二连杆机器人的动力学

clc;clear;close;

%syms L1 L2 m1 m2 g q1 q2 dq1 dq2 ddq1 ddq2 real
Ts=0.01;
L1=1;
L2=1;
m1=10;
m2=10;
ORI=[1 0 0;0 1 0;0 0 1];
q1=30*pi/180;
q2=10*pi/180;
g=-9.81;
dq1=30*pi/180;
dq2=30*pi/180;
ddq1=40*pi/180;
ddq2=5*pi/180;

T12=[cos(q2) -sin(q2) 0 L2*cos(q2);sin(q2) cos(q2) 0 L2*sin(q2);0 0 1 0;0 0 0 1];
T01=[cos(q1) -sin(q1) 0 L1*cos(q1);sin(q1) cos(q1) 0 L1*sin(q1);0 0 1 0;0 0 0 1];
T23=eye(4,4);
T={T01;T12;T23}
V{1}=zeros(6,1);
dV{1}=[0;0;0;0;g;0];
A1=[0;0;1;0;L1;0];
A2=[0;0;1;0;L2;0];
A={A1;A2};
dq=[dq1;dq2];
ddq=[ddq1;ddq2];
for i=1:2
   V{i+1}=(Adjoint(TransInv(T{i}))*V{i}+A{i}*dq(i));
   dV{i+1}=(Adjoint(TransInv(T{i}))*dV{i}+ad(V{i+1})*A{i}*dq(i)+A{i}*ddq(i));
end

g1=[zeros(3,3) zeros(3,3);zeros(3,3) m1*eye(3,3)];
g2=[zeros(3,3) zeros(3,3);zeros(3,3) m2*eye(3,3)];

ga={g1;g2};
F{3}=zeros(6,1);

for i=2:-1:1
    F{i}=(Adjoint(TransInv(T{i+1}))'*F{i+1}+ga{i}*dV{i+1}-ad(V{i+1})'*(ga{i}*V{i+1}));
    Tt{i}=(F{i}'*A{i})
end

 

前两条曲线是算法算出来的,后两条是matlab仿真出来的。

连杆机械臂机器人是一种常见的机器人型号,其动力学轨迹跟踪是机器人控制中的重要内容。Matlab是一种常用的工具软件,可以用于计算机仿真和控制设计。下面将介绍连杆机械臂机器人动力学轨迹跟踪matlab的方法。 首先,我们需要建立机器人模型并进行动力学建模。连杆机械臂机器人由两个连接杆组成,我们可以根据其结构参数建立机器人的运动学模型和动力学模型。在matlab中,我们可以使用符号计算工具箱求解机器人的正逆运动学方程动力学方程,得到机器人的状态方程和控制方程。 其次,我们需要设计轨迹跟踪算法。轨迹跟踪是机器人控制中经典问题之一,常用的方法有PID控制、模型预测控制等。在matlab中,我们可以使用控制系统工具箱进行控制算法的设计和仿真。通过调整控制器参数,可以使机器人按照期望轨迹进行精确跟踪。 最后,我们需要进行实验验证。在matlab中,我们可以使用仿真工具进行机器人模型的仿真和控制算法的测试。通过对模型参数和控制参数不断优化,可以得到更加精确和稳定的控制效果。在实验过程中,我们还需要注意安全性和稳定性,避免机器人出现危险或者操作失误的情况。 总的来说,连杆机械臂机器人动力学轨迹跟踪matlab是一个需要综合运用数学建模、控制理论和实验验证的复杂过程。只有熟练掌握相关知识和工具,才能使机器人达到更加高效、精确和安全的控制效果。
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