基于MATLAB的PUMA560机器人运动仿真与轨迹规划5.
基于MATLAB的PUMA机器人运动仿真研究

基于MATLAB的PUMA机器人运动仿真研究作者:邢广成张洛花来源:《科技资讯》2011年第30期摘要:机器人运动学是机器人学的一个重要分支,是实现机器人运动控制的基础。
论文以D-H坐标系理论为基础对PUMA560机器人进行了参数设计,利用MATLAB机器人工具箱,对机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行了仿真。
Matlab仿真结果说明了所设计的参数的正确性,能够达到预定的目标。
关键词:机器人 PUMA560 D-H坐标系运动学轨迹规划中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2011)10(c)-0000-00机器人运动学的研究涉及大量的数学运算,计算工作相当繁锁。
因此,采用一些工具软件对其分析可大大提高工作效率,增加研究的灵活性和可操作性。
对机器人进行图形仿真,可以将机器人仿真的结果以图形的形式表示出来,从而直观地显示出机器人的运动情况,得到从数据曲线或数据本身难以分析出来的许多重要信息,还可以从图形上看到机器人在一定控制条件下的运动规律[1][5] 。
论文首先设计了PUMA560机器人的各连杆参数,然后讨论了正、逆运动学算法,轨迹规划问题,最后在 MATLAB 环境下,运用 Robotics Toolbox,编制简单的程序语句,快速完成了机器人得运动学仿真。
PUMA560机器人参数设计1.1 D-H变换为描述相邻杆件间平移和转动的关系,Denavit 和Hartenberg (1955)提出了一种为关节链中的每一杆件建立附体坐标系的矩阵方法[2]。
D-H 方法是为每个关节处的杆件坐标系建立 4*4齐次变换矩阵(也称A矩阵),表示它与前一杆件坐标系的关系。
刚性杆件的 D-H 表示法取决于连杆的以下四个参数:-两连杆的夹角;-两连杆的距离;-连杆的长度 (即轴和轴间的最小距离) :-连杆的扭转角。
对于转动关节是关节变量,其余为关节参数(保持不变) :对于移动关节,是关节变量,其余为关节参数。
基于MATLAB的PUMA560机器人运动学仿真

1 P U M A 5 6 0 机器人参数设计
1 . 1连杆参数和坐标系
一
究。 开式运动链一端固定在基座上 , 另一端不固定 , 利用末端 执 行器 来操纵物体 以完成各种任 务。 驱动器使关节运动 , 并带 动
连杆运动, 使手爪到达所规定的位姿。 轨 迹 规 划 的过 程 中, 重 点研 究 操作 臂 末 端执 行 器 相 对
从数据 曲线或数 据本 身难以分析出来 的许 多重 要信息, 还 可以 从图形上看到机器人在一定控制条件下的运动规律 。 一个新 的 机 器人 工作程序 编制完成后, 先在仿真软件中观 察运行 结果, 分析检验轨 迹规 划和作业规划 的正确性和合 理性 , 为离线编程 依据给定的连杆坐标系, 相关的连杆参数可规定如下: 1 ) a 为沿 i 轴, 从z 移动至z 的距 离。
自由度 的P U M A 5 6 0 机 器人 进行 参 数 设 然 后 讨 论 了正、 逆 运 动 机器人 操作臂运 动学方程的研究 内容 , 为操作 臂各个连 杆 学算法 , 轨 迹规划 问题 , 最 后在M A T L A B 环境下, 运 用机器人工 间的位移关系、 速度 关系及加速度关 系。 连杆通过移动或转 动 具箱编制简单的程 序语句 , 快速完成了机器人 的运动学仿真 。 关节 串联形成机器人操作臂, 可 以作为一个 开式运动链进行研
实验研究 ・
基于MA T L A B的P UMA5 6 0 机器人运动学仿真
董慧颖 梁 爽( 沈阳 理工 大学, 辽 宁 沈阳 1 1 0 0 5 9 )
摘 要: 随着机器人技术的发展和应用, 机器人在现代 工业生产中扮演着越来越重要的角色。 机器人诞生是科学技术与社会进步的必然 结果 , 从根 本 上 改变 了 原来传 统的生产体 系和生产 方式 。 本 文在 M A T L A B  ̄境 下, 对P U M A 5 6 0 机 器人 进行 参 数设计, 分 析P U M A 5 6 0 机 器人 的运
基于MATLAB与ADAMS的PUMA560机器人逆运动仿真

基于MATLAB与ADAMS的PUMA560机器人逆运动仿真李辉;李开世;黄文权
【期刊名称】《机械工程师》
【年(卷),期】2014(000)011
【摘要】应用D-H法建立PUMA560机器人的关节坐标系和杆件参数,并在MATLAB环境下,利用对Robotics Toolbox(机器人工具箱)的二次开发对输入模型进行逆运动仿真,将所得数据导入Adams进行验证,取得良好效果.
