六自由度Stewart平台的matlab模拟与仿真

简介: **摘要**探索MATLAB2022a模拟6-DOF Stewart平台,模拟动态变化及伺服角度。平台实现XYZ平移及绕XYZ轴旋转。结构含中心动平台、固定基座及6个伺服驱动的伸缩连杆。运动学原理涉及球铰/虎克铰的转动自由度。通过动力学分析解决输入力矩到平台加速度的转换。核心算法与模型揭示了平台的精密定位能力。仿真结果显示动态性能。

1.课题概述
六自由度Stewart平台的matlab模拟与仿真,模拟六自由度Stewart平台的动态变化情况以及伺服角度。

2.系统仿真结果
1.jpeg
2.jpeg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

for k = 1:length(Zheave)% 遍历每个时间点,计算并绘制运动轨迹和伺服角度  
    % 计算基座到平台的旋转矩阵 
Mrate = [cos(psi)*cos(theta), cos(psi)*sin(phi) * sin(theta) - cos(phi)*sin(psi), sin(phi)*sin(psi) + cos(phi)*cos(psi)*sin(theta);
             cos(theta)*sin(psi), cos(phi)*cos(psi) + sin(phi)*sin(psi)*sin(theta),   cos(phi)*sin(psi)*sin(theta) - cos(psi)*sin(phi);
            -sin(theta),          cos(theta)*sin(phi),                                cos(phi)*cos(theta)        ];

    %计算有效腿长  
    T  = [Xsurge(k) Ysway(k) Lsqrt+Zheave(k)]';           % 平台中心的坐标 
    q  = repmat(T,1,6) + Mrate*Platm;          % 将平台坐标转换到基座坐标系下  
xq = q(1,:);                        % 转换后的x坐标  
yq = q(2,:);                        % 转换后的y坐标  
zq = q(3,:);                        % 转换后的z坐标  

    l  = q - Base;   % 计算腿长(向量)  
    %计算伺服角度 
    L = sum(l.*l) - (Lleg^2 - Larm^2);% 计算L值(考虑伺服臂和腿的长度)
    M = 2*Larm*(zq - zb);% 计算M值(考虑z方向的差异)  
    N = 2*Larm*(cosd(Theta3).*(xq - xb) + sind(Theta3).*(yq - yb)); % 计算N值(考虑x和y方向的差异以及伺服臂角度)  
    alpha = asind(L./sqrt(M.^2 + N.^2)) - atand(N./M);      % 计算伺服角度(逆正弦和逆正切函数)  
    Sets(k,:) = alpha;% 存储计算得到的伺服角度  

    % 计算伺服臂坐标
    xa = Larm*cosd(alpha).*cosd(Theta3) + xb;
ya = Larm*cosd(alpha).*sind(Theta3) + yb;
    za = Larm*sind(alpha) + zb;

    %% Plot
clf

subplot(221);
    views;
view([0,0]); 
    title('side');

subplot(222);
    views;
view([45,45]); 
    title('iso');

subplot(223);
    views;
view([90,0]); 
    title('front');

subplot(224);
    views;
view([145,15]); 
    title('iso');
         % select view
pause(0.00001)
end

figure
plot(Times,Sets,'LineWidth',2);
xlabel('时间');
ylabel('伺服角度');
title('伺服角度');
legend('1st Arm','2st Arm','3st Arm','4st Arm','5st Arm','6st Arm');
grid on;
35

4.系统原理简介
六自由度(6-DOF)Stewart平台是一种高度灵活且广泛应用的空间定位机构,它能够实现六个独立自由度的运动:三个平动自由度(X、Y、Z轴方向的直线移动)和三个转动自由度(绕X、Y、Z轴的旋转)。这种平台由一个中心平台和通过六个具有可伸缩连杆与六个固定基座相连的伺服驱动器组成,每个连杆末端装有万向节,确保任何角度下的力矩传递。

    Stewart平台由上下两个平行平台(上平台为动平台,下平台为静平台)和六个可伸缩的支撑杆组成。每个支撑杆的两端分别通过球铰或虎克铰与上下平台相连。球铰可以实现三个方向的转动自由度,而虎克铰则可以实现两个方向的转动自由度。因此,通过合理选择球铰或虎克铰的连接方式,可以实现平台在空间中的六个自由度运动。

