【机器人控制】基于PD控制器的SCARA机器人无外力和有外力的阻抗控制器（无重力补偿））附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

SCARA机器人简化后是一种RRP机器人，具有两个旋转关节和一个平移关节，文章以此为研究对象对机器人的位姿表示、运动学模型、动力学模型、轨迹规划方面进行求解，首先对规划好的路径进行无外力干扰的仅控制位置的位置跟踪；此后，还设计了“位置+力”的混合控制，即阻抗控制；最后，在阻抗控制器的基础上加入外力的干扰，设计了串级控制系统以满足了机器人系统对位置的跟踪需求。 

关键词：SCARA机器人  运动学  动力学  轨迹规划  运动控制

• SCARA基本信息

文章首先对机器人进行简化，保留第一、第二旋转，锁定第三关节，保留第四平移关节，变成了一个具有两个旋转自由度和一个平移自由度的三自由度机械臂，其简化模型及参数如下。

假设旋转关节得关节角空间的范围是.

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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