【总页数】2页(P105-106)
【作者】李辉;李开世;黄文权
【作者单位】四川理工学院机械工程学院,四川自贡643000;绵阳福德机器人有限公司,四川绵阳621000;四川理工学院机械工程学院,四川自贡643000;四川理工学院机械工程学院,四川自贡643000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.7
【相关文献】
1.基于ADAMS和MATLAB的喷涂机器人运动仿真研究 [J], 袁安富;沈思思;余莉;曾晶晶
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4.基于MATLAB的PUMA560机器人运动仿真研究 [J], 臧庆凯;李春贵;闫向磊
5.基于MATLAB的PUMA560机器人正逆解研究 [J], 陈晗;李林升
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基于MATLAB的PUMA560机械臂运动仿真

基于MATLAB的PUMA560机械臂运动仿真徐哲扬来源:?读天下?2021年第10期摘要:工业机器人崛起于在20世纪60,是一种将其和计算机辅助设计〔CAD〕、计算机辅助制造〔CAM〕系统结合在一起的特殊装备。
而Unimation PUMA560作为简单6自由度机器人,在工业中的应用也极为广泛。
本文针对典型的工业机器人Unimation公司生产的PUMA560机器人,运用MATLAB中的机器人仿真工具箱〔Robotics Toolbox〕分析了其正逆运动学方法和轨迹规划的结果,并观察了其运动情况和规律。
关键词:Unimation PUMA560;机械臂;MATLAB仿真机器人运动学涉及大量的算法设计和计算量,所以利用计算机可视化和计算机的仿真软件的方式进行仿真,能过大大减轻科研人员的工作量。
通过图形观察机器人在一定控制条件下的运动规律进而帮助科研人员更好地理解其工作的原理,同时验证其算法的正确性,并对机器人进行图形仿真将结果以图形的形式表示出来,也十分便于展示给企业或者客户。
此外,MATLAB等的仿真软件能在机器人投入生产之前观察其工作效果,从而大大减轻了企业承担的经济风险。
一、搭建PUMA560机械臂本文应用MATLAB的Robotics Toolbox机器人仿真工具箱做机械臂的仿真。
第一步是利用Link函数搭建各个连杆之间关节的相互关系,第二步是调用robot函数创立一个新的机器人对象。
二、 PUMA560的运动分析〔一〕机器人运动学正问题机器人运动学正问题连杆的位移和相对应的关节的偏移量,求解末端连杆坐标系相对于基坐标系的位姿。
图1 PUMA560操作臂运动参数和坐标系分布本文使用MALTBA的Robot中的正问题计算函数fkine能够求解机器人运动学的正问题。
在分析这个问题时,分析可得在操作臂的中部有一个轮子将连续三个部件的运动相关联在一起。
需要根据连杆变换矩阵公式求得每一个连杆的变换矩阵01T~56T,然后将各个连杆矩阵连乘得到06T:〔二〕机器人运动学逆问题机器人运动学逆的解决方法在被告知连杆的位移和相对应坐标系的姿态,即其位姿矩阵,求反求机械臂各个关节的位姿。
PUMA560机器人运动学分析

PUMA560机器人运动学分析——基于matlab程序的运动学求解求解PUMA560正向运动学解。
求解PUMA560逆向运动学解。
求解PUMA560的雅克比矩阵。
利用GUI创建运动分析界面。
姓名:xxx学号:201100800406学院:机电与信息工程学院专业:机械设计制造及其自动化年级2011指导教师:xx前言说明此次大作业,是我自己一点一点做的。
程序代码写好之后,感觉只是将代码写上去太过单调,而又不想将课本上或PPT上的基础知识部分复制上去,但我又想让自己的大作业有一点与众不同,所以我决定弄一个GUI界面。
开始对GUI一窍不通,经过几天的学习,终于有了点成果,但还是问题不断,有很多想法却难以去实现,考试在即,只能做成这样了,希望见谅。
目录前言说明 ................................................................................. - 1 -求解PUMA560正向运动学解 ............................................... - 2 -求解PUMA560逆向运动学解 ............................................... - 5 -求解PUMA560的雅克比矩阵 ............................................. - 15 -利用GUI创建运动分析界面................................................ - 22 -求解PUMA560正向运动学解在已知PUMA560各关节连杆DH参数,以及给定相应的关节变量之后,可以通过正向运动学求解出机械手末端抓手在基系内的位姿。
从而利用输入不同的关节变量组合,实现对PUMA560机器人的准确控制。
以下是利用matlab编写的求解PUMA560正向运动学解的函数zhenjie.m:function T=zhenjie(c1,c2,c3,c4,c5,c6)%求puma560正解a2=431.8;a3=20.32;d2=149.09;d4=433.07;c1=c1/180*pi;c2=c2/180*pi;c3=c3/180*pi;c4=c4/180*pi;c5=c5/180*pi;c6=c6/180*pi;A1=[cos(c1),-sin(c1),0,0;sin(c1),cos(c1),0,0;0,0,1,0;0,0,0,1];A2=[cos(c2),-sin(c2),0,0;0,0,1,d2;-sin(c2),-cos(c2),0,0;0,0,0,1];A3=[cos(c3),-sin(c3),0,a2;sin(c3),cos(c3),0,0;0,0,1,0;0,0,0,1];A4=[cos(c4),-sin(c4),0,a3;0,0,1,d4;-sin(c4),-cos(c4),0,0;0,0,0,1];A5= [cos(c5),-sin(c5),0,0;0,0,-1,0;sin(c5),cos(c5),0,0;0,0,0,1];A6=[cos(c6),-sin(c6),0,0;0,0,1,0;-sin(c6),-cos(c6),0,0;0,0,0,1];T=A1*A2*A3*A4*A5*A6end其中c1,c2,c3,c4,c5,c6,为分别输入的各关节变量,即连杆1、连杆2、连杆3、连杆4、连杆5、连杆6的关节转角,直接利用关节矩阵相乘得到机械手末端抓手在基系内的位姿。
基于MATLAB的PUMA机器人运动仿真研究

