matlab機(jī)器人工具箱 robotic toolbox 做運(yùn)動(dòng)學(xué)分析非常方便，SerialLink 類中有現(xiàn)成的函數(shù)：SerialLink.fkine(theta)，可以直接對(duì)已經(jīng)建立的機(jī)器人模型做運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，同時(shí)可以使用SerialLink.ikine（T) 求逆運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)。

clear; clc; L1 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2); %Link 類函數(shù) L2 = Link('d', 0, 'a', 0.5, 'alpha', 0,'offset',pi/2); L3 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2,'offset',pi/4); L4 = Link('d', 1, 'a', 0, 'alpha', -pi/2); L5 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2); L6 = Link('d', 1, 'a', 0, 'alpha', 0); b=isrevolute(L1); %Link 類函數(shù) robot=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6]); %SerialLink 類函數(shù) robot.name='帶球形腕的擬人臂'; %SerialLink 屬性值 robot.manuf='飄零過客'; %SerialLink 屬性值 robot.display(); %Link 類函數(shù) theta=[0 0 0 0 0 0]; robot.plot(theta); %SerialLink 類函數(shù)theta1=[pi/4,-pi/3,pi/6,pi/4,-pi/3,pi/6]; p0=robot.fkine(theta); p1=robot.fkine(theta1); s=robot.A([4 5 6],theta); cchain=robot.trchain; q=robot.getpos();q2=robot.ikine(p1); %逆運(yùn)動(dòng)學(xué) j0=robot.jacob0(q2); %雅可比矩陣 p0 =-0.7071 -0.0000 0.7071 1.4142 0.0000 -1.0000 -0.0000 -0.00000.7071 0.0000 0.7071 1.91420 0 0 1.0000p1 =0.9874 0.1567 0.0206 1.00980.0544 -0.4593 0.8866 1.87580.1484 -0.8743 -0.4621 0.04670 0 0 1.0000>> ss =1 0 0 00 1 0 00 0 1 20 0 0 1cchain =Rz(q1)Rx(90)Rz(q2)Tx(0.5)Rz(q3)Rx(90)Rz(q4)Tz(1)Rx(-90)Rz(q5)Rx(90)Rz(q6)Tz(1)q =0 0 0 0 0 0 q2 =1.0e+04 *0.0003 0.0180 -0.0399 1.1370 0.0002 0.0536j0 =-0.1100 0.0707 0.3577 -0.0114 0.5092 0 -0.8329 -0.0448 -0.2267 -0.6224 0.1813 0 -0.0000 0.7623 0.3956 -0.1410 -0.8413 0 -0.0000 0.5354 0.5354 0.3374 -0.0178 -0.8605 0.0000 0.8446 0.8446 -0.2139 -0.9751 0.12751.0000 0.0000 0.0000 0.9168 -0.2209 -0.4933

可以看出，逆解和原始的角度并不相同。
機(jī)器人工具箱中的比運(yùn)動(dòng)學(xué)函數(shù)并不精確，同時(shí)機(jī)器人通常有多組逆解，而ikine函數(shù)智能求出一組。
對(duì)滿足pieper條件的機(jī)器人，最好自己求出他的解析解，利用解析解來求得多組逆解，不僅速度快，而且更精確。

《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab Robotic Toolbox V9.10工具箱(二)：正/逆运动学的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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