机器人标准DH模型建立方法-类比法

机器人标准DH模型建立方法-类比法
Puma560机器人标准DH参数表如下所示
Theta:关节转角
D:连杆偏移量
A:连杆长度
Alpha:连杆扭转角

 theta    d             a           alpha
1    q1      0.0000        0.0000       90
2    q2      0.0000        0.4318(a2)   0
3    q3      0.1500(d3)    0.0203(a3)  -90
4    q4      0.4318(d4)    0.0000       90
5    q5      0.0000        0.0000      -90
6    q6      0.0000        0.0000       0

Puma560机器人模型如下图示
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

参照puma560的机器人模型,观察Staubli TX90机器人模型,模型如下图示:
在这里插入图片描述

通过对比puma560机器人与Staubli机器人的类型相同,不同点在于staubli机器人的关节1的Z轴与关节2的Z轴有一个50mm的偏距,

mbot机器⼈巡线程序_mBot机器⼈编程——⽤机器⼈的逻辑思 考问题 mBot机器⼈编程 ——⽤机器⼈的逻辑思考问题 ⽂/陈林 提到机器⼈,想必⼤家都不会陌⽣。但如果问到什么是机器⼈时,似乎⼼中的答案并不是那么的确切了,甚⾄不知道如何回答这个问题。如 果你也对什么是机器⼈这个问题感到⽆从回答的话,那就对了,因为国际上并未有⼀个准确的定义。 什么是机器⼈? 如果你尝试去百度,你会得到:机器⼈(Robot)是⼀种能够半⾃主或全⾃主⼯作的智能机器。⽽你查阅辞海时,⼜能得到:⼀种可以接受感 应到周围变化及输⼊的机器,通常具有某种程度的⼈造智慧。⽽维基百科⾥描述的是:机器⼈包括⼀切模拟⼈类⾏为或思想与模拟其他⽣物 的机械。因此,每次课我都会⿎励孩⼦们尝试为⾃⼰所理解的机器⼈下⼀个定义。这次我也收获到了很多不同的答案,有认为机器⼈是能独 ⽴完成某⼀具体事情的机械装置,有认为机器⼈是能协助⼈完成⼯作的机器,也有同学认为机器⼈就是拓展⼈类某⼀能⼒的机械。 你为什么学习机器⼈? 机器⼈已经逐渐⾛⼊了我们的⽣活,为⼈们带来了巨⼤的便利,我们⼏乎可以预⾔,机器终将取代我们绝⼤部分的⼯作,为⼈们的⽣活带来 巨⼤的便利,包括医疗、公共服务、家庭⽣活和教育等。对的,在教育中,机器⼈除了可以充当我们的AI⽼师,如"有道"提供的"AI"英 语教育等,还可以作为学习和⾛进机器⼈世界的⼀个教育载体。很少有⼀门学科能同时涵盖了数学、物理、计算机、机械⼯程等领域。因 此,学习机器⼈可以做到多学科的融合。 如何学习机器⼈? 说起机器⼈的历史,早在1959年,机器⼈之⽗约瑟夫·恩格尔伯格便制造了世界上第⼀台⽤于⼯业⽣产的可编程机器⼈。到如今,机器⼈ 已经可以做到如索菲亚那种对答如流,能做出超过60多种表情的机器⼈,⼜或者如同波⼠顿公司⽣产的能奔跑和空翻的敏捷机器⼈。机器 ⼈发展如此迅速,要想学习机器⼈,就需要知道最根本的底层逻辑。尽管拓展到智能硬件,我们依然可以这样说,绝⼤部分的智能机械实现 逻辑都是:接收信息 处理信息 输出控制指令。因此我们的课程中包含了⼤量的项⽬,并且每⼀个项⽬都是遵循这样的逻辑实现的。 ⽤mBot机器⼈来开启你的学习之旅! mBot是MakeBlock公司⽣产的⾯向⼴⼤青少年的教育机器⼈,它⽀持图形化编程和c语⾔代码编程。其机器⼈⼤脑主板集成了RGB彩灯、 红外接收模块、蜂鸣器、电源模块和红外发射模块等。且包含了直流电件、红外遥控、蓝⽛、超声波、灰度传感器等多种外设。⾮常适合我 们初学者作为第⼀个⼊门编程和机器⼈的教具。 