基于MATLAB的PUMA机器人运动仿真研究
基于MATLAB的PUMA机器人运动仿真研究摘要:机器人运动学是机器人学的一个重要分支,是实现机器人运动控制的基础。
论文以D-H坐标系理论为基础对PUMA560机器人进行了参数设计,利用MATLAB机器人工具箱,对机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行了仿真。
Matlab仿真结果说明了所设计的参数的正确性,能够达到预定的目标。
关键词:机器人PUMA560 D-H坐标系运动学轨迹规划
机器人运动学的研究涉及大量的数学运算,计算工作相当繁锁。
因此,采用一些工具软件对其分析可大大提高工作效率,增加研究的灵活性和可操作性。
对机器人进行图形仿真,可以将机器人仿真的结果以图形的形式表示出来,从而直观地显示出机器人的运动情况,得到从数据曲线或数据本身难以分析出来的许多重要信息,还可以从图形上看到机器人在一定控制条件下的运动规律[1]。
论文首先设计了PUMA560机器人的各连杆参数,然后讨论了正、逆运动学算法,轨迹规划问题,最后在MATLAB环境下,运用Robotics Toolbox,编制简单的程序语句,快速完成了机器人得运动学仿真。
设机械手起始位置位于A点,qA=[000000],即表示机器人的各关节都处于零位置处。
机械手在B点和C点相对于基坐标系的位姿可用齐次变换矩阵TB和TC来表示。
图2所示为机械手臂在A点时的三维图形。
基于MATLAB的机器人运动学仿真与轨迹规划

基于MATLAB的机器人运动学仿真与轨迹规划王晓明;宋吉;庞浩帅【摘要】为研究机器人的轨迹规划,在MATLAB环境下,建立了机器人坐标系并显示其D-H矩阵,确定机器人的连杆运动参数,对机器人的正、逆运动学问题进行分析.通过对机器人的轨迹规划仿真,分析了机器人运动过程中的关节稳定性,如位移、速度、加速度变化等直观地显示了机器人关节的运动,得到了连续平滑的机器人关节角度轨迹曲线与末端位姿规划曲线.仿真实验表明,所设计的运动学参数是正确的,从而达到了预定的目标.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)007【总页数】5页(P109-112,117)【关键词】机器人;轨迹规划;MATLAB;仿真【作者】王晓明;宋吉;庞浩帅【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TN242.2分析机器人运动学是研究机器人的重要前提,其中包括机器人相对于固定坐标系运动的几何学,在特定工作环境下对机器人进行动力学分析、轨迹规划和控制机器人的任务执行。
所有不同机构的机器人实质上是由一系列关节和连杆连接的[1]。
根据相邻关节与连杆间的旋转、平移变换可以推导机器人运动学建模的过程[2],求解运动学的逆解[3]。
机器人的逆解表明了末端位姿在可达工作空间的运动情况,但是逆解数目与关节数目、连杆参数、关节变量息息相关,涉及十分繁琐复杂的数学运算[4]。
为了提高效率,更加直观理解关节速度对末端线速度与角速度的影响,采用了MATLAB中Robotics Toolbox的机器人函数[5],对机器人进行正逆运动学仿真和求解给定机器人的雅可比矩阵,并进行解的轨迹规划实现最优解[6]。
1 运动学分析1.1 六自由度机器人D-H坐标系为描述机器人和机器人的相对运动关系,通常采用的建模方法是由Denavit和Hartenberg提出的D-H参数法[7]。
PUMA560机器人的几何造型与运动仿真

1 引言1.1 本课题的主要任务和意义1.1.1 研究对象PUMA机器人是美国Unimation公司于70年代末推出的商品化工业机器人。
PUMA 是英文“可编程序的通用装配操作器”(Programmable Universal Manipulator for Assembly)的缩写。
PUMA机器人有腰旋转、肩旋转和肘旋转等三个基本轴,加上手腕的回转、弯曲和旋转轴,构成6自由度的开链式机构。
图1.1 PUMA560 1业机器人结构示意图该机械手具有6个关节,3个旋转关节轴线相互平行,实现平面内定位和定向,1个移动关节实现末端件垂直运动。
1.1.2 主要任务以PUMA560机器人为研究对象,利用Pro/E等建立其实体模型,对该机器人进行运动学分析、运动学仿真。
1.1.3 研究意义通过对PUMA560机器人的造型及运动分析,掌握三维造型软件Pro/E的使用及建模的过程,了解该机器人的关节结构、运动学方程及坐标系建立的过程。
1.2工业机器人的相关知识1.2.1工业机器人的概念工业机器人是由各种外部传感器引导,带有一个或多个末端执行器,通过可编程运动,在其工作空间内对真是物体进行操作的、软件可控的机械装置。
1.2.2工业机器人的结构它主要由机械系统(执行系统、驱动系统)、控制检测系统及智能系统组成。
执行系统:执行系统是工业机器人完成抓取工件,实现各种运动所必需的机械部件,它包括手部、腕部、机身等。
手部:机器人为了进行作业而配置的操作机构,又称手爪或抓取机构,它直接抓取工件或夹具。
腕部:又称手腕,是连接手部和臂部的部件,其作用是调整或改变手部的工作方位。
臂部:联接机座和手部的部分,是支承腕部的部件,作用是承受工件的管理管理荷重,改变手部的空间位置,满足机器人的作业空间,将各种载荷传递到机座。
机身:机器人的基础部分,起支撑作用,是支撑手臂的部件,其作用是带动臂部自转、升降或俯仰运动。
驱动系统:为执行系统各部件提供动力,并驱动其动力的装置。
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The movement simulation and trajectory planning ofPUMA560 robotShibo zhaoAbstract:In this essay, we adopt modeling method to study PUMA560 robot in the use of Robotics Toolbox based on MATLAB. We mainly focus on three problems include: the forward kinematics, inverse kinematics and trajectory planning. At the same time, we simulate each problem above, observe the movement of each joint and explain the reason for the selection of some parameters. Finally, we verify the feasibility of the