本文详细介绍了六自由度机械臂的控制系统设计，包括机械臂的结构设计、控制系统、运动学与动力学分析、轨迹规划等方面。重点探讨了MATLAB中的正逆运动学仿真，并涉及深度学习与机器学习在机器人领域的应用。同时，文章讨论了轨迹规划的不同算法，如三次多项式插值、空间直线和圆弧插补，并总结了各种方法的优缺点。最后，强调了论文中MATLAB代码仿真的重要性。
1. 机械臂系统主要包括机械、硬件和软件、算法四个部分，到具体设计需要考虑结构设计、控制系统设计、运动学分析、动力学分析、轨迹规划研究、路径规划研究、运动学动力学仿真等部分
2. 如果智能机器人自己可以通过学习、总结经验来获得修改程序的原则，便是高级智能机器人，也就是第三代机器人。结合深度学习与机器学习的机器人
3. 机械臂有六个自由度，前三个可以用做确定位置，后三个可用做确定姿态。这六个自由度的分配方式．是最优化的自由度分配方式，很多工业机器人都采用这种形式。后三个自由度的轴线交于一点，可以作为机械臂的手腕，这种构性的优点是它存在利于表示和计算的封闭逆解。
4. 轨迹规划研究一类是沿着一条预设连续路径的最优时间动作轨迹算法；另一类是针对最优时间下点到点(point to point)动作的优化处理算法。
5. 本章将分析六自由度机械臂的构型，建立机械臂的参考坐标系以及各关节的坐标
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