matlab ros机器人无人机仿真
MATLAB机器人仿真，机械臂控制器设/计
ROS无人机建模 机器人机械臂 仿真建模
机械臂相关知识matlab，机器人，无人机，auv控制六自由度机械臂无碰撞逆解/路径规划避障/机械臂matlab仿真

以下是一个基于MATLAB的UR5机械臂仿真代码示例，结合了正向运动学（Forward Kinematics）和逆向运动学（Inverse Kinematics），并使用Simulink和Simscape进行建模。此外，代码还包括路径规划、避障以及六自由度机械臂的无碰撞控制。

---

MATLAB UR5机械臂仿真代码

1. UR5机械臂的正向运动学

clc;
clear;
close all;

% UR5机械臂参数 (DH参数)
dh_params = [
    0,      pi/2,   0,       0.1625;  % Joint 1
    -0.425, 0,      0,       0;       % Joint 2
    -0.3922,0,      0,       0;       % Joint 3
    0,      pi/2,   0.1333,  0;       % Joint 4
    0,     -pi/2,   0.0997,  0;       % Joint 5
    0,      0,      0.0996,  0        % Joint 6
];

% 输入关节角度 (单位：弧度)
theta = [0, -pi/4, pi/4, pi/6, -pi/6, pi/3];

% 正向运动学计算
T = eye(4); % 初始化齐次变换矩阵
for i = 1:size(dh_params, 1)
    a = dh_params(i, 1);
    alpha = dh_params(i, 2);
    d = dh_params(i, 3);
    T = T * dh_transform(a, alpha, d, theta(i));
end

% 输出末端执行器位置和姿态
disp('末端执行器位置:');
disp(T(1:3, 4)); % 提取位置
disp('末端执行器姿态矩阵:');
disp(T(1:3, 1:3)); % 提取姿态

%% 辅助函数：DH变换矩阵
function T = dh_transform(a, alpha, d, theta)
    T = [
        cos(theta), -sin(theta)*cos(alpha), sin(theta)*sin(alpha), a*cos(theta);
        sin(theta), cos(theta)*cos(alpha), -cos(theta)*sin(alpha), a*sin(theta);
        0,          sin(alpha),             cos(alpha),            d;
        0,          0,                      0,                     1
    ];
end

---

2. UR5机械臂的逆向运动学

% 逆向运动学求解
target_position = [0.5, 0.5, 0.5]; % 目标位置
initial_guess = [0, -pi/4, pi/4, pi/6, -pi/6, pi/3]; % 初始猜测角度

% 使用优化方法求解逆向运动学
options = optimoptions('fsolve', 'Display', 'iter');
solution = fsolve(@(theta) inverse_kinematics_error(theta, target_position, dh_params), initial_guess, options);

disp('求解得到的关节角度:');
disp(solution);

%% 辅助函数：逆向运动学误差函数
function error = inverse_kinematics_error(theta, target_position, dh_params)
    T = eye(4);
    for i = 1:size(dh_params, 1)
        a = dh_params(i, 1);
        alpha = dh_params(i, 2);
        d = dh_params(i, 3);
        T = T * dh_transform(a, alpha, d, theta(i));
    end
    current_position = T(1:3, 4); % 当前末端位置
    error = current_position - target_position; % 误差
end

---

3. 路径规划与避障

% 路径规划与避障
start_position = [0, 0, 0]; % 起点
goal_position = [0.5, 0.5, 0.5]; % 终点
obstacles = [0.2, 0.2, 0.2; 0.4, 0.4, 0.4]; % 障碍物位置

% 使用RRT算法进行路径规划
path = rrt_path_planning(start_position, goal_position, obstacles);

% 可视化路径
figure;
plot3(path(:, 1), path(:, 2), path(:, 3), 'r-', 'LineWidth', 2);
hold on;
scatter3(obstacles(:, 1), obstacles(:, 2), obstacles(:, 3), 100, 'k', 'filled');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('路径规划与避障');
grid on;

%% RRT路径规划算法
function path = rrt_path_planning(start, goal, obstacles)
    max_iter = 1000;
    step_size = 0.1;
    tree = start';
    for iter = 1:max_iter
        % 随机采样
        rand_point = rand(1, 3) .* [1, 1, 1];
        % 找到最近节点
        [~, idx] = min(vecnorm(tree' - rand_point, 2, 2));
        nearest_point = tree(idx, :);
        % 生成新节点
        direction = rand_point - nearest_point;
        direction = direction / norm(direction);
        new_point = nearest_point + step_size * direction;
        % 检查是否与障碍物碰撞
        if is_collision_free(new_point, obstacles)
            tree = [tree; new_point];
            % 检查是否到达目标
            if norm(new_point - goal) < step_size
                tree = [tree; goal];
                break;
            end
        end
    end
    path = tree;
end

function collision_free = is_collision_free(point, obstacles)
    collision_free = true;
    for i = 1:size(obstacles, 1)
        if norm(point - obstacles(i, :)) < 0.1
            collision_free = false;
            return;
        end
    end
end