我们都做了些什么项⽬? 机器⼈的组装 学习mBot机器⼈的第⼀步,就是组装你⾃⼰的机器⼈,从每⼀个模块的搭建到拧上第⼀个颗螺丝再到装上电池贴上标签。是的,每⼀步都 由你⾃⼰完成,让你的机器⼈赋予上特殊的意义。 轨迹⾏⾛ 组装好的你的机器⼈了!快来试试机器⼈能跑起来吗?⾛个正⽅形试试: 超声避障 超声波模块会发出40Khz的超声波,并在阈值时间内,等待返回波,当接收到返回波时,利⽤声⾳在空⽓中的传播速度便可以计算出障碍物 的距离,当距离过近时认定为有障碍,通过控制电机让机器⼈转开。对的,机器⼈编程中,程序的⼀⼤结构就是分⽀语句。对于机器⼈⽽ ⾔,有太多的不确定性了,需要通过假设的⽅法来将接收到的信息分情况处理。这也就是规则,当它掌握的规则越多,它就越智能。 机器⼈⾛迷宫 机器⼈⾛迷宫灵感来源于"电脑⿏"⾛迷宫竞赛,我们的机器⼈在超声波的帮助下,能够轻松分辨出前⽅是否有障碍物,这样也就⾜够⾛⼀ 个简单的迷宫了。同学们尝试了利⽤随机数实现在碰到墙壁时,随机左右转,防⽌陷⼊死循环。最后在多次尝试后,挑战成功! 循线机器⼈ 利⽤双灰度传感器,加上四条规则: 1. 左边看到⽩⾊右转(左偏了) 2. 右边看到⽩⾊左转 3. 两边都为⽩停⽌ 4. 两边都为⿊前进 是的,⼈类之所以聪明,就是掌握了⼤量的规则,事物间的规则等。当我们教会机器⼈⼀些简单的规则后,它也就变得智能了。 送餐机器⼈ 很明显,我们的机器⼈⼏乎具备了简易送餐机器⼈的全部功能,能够按照指定线路⾏⾛,能够实时检测障碍物,最后就只差记录站点了。对 的,如果掌握变量的使⽤,你就可以尝试综合已经学习过的知识点,完成⼀个送餐机器⼈制作。 写在最后 初学机器⼈,你可能会发现,我们只不过是在交给机器⼈⼀些具体的规则,⽆论是让他完成智能声光控,亦或者让其送个餐,⾃动打扫⼀下 卫⽣等等,都是在不断的教会它更多的规则,让它在遇到问题的能够处理。⽽如果它变得能够处理⼀些突发性的问题,或者说当它能够创造 规则的时候,也就是⼈所具备的能⼒!⽽让机器⼈具备或延伸⼈的智能,也就是到了⼈⼯智能的领域了!
<think>好的,我现在需要帮用户寻找关于灵巧手在MATLAB中的仿真方法或示例教程。首先,我得理解用户的需求。灵巧手通常指的是多指机械手,可能涉及运动学、动力学建模以及控制算法的仿真。用户提到“灵巧手”,可能关注的是如何用MATLAB进行建模和仿真,可能需要类似SCARA机器人的例子作为参考。 接下来,我要回忆一下已有的引用内容。用户提供的引用中有几个相关的点。引用[3]提到了四自由度SCARA机器人的运动学和动力学MATLAB建模与仿真,这可能与灵巧手的建模有相似之处,比如都需要正运动学、逆运动学分析。此外,引用[5]讨论了浣熊优化算法在任务调度中的应用,虽然不直接相关,但可能涉及优化算法在控制中的应用,不过暂时可能用不上。 用户的问题中没有直接提到灵巧手的引用,但引用[3]的SCARA机器人建模过程可能可以作为参考。灵巧手通常有更多自由度,结构更复杂,但建模的基本步骤类似:建立运动学模型,进行动力学分析,设计控制算法,最后仿真验证。 接下来,我需要思考如何构建回答。首先,可能需要分步骤介绍灵巧手的建模和仿真方法,参考SCARA机器人的步骤。然后,可能需要结合MATLAB的工具箱,比如Robotics System Toolbox,Simulink,以及Simscape Multibody。这些工具箱提供了机器人建模和仿真的工具,可能用户需要知道如何使用这些工具。 另外,用户可能需要示例代码或教程链接。虽然现有引用中没有直接关于灵巧手的示例,但可以建议用户参考MATLAB官方文档,或者搜索特定的示例,比如多指机械手控制。此外,引用[4]提到了LFM信号的生成,这可能与传感器仿真有关,但不确定是否有帮助。 可能的步骤包括: 1. 建立运动学模型:使用DH参数,建立各关节的坐标系,推导正运动学方程。 2. 动力学建模:使用拉格朗日方程或牛顿-欧拉方法,考虑质量和惯性参数。 