基于MATLABRoboticsToolbox的机器人学仿真实验教学-精品文档
利用matlab的机器人试验仿真
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。
matlab中robotics toolbox的应用
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。
MatlabRoboticToolbox工具箱学习笔记
MatlabRoboticToolbox⼯具箱学习笔记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。
基于MATLAB Robotics Tools的机械臂仿真
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。
MATLAB在机器人虚拟仿真实验教学中的应用
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
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。
基于matlab平台的机器人学仿真软件实验报告
关节型机器人仿真软件
杨涛（sc11010039）2011.12.10
一、开发环境：matlab2008及以上版本（要求带机器人学工具箱）
二、功能：
1．按照DH矩阵建立图形化的关节型机器人对象
2．对生成的机器人进行正逆运动学的位置和速度进行分析和图形仿真
3．对机器人进行轨迹规划，并在轨迹规划的基础上对其做出动力学的分析。
计算机器人在负载情况下的各个关机所需提供
的力向量。
三、本软件的使用方法：
1.启动：如下图在将matlab的工作目录调整为本软件所在的
work目录，在matlab命令界面中输入maininterface命令；
的参数点击完成并返回即可生成相应机器人对象
3.点击文件菜单的显示子菜单即可显示如下的机器人对象
4.点击运动学分析菜单即可弹出如下运动学分析界面
5.在运动学位置分析的基础上选择进行运动学速度分析即可
弹出以下界面，利用雅克比矩阵对当前位置的速度向量进行正逆分析
6.点击轨迹规划菜单即可弹出以下界面，分别输入初始位置的
空间参数（位置参数和RPY参数）点击轨迹规划即可查看关机空间的轨迹规划的结果曲线和方程（五次多项式插值法）
7.在轨迹规划得到一系列位置、速度、加速度向量的基础上可
以对机器人进行动力学分析，计算完成以下动作机器人各个关节所需提供的力向量；。
[原创]强大的MATLAB机器人工具箱Matlab
![[原创]强大的MATLAB机器人工具箱Matlab](https://img.taocdn.com/s3/m/d7d19b6a68eae009581b6bd97f1922791788be5a.png)
[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！！。
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基于MATLAB Robotics Toolbox 的机器人学仿真实验教学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 RoboticsToolbox [1] 来进行机器人学的仿真实验教学。
MATLABRobotics Toolbox 是由澳大利亚科学家Peter Corke开发和维护的一套基于MATLAB勺机器人学工具箱，当前最新版本为第8版,可在该工具箱的主页上免费下载提供了机器人学研究(petercorke/robot/) 。
Robotics Toolbox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。
1坐标变换机器人学中关于运动学和动力学最常用的描述方法是矩阵法, 这种数学描述是以四阶方阵变换三维空间点的齐次坐标为基础的[2] 。
如已知直角坐标系{A} 中的某点坐标,那么该点在另一直角坐标系{B} 中的坐标可通过齐次坐标变换求得。
一般而言齐次变换矩阵是4X4的方阵,具有如下形式: 和分别表示{A}{B} 两坐标系之间的旋转变换和平移变换。
其中矩阵法、齐次变换等概念是机器人学研究中最为重要的数学基础。
由于旋转变换通常会带来大量的正余弦计算, 复合变换带来的多个矩阵相乘就更加难以手工计算, 因此我们建议在仿真教学中通过计算机进行相应的坐标变换计算。
利用MATLABRobotics Toolbox 工具箱中的transl 、rotx 、roty 和rotz 函数可以非常容易的实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。
例如机器人在X 轴方向平移了0.5 米的齐次坐标变换可以表示为: 2构建机器人对象要用计算机对机器人运动进行仿真, 首先需要构建相应的机器人对象。
在机器人学的教学中通常把机械手看作是由一系列关节连接起来的连杆构成。
为描述相邻杆件间平移和转动的关系,Denavit和Hartenberg提出了一种为关节链中的每一杆件建立附属坐标系的矩阵方法，通常称为D-H参数法⑶。
D-H参数法是为每个连杆坐标系建立4X4的齐次变换矩阵，表示它与前一杆件坐标系的关系。
在Robotics Toolbox 中, 构建机器人对象主要在于构建各个关节,而构建关节时，会用到LINK函数,其一般形式为:L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION)参数CONVENTIO可以取‘ standard '和‘ modified ',其中‘ standard '代表采用标准的D-H 参数[4], ‘modified '代表采用改进的D-H参数⑸。
参数‘ alp ha '代表扭转角，参数'A代表连杆长度，参数‘ theta '代表关节角，参数‘ D代表0代表平偏距,参数‘ sigma'代表关节类型:0代表旋转关节，非动关节。