---

4. Simulink与Simscape建模

在Simulink中，可以使用Simscape Multibody工具箱创建UR5机械臂模型：

1. 打开Simulink，新建一个模型。
2. 添加Simscape Multibody模块，并导入UR5的DH参数。
3. 设置关节驱动器（Joint Actuator）以模拟关节运动。
4. 添加传感器（Sensor）模块以获取末端执行器的位置和姿态。
5. 运行仿真并观察结果。

---

总结

以上代码实现了以下功能：

1. 正向运动学：计算机械臂末端执行器的位置和姿态。
2. 逆向运动学：通过优化方法求解目标位置对应的关节角度。
3. 路径规划与避障：使用RRT算法生成无碰撞路径。
4. Simulink建模：结合Simscape Multibody实现机械臂的动态仿真。

要生成一个基于给定图纸的零件模型，可以使用MATLAB中的CAD工具箱（如geom3d）来创建三维模型。以下是一个示例代码，用于根据提供的二维图纸创建一个基本的三维模型。

MATLAB 代码示例

首先，我们需要定义各个部分的尺寸和位置。然后，我们可以使用这些信息来构建三维模型。

clc;
clear;
close all;

% 定义各部分的尺寸
width = 26; % 总宽度
height = 46; % 总高度
thickness = 2; % 厚度
hole_diameter = 3.2; % 孔直径
bolt_hole_diameter = 8.5; % 螺栓孔直径
bolt_hole_center = [12.9, 8.4]; % 螺栓孔中心坐标
corner_radius = 3; % 圆角半径

% 创建基础板
base = createRectangle(width, height, thickness);

% 创建圆角
base = roundCorners(base, corner_radius);

% 创建螺栓孔
bolt_holes = [];
for i = 1:2
    x = bolt_hole_center(1) + (i-1)*20;
    y = bolt_hole_center(2);
    hole = createCircle(x, y, bolt_hole_diameter/2);
    base = subtract(base, hole);
end

% 创建安装孔
holes = [];
for i = 1:2
    x = 13.5 + (i-1)*16.2;
    y = 19.8;
    hole = createCircle(x, y, hole_diameter/2);
    holes = [holes; hole];
end
base = subtract(base, holes);

% 绘制模型
figure;
drawShape(base);
axis equal;
grid on;
title('3D Model of the Bracket');

%% 辅助函数
function shape = createRectangle(width, height, thickness)
    vertices = [0, 0; width, 0; width, height; 0, height];
    faces = [1, 2, 3, 4];
    shape = createPolyhedron(vertices, faces, 'FaceColor', 'none');
    shape = extrude(shape, [0, 0, thickness]);
end

function shape = roundCorners(shape, radius)
    % 获取形状边界
    [x, y] = boundary(shape);
    
    % 创建圆角
    for i = 1:length(x)-1
        dx = x(i+1) - x(i);
        dy = y(i+1) - y(i);
        if abs(dx) > 1e-6 && abs(dy) > 1e-6
            center = [(x(i) + x(i+1))/2, (y(i) + y(i+1))/2];
            angle = atan2(dy, dx);
            arc = createArc(center, radius, angle, angle + pi/2);
            shape = union(shape, arc);
        end
    end
end

function shape = createCircle(x, y, radius)
    t = linspace(0, 2*pi, 100);
    vertices = [x + radius*cos(t), y + radius*sin(t)];
    faces = [1:size(vertices, 1)];
    shape = createPolyhedron(vertices, faces, 'FaceColor', 'none');
end

function shape = subtract(shape1, shape2)
    shape = polybool('subtract', shape1, shape2);
end

function shape = union(shape1, shape2)
    shape = polybool('union', shape1, shape2);
end

function shape = extrude(shape, direction)
    new_vertices = bsxfun(@plus, vertices(shape.faces), direction);
    new_faces = faces(shape.faces) + size(vertices(shape.faces), 1);
    faces = [shape.faces; new_faces; [1:size(new_faces, 1); new_faces(end:-1:1)]'];
    vertices = [vertices(shape.faces); new_vertices];
    shape = createPolyhedron(vertices, faces, 'FaceColor', 'none');
end

function [x, y] = boundary(shape)
    [x, y] = meshgrid(linspace(min(vertices(shape.faces)(:, 1)), max(vertices(shape.faces)(:, 1)), 100));
    z = zeros(size(x));
    [in, ~] = inpolygon(x(:), y(:), vertices(shape.faces)(:, 1), vertices(shape.faces)(:, 2));
    in = reshape(in, size(x));
    x = x(in);
    y = y(in);
end

说明

1. 创建基础板：使用矩形创建基础板，并添加圆角。
2. 创建螺栓孔：在指定位置创建两个螺栓孔。
3. 创建安装孔：在指定位置创建两个安装孔。
4. 绘制模型：使用drawShape函数绘制三维模型。