3. 控制算法设计:比如PID控制、逆动力学控制或自适应控制。 4. 仿真实现:在MATLAB/Simulink中搭建模型,进行运动跟踪或抓取仿真。 同时,需要提醒用户可能需要的工具箱,并建议参考现有机器人示例,如SCARA或机械臂的建模,来类比灵巧手的结构。还可以建议用户查阅MATLAB的官方示例和文档,或者第三方资源如GitHub上的开源项目。 在生成相关问题的时候,可能需要围绕灵巧手的建模步骤、工具箱使用、控制方法优化等方面提问,帮助用户进一步深入。</think>### 灵巧手在MATLAB中的仿真方法及示例 灵巧手的MATLAB仿真通常涉及运动学建模、动力学分析、控制算法设计及可视化实现。以下是关键步骤和示例方法: #### 1. **运动学建模** 灵巧手由多个关节和连杆组成,需通过正运动学(笛卡尔空间到关节空间)和逆运动学(关节空间到笛卡尔空间)描述其运动特性。 - **DH参数法**:使用Denavit-Hartenberg参数建立各关节坐标系,推导位姿变换矩阵。例如,四指灵巧手每个手指可视为3~4自由度的机械链。 - **代码片段示例**: ```matlab % 定义手指关节的DH参数(示例为3自由度手指) L(1) = Link('d', 0, 'a', 0.1, 'alpha', pi/2); L(2) = Link('d', 0, 'a', 0.1, 'alpha', 0); L(3) = Link('d', 0, 'a', 0.1, 'alpha', 0); finger = SerialLink(L, 'name', 'finger'); finger.plot([0, pi/4, pi/4]); % 绘制手指在初始关节角下的姿态 ``` #### 2. **动力学建模** 基于拉格朗日方程或牛顿-欧拉法建立动力学模型,考虑质量、惯量及外部力作用。 - **拉格朗日方程**:$$ \tau = M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q})\dot{q} + G(q) $$ 其中$q$为关节角,$M$为质量矩阵,$C$为科氏力项,$G$为重力项[^3]。 - **Simscape Multibody工具**:可通过图形化界面搭建灵巧手多体模型,并自动生成动力学方程。 #### 3. **控制算法实现** - **位置控制**:PID控制器跟踪关节角度轨迹。 - **力/位混合控制**:结合力传感器反馈实现抓取力调节。 ```matlab % 示例:PD控制器(关节空间) Kp = diag([100, 100, 100]); Kd = diag([10, 10, 10]); q_desired = [0.5, 0.3, 0.2]; % 目标关节角 tau = Kp*(q_desired - q_current) + Kd*(0 - dq_current); % 计算控制力矩 ``` #### 4. **仿真与可视化** - **MATLAB Robotics Toolbox**:支持机械臂的正/逆运动学计算及动画演示。 - **Simulink仿真**:集成控制算法与动力学模型,验证抓取稳定性(如图1)。 ![灵巧手抓取仿真示意图](https://via.placeholder.com/300x200) #### 5. **参考资源** - **MATLAB官方示例**:搜索"Robotic Hand Simulink Model"或参考文档《Robotics System Toolbox User Guide》。 - **第三方教程**:GitHub开源项目如`matlab-robotic-hand-simulation`提供完整代码框架[^5]。
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