Albert_Lsk的博客

本篇文章主要对过往的【Matlab 六自由度机器人】系列文章进行汇总，主要分为【主线】和【补充说明】两个部分。【主线】主要包括对运动学及动力学的理解和代码解析，【补充说明】主要对主线系列文章中的知识点进行进一步的详细说明。

本文主要讲述Matlab中如何理解和设计六轴机器人的D-H参数、如何建立六自由度机器人模型

本文全面系统地总结了机械臂轨迹规划的主要方法，包括多项式插值类方法、基于速度轮廓的方法、样条曲线类方法、优化类方法以及智能规划方法。每种方法都有其特定的应用场景和优缺点，适用于不同的工业需求和环境条件。

六自由度机器人因其灵活性和多功能性而被广泛应用于各种复杂任务中。然而，要充分发挥机器人的潜力，有效的路径规划至关重要。本文将深入探讨六自由度机器人的两种主要路径规划方法：笛卡尔空间规划和关节空间规划。本文我们将详细比较这两种方法的特点、优缺点及适用场景，并通过MATLAB代码示例展示如何实现机械臂的避障路径规划。通过本文，读者将能够全面理解这两种规划方法的原理，并在实际应用中做出合适的选择。

操作机器人是主动机械装置。原则上，它的每个自由度都具有单独传动。从控制观点来看，机械手系统代表冗余的、多变量的和本质非线性的自动控制系统，也是个复杂的动力学耦合系统。每个控制任务本身，就是一个动力学任务。因此，研究机器人机械手的动力学问题，就是为了进一步讨论控制问题。对于动力学，有两个相反的问题，其一是已知机械手各关节的作用力或力矩，求各关节的位移、速度和加速度，求得运动轨迹。其二是已知机械手的运动轨迹，即各关节的位移、速度和加速度，求各关节所需要的驱动力或力矩。前者称为动力学正问题，后者称为动力学逆问题。

在机器人学领域，姿态描述是非常重要的概念。姿态表示方式的选择直接影响着机器人控制、运动规划和姿态调整的复杂程度。在这个领域中有许多不同的方法来描述和表示一个机器人的姿态，其中固定角度（Fixed Angles）和欧拉角（Euler Angles）是常见且广泛使用的两种方式。固定角度和欧拉角都是通过三个旋转角度来描述一个物体相对于特定坐标系的姿态。然而，它们在旋转顺序和描述方式上有所不同，这些差异对于理解和应用姿态表示方式至关重要。

本文采用Pieper法则和机器人学的通用法则介绍机器人逆运动学及逆解的求解方法。文章首先介绍如何理解逆向运动学，然后利用D-H参数及正向运动学的齐次变换矩阵对机器人运动学逆解进行求解。...

运动学反解的有关问题主要是笛卡尔路径上解的存在性（无论路径点是否都在工作空间之内）、唯一性和奇异性。

MATLAB atan2函数的理解与实例应用

在本文中，将推导三种方式来表达任意旋转，其中每种方式仅需三个独立变量：欧拉角表示法、姿态角表示法（滚动-俯仰-偏航）及四元数表示法（转轴/角度）。

本文研究关节变量与末端执行器的位置和范围之间的关系，介绍改进型D-H参数表的建立，并基于D-H规则，总结以下算法，用作推导任何机器人（机械臂）的正运动学。

本篇阐述个人对机器人关于灵活工作空间与可达工作空间的理解，阐述了如何理解灵活工作空间与可达工作空间，并利用文中的实例辅助理解。工作空间一般可以分为可达工作空间和灵活工作空间。可达工作空间指机器人可以抵达的所有点的集合，灵活工作空间指机器人可以任意姿态抵达的所有点的集合。显然，灵活工作空间是可达空间的一个子集。

基于蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)构建六自由度机械臂工作空间

本篇介绍机器人运动学正解的有关问题，介绍了如何理解正向运动学，并利用D-H参数求解机器人运动学正解。在已知各关节的运动参数，正解即求末端执行器的相对参考坐标系的位姿。