基于matlab的机器人运动仿真研究

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1、第!!卷"第#期厦门大学学报（自然科学版）$%&’!!"(%’#")**#年+月,%-./0&%123045/6/375.839:（(09-.0&;<35/<5）;5=’)**#"基于>?@A?B的机器人运动仿真研究罗家佳，胡国清（厦门大学机电工程系，福建厦门GHD**#）摘要：按照一定的要求对一种柱面坐标机器人进行了参数设计，讨论了该机器人的运动学问题，然后在>?@A?B环境下，用J%K%93<8@%%&K%L对该机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行了仿真’通过仿真，观察到了机器人各个关节的运动，并得到了所需的数据，说明了所设计的参数

2、是正确的，从而能够达到预定的目标’关键词：机器人；柱面坐标；轨迹规划；仿真；>?@A?B；J%K%93<8@%%&K%L中图分类号：@M)!"""""文献标识码：?"""""文章编号：*!GEC*!N+（)**#）*#C*H!*C*#""随着科技的发展，机器人与人类的联系日益密切’!"柱面坐标机器人参数设计出于对机器人的兴趣和关注，人们更加想了解机器人，学习机器人，因此，进行机器人的教学和培训就显得尤!’!"TCF变换为重要’然而，机器人是一个比较昂贵的设备，在进行为描述相邻杆件间平移和转动的关系，T5/0739和机器人教学时，不可能用许多

3、实际的机器人来作为教F0.95/K5.（UD+##）提出了一种为关节链中的每一杆件学和培训的试验设备’这时，就有必要用到机器人仿真建立附体坐标系的矩阵方法’TCF方法是为每个关节系统，它可为此提供一个方便、灵活的试验工具和手处的杆件坐标系建立!V!齐次变换矩阵，表示它与前［DOG］段’［!，#］一杆件坐标系的关系，其原理如下：对机器人进行图形仿真，可以将机器人仿真的结!"#$：与固定坐标相连的固定参考坐标系，称为果以图形的形式表示出来，从而直观地显示出机器人基坐标系’的运动情况，得到从数据曲线或数据本身难以分析出!%"%#%$%：与机器人的

4、第%个杆件相固连，坐标原［G］来的许多重要信息，还可以从图形上看到机器人在点在第%WD关节的中心点处’一定控制条件下的运动规律’确定和建立每个坐标系遵循以下三条规则：［!，#］对于机器人运动学，在国内的相关著作中，讨D）$%ID轴沿着第%关节的运动轴；论较多的是M6>?和斯坦福机器人’本文则讨论一种)）"%轴垂直于$%ID轴及$%轴并指向离开$%ID轴柱面坐标机器人，同时选用>?@A?B语言进行仿真’的方向；目前>?@A?B已经成为控制界上最流行的软件之一，G）#%轴按右手坐标系的要求建立&它除了传统的交互式编程之外，还提供了丰富可靠的同时

5、，刚性杆件的TCF表示法取决于连杆的以下矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像处理、P3/Q%R8编四个参数：［H，N］程等便利工具’随着>?@A?B在中国逐渐流行，它!%：两连杆的夹角；将成为在MS机上进行机器人仿真的理想方式’基于’%：两连杆的距离；以上叙述，本文首先设计了柱面坐标机器人的各连杆(%：连杆的长度（即$%ID轴和$%轴间的最小距参数，然后详细讨论了正、逆运动学算法，轨迹规划问离）；［E］题，最后在>?@A?B环境下，运用J%K%93<8@%%&K%L，"%：连杆的扭转角&编制简单的程序语句，快速完成了运动学仿真’在仿真对于转动

6、关节，!%是关节变量，其余为关节参数过程中，不仅直观地观测到了机器人的运动情况，还得（保持不变）；对于移动关节，’%是关节变量，其余为关到了所需的数据，且以图形的形式显示了出来’节参数&!’#"机器人参数设计""收稿日期：)**!CD*CDD柱面坐标机器人主要由垂直柱子、水平手臂（或基金项目：福建省重点科技项目（+ECFCGH）资助机械手）和底座构成’水平机械手装在垂直柱子上，能作者简介万方数据：罗家佳（D+EDI），男，硕士研究生’自由伸缩，并可沿垂直柱子上下运动’垂直柱子安装在第)期22222222222222罗家佳等：基于HI3JIK

7、的机器人运动仿真研究·@."·底座上，并与水平机械手一起能在底座上移动!因此，这种机器人的工作区间就形成一段段圆柱面!通常的柱面坐标机器人有三个自由度!对于本文叙述的柱坐标机器人（参见图"（#）；图"中关节$和关节%位移量分别为"&’!’((和"&)!’((），为了能够满足更多的任务需求，设计为六自由度机器人，共有六个关节!它的第一个关节为转动关节，第二、三个关节均为移动关节，最后三个关节均为转动2222（#）2222222（,）关节!前三个关节确定手臂的位置，后三个关节确定手2图"2“*+,+-’’"”的实体模型及其连杆坐标系臂的姿态!我

8、们为该柱坐标机器人取名为“*+,+-’’"”，2D7E!"2345;+67F(+F5678E#8FG++*F78#-5<*#(5;+<具体参数见表"!“*+,+-’’"”下面，我