 正逆运动学问题正逆运动学问题是机器人运动学中的基本问题。
正运动学问题是已知机器人的关节角度，求解机器人的末端位置和姿态。
逆运动学问题是已知机器人的末端位置和姿态，求解机器人的关节角度。
在Matlab中，可以使用符号计算工具箱来求解机器人的正逆运动学问题。
通过定义机器人的运动学模型和约束条件，可以使用符号变量来表示未知的关节角度或末端位置，然后利用方程求解器求解方程组。
3.2 速度和加速度分析机器人的速度和加速度分析是研究机器人运动学性质的重要内容。
速度分析研究机器人的末端速度和关节速度，而加速度分析研究机器人的末端加速度和关节加速度。