modeling method.Key words:PUMA560 robot; kinematics; Robotics Toolbox; The simulation;I.IntroductionAs automation becomes more prevalent in people’s life, robot begins more further to change people’s world. Therefore, we are obliged to study the mechanism of robot. How to move, how to determine the position of target and the robot itself, and how to determine the angles of each point needed to obtain the position. In order to study robot more validly, we adopt robot simulation and object-oriented method to simulate the robot kinematic characteristics. We help researchers understand the configuration and limit of the robot’s working space and reveal the mechanism of reasonable movement and control algorithm. We can let the user to see the effect of the design, and timely find out the shortcomings and the insufficiency, which help us avoid the accident and unnecessary losses on operating entity. This paper establishes a model for Robot PUMA560 by using Robotics Toolbox,and study the forward kinematics and inverse kinematics of the robot and trajectory planning problem.II.The introduction of the parameters for the PUMA560 robot PUMA560 robot is produced by Unimation Company and is defined as 6 degrees of freedom robot. It consists 6 degrees of freedom rotary joints (The structure diagram is shown in figure 1). Referring to the human body structure, the first joint(J1)called waist joints. The second joint(J2)called shoulder joint. The third joint (J3)called elbow joints. The joints J4 J5, J6, are called wrist joints. Where, the first three joints determine the position of wrist reference point. The latter three joints determine the orientation of the wrist. The axis of the joint J1 located vertical direction. The axis direction of joint J2, J3 is horizontal and parallel, a3 meters apart. Joint J1, J2 axis are vertical intersection and joint J3, J4 axis are vertical crisscross, distance of a4. The latter three joints’ axes have an intersection point which is also origin point for {4}, {5}, {6} coordinate. (Each link coordinate system is shown in figure 2)Fig1】【4 the structure of puma560Fig2】【4 the links coordinate of puma 560When PUMA560 Robot is in the initial state, the corresponding link parameters are showed in table 1. m d m d m a m a 4331.0,1491.0,0203.0,4381.04232==== The expression of parameters:Let length of the bar 1-i α represent the distance between 1-i z and i z along 1-i x . Torsion angle 1-i α denote the angle revolving 1-i x from 1-i z to i z . The measuring distance between 1-i x and i x along i z is i d . Joint angle i θ is the angle revolving from 1-i x to i x along i z .Table 1】【4 the parameters of puma560link )/(1 -i α)/(1 -i a)/( i θ)/(m d iRange1 0 0 90 0 -160~1602 -90 0 0 0.1491 -225~453 0 0.4318 -90 0 -45~2254 -90 -0.0213 0 0.4331 -110~1705 90 0 0 0 -100~100 6-90-266~266III.The movement analysis of Puma560 robot3.1 Forward kinematicDefinition: Forward