4.1运动学原理

368e789b66a8f8128d2b4e1e6748a26a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

4.2 Stewart平台运动学方程
动力学分析是求解平台在给定输入力和力矩下的运动加速度。对于Stewart平台而言,输入力和力矩为六个支撑杆的驱动力和驱动力矩,输出加速度为动平台的加速度和角加速度。

0becf753333c53b4054ca347f6a2032f_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

相关文章
|
2天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
大规模MIMO通信系统信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP
本文介绍了大规模MIMO系统中的信道估计方法,包括最小二乘法(LS)、正交匹配追踪(OMP)、多正交匹配追踪(MOMP)和压缩感知算法CoSaMP。展示了MATLAB 2022a仿真的结果,验证了不同算法在信道估计中的表现。最小二乘法适用于非稀疏信道,而OMP、MOMP和CoSaMP更适合稀疏信道。MATLAB核心程序实现了这些算法并进行了性能对比。以下是部分
140 84
|
1天前
|
算法
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
本项目使用遗传算法(GA)解决旅行商问题(TSP),目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题,启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现,通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤,最终展示适应度收敛曲线及最优路径。
|
2天前
|
算法 BI Serverless
基于鱼群算法的散热片形状优化matlab仿真
本研究利用浴盆曲线模拟空隙外形,并通过鱼群算法(FSA)优化浴盆曲线参数,以获得最佳孔隙度值及对应的R值。FSA通过模拟鱼群的聚群、避障和觅食行为,实现高效全局搜索。具体步骤包括初始化鱼群、计算适应度值、更新位置及判断终止条件。最终确定散热片的最佳形状参数。仿真结果显示该方法能显著提高优化效率。相关代码使用MATLAB 2022a实现。
|
2天前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
|
1天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于视觉工具箱和背景差法的行人检测,行走轨迹跟踪,人员行走习惯统计matlab仿真
该算法基于Matlab 2022a,利用视觉工具箱和背景差法实现行人检测与轨迹跟踪,通过构建背景模型(如GMM),对比当前帧与模型差异,识别运动物体并统计行走习惯,包括轨迹、速度及停留时间等特征。演示三维图中幅度越大代表更常走的路线。完整代码含中文注释及操作视频。
|
3天前
|
算法
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真
该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型,以路段收费情况的优化为核心,并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证,显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略,下层则确保总阻抗最小,实现整体最优解。
|
3天前
|
资源调度 算法
基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本课题研究基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,并对比UKF、EKF、迭代UKF和迭代EKF的控制效果。倒立摆作为典型的非线性系统,适用于评估不同滤波方法的性能。UKF采用无迹变换逼近非线性函数,避免了EKF中的截断误差;EKF则通过泰勒级数展开近似非线性函数;迭代EKF和迭代UKF通过多次迭代提高状态估计精度。系统使用MATLAB 2022a进行仿真和分析,结果显示UKF和迭代UKF在非线性强的系统中表现更佳,但计算复杂度较高;EKF和迭代EKF则更适合维数较高或计算受限的场景。
|
4天前
|
算法
基于SIR模型的疫情发展趋势预测算法matlab仿真
该程序基于SIR模型预测疫情发展趋势,通过MATLAB 2022a版实现病例增长拟合分析,比较疫情防控力度。使用SIR微分方程模型拟合疫情发展过程,优化参数并求解微分方程组以预测易感者(S)、感染者(I)和移除者(R)的数量变化。![]该模型将总人群分为S、I、R三部分,通过解析或数值求解微分方程组预测疫情趋势。
|
4天前
|
算法 安全
基于MATLAB的SEIR传染病模型建模与仿真
本项目基于SEIR模型,利用MATLAB 2022a对传染病传播过程进行建模与仿真。SEIR模型将人群分为易感者(S)、暴露者(E)、感染者(I)和康复者(R),通过四类人群间的转换描述传染病动态。通过设定初始条件与参数,并采用ODE求解器进行模拟,生成了不同状态人群随时间变化的曲线图,展示了感染趋势及防控效果。系统仿真结果显示了模型的有效性和预测能力。
|
4天前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。

热门文章

最新文章

下一篇
DDNS