例如, 通过如下的语句即可构建一个简单的两连杆旋转机器人（图1）, 命名为2R:>> L1 = link([0 1 0 0 0],'standard');>> L2 = link([0 1 0 0 0],'standard');>> r = robot({L1 L2},'2R');这样,只需指定相应的D-H参数,我们便可以对任意种类的机械手进行建模。
通过Robotics Toolbox 扩展了的plot 函数还可将创建好的机器人在三维空间中显示出来>> plot(r,[0 0])图 1 两连杆机械手的三维模型除了用户自己构建机器人连杆外,Robotics Toolbox 也自带了一些常见的机器人对象, 如教学中最为常见的puma560,standford 等。
通过如下的语句即可调用工具箱已构建好的puma560机器人,并显示在三维空间中（图2）:>> puma560;>> plot(p560,qz)图2puma560型机械手的三维模型注意到机械手的末端附有一个小的右手坐标系, 分别用红、绿、蓝色箭头代表机械手腕关节处的X,Y,Z 轴方向。
并且在XY平面用黑色直线表示整个机械手的垂直投影。
更进一步的, 我们可以通过drivebot 函数来驱使机器人运动, 就像实际在操作机器人一样。
具体驱动方式是为机器人每个自由度生成一个变化范围的滑动条, 以手动的方式来驱动机器人的各个关节, 以达到驱动机器人末端执行器的目的（图3）。
这种方式对于实际的多连杆机械手的运动演示非常有益, 同学们普遍反映对于机械手的关节、变量等概念有了更深入的理解。
图3puma560型机械手的滑动控制框3机器人运动学求解机器人运动学主要是研究关节变量空间和机器人末端执行器位置和姿态之间的关系。
常见的机器人运动学问题可归纳为两类:1）运动学正问题（又称为直接问题）: 对一给定的机器人, 已知杆件几何参数和关节角矢量, 求机器人末端执行器相对于参考坐标系的位置和姿态;2）运动学逆问题（又称为解臂形问题）: 已知机器人杆件的几何参数, 给定机器人末端执行器相对于参考坐标系的期望位置和姿态（位姿）, 机器人能否使其末端执行器达到这个预期的位姿?与第 2 节介绍过的坐标变换的情况类似, 手工进行机器人运动学的求解非常繁琐甚至于无法得到最终的数值结果, 这对于实际机器人的设计非常不利。
因此在仿真实验教学中, 我们希望能通过计算机编程的形式来进行机器人运动学的求解, 把学生从繁琐的数值计算中解脱出来。
下面以教学中最常用的puma560型机器人为例, 演示如何运用Robotics Toolbox 进行正运动学与逆运动学的求解。
如第2节方法，先定义puma560型机器人，注意系统同时还定义了puma560型机器人两个特殊的位姿配置:所有关节变量为0 的qz 状态, 以及表示“ READ”Y 状态的qr 状态。
如我们要求解所有关节变量为0 时的末端机械手状态, 则相应的正运动学可由下述语句求解:得到的即为末端机械手位姿所对应的齐次变换矩阵。
逆运动学问题则是通过一个给定的齐次变换矩阵, 求解对应的关节变量。
例如, 假定机械手需运动到[0, ?Cpi/4, ?Cpi/4, 0,pi/8, 0] 姿态, 则此时末端机械手位姿所对应的齐次变换矩阵为:0 -0.7854 -0.7854 00.3927 0>> T = fkine(p560,q)0.38270.00000.92390.7371-0.00001.0000 -0.0000 -0.1501>> q = [0 -pi/4 -pi/4 0 pi/8 0]-0.9239 -0.00000.3827 -0.32560 0 01.0000现在假定已知上述的齐次变换矩阵T, 则可以通过ikine 函数求解对应的关节转角:>> qi=ikine(p560,T)qi=-0.0000 -0.7854 -0.7854 -0.00000.3927 0.0000发现与原始的关节转角数值相同。
值得指出的是, 这样的逆运动学求解在手工计算中几乎是无法完成的。
4轨迹规划机器人轨迹规划的任务就是根据机器人手臂要完成的一定任务,例如要求机械手从一点运动到另一点或沿一条连续轨迹运动, 来设计机器人各关节的运动函数。
目前进行轨迹规划的方案主要有两种: 基于关节空间方案和基于直角坐标方案。
出于实际运用考虑,在教学中以讲解关节空间求解为主, 本文也只演示关节空间的求解方案。
假设puma560型机器人要在 2 秒内从初始状态qz（所有关节转角为0）平稳地运动到朝上的“R EAD”Y 状态qr, 则在关节空间进行轨迹规划的过程如下:首先创建一个运动时间向量,假定采样时间为56毫秒, 则有:>> t=[0:.056:2]';在关节空间中插值可以得到>> [q, qd,qdd] = jtraj(qz,qr,t);q是一个矩阵，其中每行代表一个时间采样点上各关节的转动角度,qd和qdd分别是对应的关节速度向量以及关节加速度向量。
jtraj 函数采用的是7次多项式插值,默认的初始和终止速度为0。
对于上面的运动轨迹, 主要的运动发生在第 2 个及第 3个关节，通过MATLAB^准的绘图函数可以清楚的看到这两个关节随时间的变化过程（图4）。
我们还可以通过Robotics Toolbox扩展了的plot 函数以三维动画的形式图4由jtraj 函数生成的关节轨迹演示整个运动过程（文中无法演示）, 调用语句为:>> plot(p560,q);5结语本文简要介绍了MATLABRobotics Toolbox 在机器人学实验教学中的应用。
该工具箱提供了机器人学中关于建模与仿真的许多重要的函数，能够用一种规范的形式(标准的或改进的DH参数法)对任意的连杆机器人进行描述, 并提供了三维图像/ 动画演示及手动关节变量调节等功能。
基于MATLABRobotics Toolbox 的仿真实验教学, 把学生从繁琐的数值计算中解脱出来, 能够专注于机器人学本身的重要概念的理解与应用, 获得了良好的教学效果。
鉴于学生的接受能力, 在给本科生授课时主要练习了坐标变换、机器人对象构建、正运动学、逆运动学求解和轨迹规划等方面的内容。
事实上,Robotics Toolbox 是一个功能非常强大的工具箱, 还可以对机器人动力学、基于simulink 的机器人动态仿真等许多其他机器人学的相关内容进行仿真与分析,这些功能可以在给研究生授课或机器人学相关科学研究中得到充分的应用。
更多的关于Robotics Toolbox 的使用说明可以参见工具箱文件夹中的用户说明文档(robot.pdf) 。