kinematics problem is to solve the pose of end-effecter coordinate relative to the base coordinate when given the geometric parameters of link and the translation of joint. Let make things clearly :What you are given: the length of each link and the angle of each jointWhat you can find: the position of any point (i.e. it’s ),,,,,(γβαz y x coordinate)3.2 The solution of forward kinematicsMethod: Algebraic solutionPrincipal: )(q k x = The kinematic model of a robot can be written like this, where q denotes the vector of joint variable, x denotes the vector of task variable,()k is the direct kinematic function that can be derived for any robot structure .The origin of )(q kEach joint is assigned a coordinate frame. Using the Denavit-Hartenberg notation, you need 4 parameters (d a ,,,θα) to describe how a frame (i ) relates to a previous frame(1-i )T ii 1-. For two frames positioned in space, the first can be moved into coincidence with the second by a sequence of 4 operations:1. Rotate around the 1-i x axis by an angle 1-i α.2. Translate along the 1-i x axis by a distance 1-i α.3. Rotate around the new z axis by an angle i θ.4. Translate along the new z axis by a distance i d .),(),(),(),(111i i i i i id z Transl z Rotz x Transl x Rotx T θαα---= (1.1)⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--∂-=----------100001111111111i i i i i i i i i i i i i i i i ii i s d c c c c s s d s c c c s s c T αααθαθαααθαθθθ (1.2) Therefore, according to the theory above the final homogeneous transformcorresponding to the last link of the manipulator:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==100065544332211006z z z z y y y y x x x x p a s n p a s n p a s n T T T T T T T (1.3)3.3Inverse kinematicDefinition : Robot inverse kinematics problem is that resolve each joint variables of the robot based on given the position and direction of the end-effecter or of the link (It can show as position matrix T). As for PUMA560 Robot, variable 61θθ need to be resolved.Let make things clearly :What you are given: The length of each link and the position of some point on the robot.What you can find: The angles of each joint needed to obtain that position.3.4 The solution of inverse kinematicsMethod: Algebraic solutionPrincipal: ∙∙=q q J x )(Where q k J ∂∂=/ is the robot Jacobian. Jacobian can be seen as a mapping from Joint velocity space to Operational velocity space.3.5 The trajectory planning of robot kinematicsThe trajectory planning of robot kinematics mainly studies the movement of robot. Our goal is to let robot moves along given path. We can divide the trajectory of robots into two kinds. One is point to point while the other is trajectory tracking. The former is only focus on specific location point. The latter cares the whole path.Trajectory tracking is based on point to point, but the route is not determined. So, trajectory tracking only can ensure the robots arrives