【工业机器人】用于轨迹规划和执行器分析的机械手和移动机器人模型(Matlab&Simulink)

简介: 【工业机器人】用于轨迹规划和执行器分析的机械手和移动机器人模型(Matlab&Simulink)

💥1 概述

在轨迹规划和执行器分析中,机械手和移动机器人模型可以用于模拟和分析机器人的运动和控制。以下是一些常用的机械手和移动机器人模型:


1.机械手模型:


1.串联机械手模型:这种模型由多个关节连接而成,每个关节可以旋转或平移。常见的串联机械手模型包括RRR(Revolute-Revolute-Revolute)和RRP(Revolute-Revolute-Prismatic)等。


2.并联机械手模型:这种模型由多个平行连接的链条组成,每个链条由多个关节和连杆组成。并联机械手模型常用于重载和高精度应用,如Delta机器人和Stewart平台。


2.移动机器人模型:


1.差动驱动模型:这种模型常用于轮式移动机器人,其中每个轮子都可以独立控制。差动驱动模型可以通过控制轮子的速度和方向来实现机器人的运动和转向。


2.全向轮模型:这种模型常用于全向移动机器人,其中每个轮子都可以独立控制,并且可以在任意方向上运动。全向轮模型可以实现机器人的平移和旋转运动。


3.轨迹追踪模型:这种模型用于描述机器人在给定轨迹上的运动。轨迹追踪模型可以根据给定的轨迹和控制策略,计算机器人的运动轨迹和控制指令。


这些机械手和移动机器人模型可以用于轨迹规划和执行器分析中的仿真和控制算法设计。通过模拟机器人的运动和控制,可以评估和优化轨迹规划算法的性能,并分析执行器的响应和控制精度。这些模型可以在机器人仿真软件中实现,如ROS(Robot Operating System)和Gazebo等。


📚2 运行结果

部分代码:

%% Import URDF file to create Simscape Multibody model
addpath([pwd filesep 'Geometry']);
[mdl_h] = smimport('sm_kinovaMicoM1N4S200.urdf','ModelName','sm_kinovaMicoM1N4S200_1_RawImport');
mdl_name = getfullname(mdl_h);
%% Update diagram, note initial robot position
set_param(mdl_h,'SimulationCommand','update')
%% Adjust joint targets for valid initial position
set_param([mdl_name '/m1n4s200_joint_2'],'PositionTargetSpecify','on','PositionTargetValue','180','PositionTargetValueUnits','deg')
set_param([mdl_name '/m1n4s200_joint_3'],'PositionTargetSpecify','on','PositionTargetValue','180','PositionTargetValueUnits','deg')
%% Update diagram, note initial robot position
set_param(mdl_h,'SimulationCommand','update')


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

  1. 王晓东, 张晓东, & 陈刚. (2019). 基于机械手模型的轨迹规划与执行器分析. 机器人技术与应用, 38(4), 1-8.
  2. 张晓东, & 陈刚. (2018). 基于移动机器人模型的轨迹规划与执行器分析. 机器人技术与应用, 37(4), 1-8.
  3. 陈刚, 张晓东, & 王晓东. (2017). 机械手和移动机器人模型在轨迹规划和执行器分析中的应用研究综述. 机器人技术与应用, 36(4), 1-8.


🌈4 Matlab代码、Simulink

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
数据链中常见电磁干扰matlab仿真,对比噪声调频,线性调频,噪声,扫频,灵巧五种干扰模型
本项目展示了用于分析和模拟电磁干扰对数据链系统影响的算法。通过Matlab 2022a运行,提供无水印效果图预览。完整代码包含详细中文注释及操作视频。理论部分涵盖五种常见干扰模型:噪声调频、线性调频、噪声、扫频和灵巧干扰,详细介绍其原理并进行对比分析。灵巧干扰采用智能技术如认知无线电和机器学习,自适应调整干扰策略以优化效果。
|
2月前
|
算法
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法,旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重,最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重,使算法更关注前一轮中被误分类的样本,从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行,展示了随着弱分类器数量增加,分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
213 13
|
2月前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
智能机器人在工业自动化中的应用与前景###
本文探讨了智能机器人在工业自动化领域的最新应用,包括其在制造业中的集成、操作灵活性和成本效益等方面的优势。通过分析当前技术趋势和案例研究,预测了智能机器人未来的发展方向及其对工业生产模式的潜在影响。 ###
269 9
|
3月前
|
算法
基于HASM模型的高精度建模matlab仿真
本课题使用HASM进行高精度建模,介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过多层结构捕捉不同尺度特征,自适应调整参数,适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试,展示运行结果。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
基于最小二乘法的太阳黑子活动模型参数辨识和预测matlab仿真
本项目基于最小二乘法,利用Matlab对太阳黑子活动进行模型参数辨识和预测。通过分析过去288年的观测数据,研究其11年周期规律,实现对太阳黑子活动周期性的准确建模与未来趋势预测。适用于MATLAB2022a版本。
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
基于DeepSeek的具身智能高校实训解决方案——从DeepSeek+机器人到通用具身智能
本实训方案围绕「多模态输入 -> 感知与理解 -> 行动执行 -> 反馈学习」的闭环过程展开。通过多模态数据的融合(包括听觉、视觉、触觉等),并结合DeepSeek模型和深度学习算法,方案实现了对自然语言指令的理解、物体识别和抓取、路径规划以及任务执行的完整流程。
179 12
|
26天前
|
人工智能 机器人 API
AppFlow:无代码部署Dify作为钉钉智能机器人
本文介绍如何通过计算巢AppFlow完成Dify的无代码部署,并将其配置到钉钉中作为智能机器人使用。首先,在钉钉开放平台创建应用,获取Client ID和Client Secret。接着,创建消息卡片模板并授予应用发送权限。然后,使用AppFlow模板创建连接流,配置Dify鉴权凭证及钉钉连接凭证,完成连接流的发布。最后,在钉钉应用中配置机器人,发布应用版本,实现与Dify应用的对话功能。
AppFlow:无代码部署Dify作为钉钉智能机器人

热门文章

最新文章