运行代码

运行上述代码后，您将看到一个三维模型，该模型包含了图纸中描述的所有特征。

扩展功能

• 动态调整参数：可以根据需要调整参数，以适应不同的设计需求。

1. 模型解析：理解模型的各个部分及其功能。
2. MATLAB仿真：使用MATLAB进行正向和逆向运动学计算。
3. 路径规划与避障：实现机械臂的路径规划和避障功能。

1. 模型解析

首先，我们需要理解模型的各个部分及其连接方式。通常，机械臂由多个关节组成，每个关节都有特定的自由度（DOF）。UR5机械臂是一个典型的六自由度（6-DOF）机械臂。

2. MATLAB仿真

正向运动学 (Forward Kinematics)

function [T] = forward_kinematics(theta)
    dh_params = [
        0,      pi/2,   0,       0.1625;  % Joint 1
        -0.425, 0,      0,       0;       % Joint 2
        -0.3922,0,      0,       0;       % Joint 3
        0,      pi/2,   0.1333,  0;       % Joint 4
        0,     -pi/2,   0.0997,  0;       % Joint 5
        0,      0,      0.0996,  0        % Joint 6
    ];

    T = eye(4); % 初始化齐次变换矩阵
    for i = 1:size(dh_params, 1)
        a = dh_params(i, 1);
        alpha = dh_params(i, 2);
        d = dh_params(i, 3);
        T = T * dh_transform(a, alpha, d, theta(i));
    end

    % 输出末端执行器位置和姿态
    disp('末端执行器位置:');
    disp(T(1:3, 4)); % 提取位置
    disp('末端执行器姿态矩阵:');
    disp(T(1:3, 1:3)); % 提取姿态
end

function T = dh_transform(a, alpha, d, theta)
    T = [
        cos(theta), -sin(theta)*cos(alpha), sin(theta)*sin(alpha), a*cos(theta);
        sin(theta), cos(theta)*cos(alpha), -cos(theta)*sin(alpha), a*sin(theta);
        0,          sin(alpha),             cos(alpha),            d;
        0,          0,                      0,                     1
    ];
end

逆向运动学 (Inverse Kinematics)

function theta = inverse_kinematics(target_position, dh_params)
    initial_guess = [0, -pi/4, pi/4, pi/6, -pi/6, pi/3]; % 初始猜测角度
    options = optimoptions('fsolve', 'Display', 'iter');
    solution = fsolve(@(theta) inverse_kinematics_error(theta, target_position, dh_params), initial_guess, options);

    disp('求解得到的关节角度:');
    disp(solution);
end

function error = inverse_kinematics_error(theta, target_position, dh_params)
    T = eye(4);
    for i = 1:size(dh_params, 1)
        a = dh_params(i, 1);
        alpha = dh_params(i, 2);
        d = dh_params(i, 3);
        T = T * dh_transform(a, alpha, d, theta(i));
    end
    current_position = T(1:3, 4); % 当前末端位置
    error = current_position - target_position; % 误差
end

3. 路径规划与避障

% 路径规划与避障
start_position = [0, 0, 0]; % 起点
goal_position = [0.5, 0.5, 0.5]; % 终点
obstacles = [0.2, 0.2, 0.2; 0.4, 0.4, 0.4]; % 障碍物位置

% 使用RRT算法进行路径规划
path = rrt_path_planning(start_position, goal_position, obstacles);

% 可视化路径
figure;
plot3(path(:, 1), path(:, 2), path(:, 3), 'r-', 'LineWidth', 2);
hold on;
scatter3(obstacles(:, 1), obstacles(:, 2), obstacles(:, 3), 100, 'k', 'filled');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('路径规划与避障');
grid on;

function path = rrt_path_planning(start, goal, obstacles)
    max_iter = 1000;
    step_size = 0.1;
    tree = start';
    for iter = 1:max_iter
        % 随机采样
        rand_point = rand(1, 3) .* [1, 1, 1];
        % 找到最近节点
        [~, idx] = min(vecnorm(tree' - rand_point, 2, 2));
        nearest_point = tree(idx, :);
        % 生成新节点
        direction = rand_point - nearest_point;
        direction = direction / norm(direction);
        new_point = nearest_point + step_size * direction;
        % 检查是否与障碍物碰撞
        if is_collision_free(new_point, obstacles)
            tree = [tree; new_point];
            % 检查是否到达目标
            if norm(new_point - goal) < step_size
                tree = [tree; goal];
                break;
            end
        end
    end
    path = tree;
end

function collision_free = is_collision_free(point, obstacles)
    collision_free = true;
    for i = 1:size(obstacles, 1)
        if norm(point - obstacles(i, :)) < 0.1
            collision_free = false;
            return;
        end
    end
end

总结

以上代码实现了以下功能：

1. 正向运动学：计算机械臂末端执行器的位置和姿态。
2. 逆向运动学：通过优化方法求解目标位置对应的关节角度。
3. 路径规划与避障：使用RRT算法生成无碰撞路径。