the desired pose in the end position, but can not ensure in the whole trajectory. In order to let the end-effecter arriving desired path, we try to let the distance between two paths as small as possible when we plan Cartesian space path. In addition, in order to eliminate pose and position’s uncertainty between two path points, we usually do motivation plan among every joints under gang control. In a word, let each joint has same run duration when we do trajectory planning in joint space.At same time, in order to make the trajectory planning more smoothly, we need to apply the interpolating method.Method: polynomial interpolating [1]Given: boundary condition⎩⎨⎧==ff θθθθ)()(t 00 (1.3)⎪⎩⎪⎨⎧==∙∙0t 00)()(f θθ(1.4)Output : joint space trajectory ()t θ between two points()t θ=332210t a t a t a a +++ (1.5)Polynomial coefficient can be computed as follows:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧--=-===)(2)(30023022100θθθθθf f f f t a t a a a (1.6)IV. Kinematic simulation based on MATLAB∙How to use linkIn Robotics Toolbox, function ’ link ’ is used to create a bar. There are two methods. One is to adopt standard D-H parameters and the other is to adopt modified D-H parameters, which correspond to two coordinate systems. We adopt modified D-H parameters in our paper. The first 4 elements in Function ‘link ’ are α, a, θ, d. The last element is 0 (represent Rotational joint) or 1 (represent translation joint). The final parameter of link is ’mod’, which means standard or modified. The default is standard. Therefore, if you want to build your own robot, you may use function ‘link ’. You can call it like this:’ L1=link([0 0 pi 0 0],'modified'); ∙The step of simulation is:Step1: First of all, according to the data from Table 1, we build simulation program of the robot (shown in Appendix rob1.m).Step2: Present 3D figure of the robot (shown in Fig4). This is a three-dimensional figure when the robot located the initial position (0i =θ). We can adjust the position of the slider in control panel to make the joint rotation (in Fig 5), just like controlling real robot.Step3:Point A located at initial position. It can de described as ]0,0,0,0,0,0[=A q . The target point is Point B. The joint rotation angle can be expressed as ]0,392.0,0,7854.0,7854.0,0[--=B q . We can achieve the solution of forwardkinematics and obtain the end-effecter pose relative to the base coordinate system is (0.737, 0.149, 0.326) , relative to the three axes of rotation angle is the (0, 0, -1). The ro bot’s three -dimensional pose in B q is shown in Fig 6.Step4: According to the homogeneous transformation matrix, we can obtain each joint variable from the initial position to the specified locationStep5:Simulate trajectory from point A to point B. The simulation time is 10s. Time interval is 0.1s. Then, we can picture location image, the angular velocity and angular acceleration image (shown as Fig 8) which describe each joint transforms over time from Point A to Point B. In this paper, we only present the picture of joint 3. By using the function ‘T=fkine(r,q)’, we obtain ‘T ’ a three-dimensional matrix. The first two dimensional matrix represent the coordinate change while the last dimension is time ‘t’.-1-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.60.81-1-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.60.8X zhaoshibox y zFig 4Fig 5-1-0.50.51-1-0.500.51-1-0.500.51XYZzhaoshibox yzFig 6Fig 7012345678910-1-0.50time t/sa n g l e /r a d012345678910-0.2-0.10time t/sv e l o c i t y /(r a d /s )012345678910-0.0500.05time t/sa c c e l e r a t i o n /(r a d /s 2)Fig8V The problem during the simulation∙The reason for selection of some parameterThe parameter of link: From kinematic simulation and program, you can see that I set certain value not arbitrary when I call ‘link ’. That is because I want the simulation can be more close to the real situation .So; I adopt the parameter of puma560 (you can see it from the program) and there is no difference between my robot and puma560 radically.The parameter of B q : When I choose the parameter of B q , I just want to test something.For example, when you denote the parameter of ‘B q ’ like this‘]0,392.0,0,7854.0,7854.0,0[--=B q ’, you want to use the function ‘fkine(p560, B q )’ to obtain the homogenous function ‘T ’, then, you want to use ‘ikine(p560,T)’ to test whether the ‘B q ’ is what you have settled before. The result is as follows:B q =[0 -pi/4 -pi/4 0 pi/8 0]; T=fkine(p560, B q );⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=100032563.038268.009238.01500.00107317.09238.003826.0T B q =ikine(p560,T)B q =[0 -pi/4 -pi/4 0 pi/8 0]Actually, not all of the parameter B q can do like this. For example, when you try B q =[pi/2,pi/2,pi/2,pi/2,pi/2,pi/2] , the answer is not B q itself.VI. References[1]/wiki/Robot_ [online], 7-ferbury-2015[2]/p-947411515.html [online], 7-ferbury-2015[3]/wiki/Jacobian_algorithm [access ed 8-February-2015][4] Youlun Xiong, Han Ding, Encang Liu, Robot[M], Tinghua university press ,1993 VIIAppendixclc; clear;%modified 改进的D-H法L1=link([0 0 pi 0 0],'modified');L2=link([-pi/2 0 0 0.1491 0],'modified');L3=link([0 0.4318 -pi/2 0 0],'modified');L4=link([-pi/2 0.0203 0 0.4318 0],'modified');L5=link([pi/2 0 0 0 0],'modified');L6=link([-pi/2 0 0 0 0],'modified');r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6});='zhaoshibo';%模型的名称drivebot(r)track.m%前3 个关节对机械手位置的影响qA=[0,0,0,0,0,0]; %起始点关节空间矢量qB= [0 -pi/4 -pi/4 0 pi/8 0]; %终止点关节空间矢量t=[0:0.1:10]; %仿真时间[q,qd,qdd]=jtraj(qA,qB,t); %关节空间规划plot(r,q)%关节3 的角速度、角速度和角加速度曲线figuresubplot(1,3,1)plot(t,q(:,3))%关节3 的位移曲线xlabel('时间t/s');ylabel('关节的角位移/rad');grid onsubplot(1,3,2)plot(t,qd(:,3))%关节3 的位移曲线xlabel('时间t/s');ylabel('关节的角速度/(rad/s)');grid onsubplot(1,3,3)plot(t,qdd(:,3))%关节3 的位移曲线xlabel('时间t/s');ylabel('关节的角加速度/(rad/s^2)');grid on。