matlab中用simulink仿真六足机器人

文章目录

    • 1.开篇之言
    • 2.simulink中导入.urdf文件
    • 3.给模型添加模块
    • 4.正/逆运动学的研究
    • 5.移植实体模型
    • 6.结尾
    • 7.彩蛋
        • 机器人工具箱:常用函数
        • 机器人工具箱:建立简单机器人模型
        • 机器人工具箱:正/逆运动学
        • 机器人工具箱:轨迹的规划

1.开篇之言

因为六足机器人在simulink中仿真目前告一段落,所以记录一下这个过程,有的介绍并不详细,只是大概记录过程,方便以后回忆使用,仿真还是因为疫情期间无法回校,在家只能进行仿真喽,我想开学,我想开学,我想开学,我想回校,我想回校,我想回校!!!哎,人生苦短,多多熬夜!!!

2.simulink中导入.urdf文件

1.安装插件Simscape
下载地址:https://ww2.mathworks.cn/products/simmechanics/download_smlink_confirmation.html?elqsid=1482376811915&potential_use=Education

(1)下载对应版本,下载好后如下图所示:
在这里插入图片描述
(2)打开MATLAB,选择当前文件夹为下载的安装包路径,在命令行窗口输入如下命令:
install_addon(‘smlink.r2018b.win64.zip’)
在这里插入图片描述
(3)导入.urdf格式文件
这个文件由于是队友弄的,在此不介绍了,只知道是在Solidwork中搞的,导出这个格式需要在Solidwork中安装一个插件

选择当前文件夹为包含此格式路径,在命令行窗口输入如下命令: smimport(‘xxxxx.urdf’)
matlab中用simulink仿真六足机器人_第1张图片
导入过程挺慢的,应该大概一分多钟吧,成功导入显示如下:
matlab中用simulink仿真六足机器人_第2张图片

3.给模型添加模块

导入后的模型需要添加 “地面”,“六自由度”,“足尖与地面接触”
添加后的图片如下:
matlab中用simulink仿真六足机器人_第3张图片
其中“足尖与地面接触”这个模块需要安装一个功能包才能找到:(模块专业名字:Sphere to Plane Force)
如何安装这个功能包呢?如下:
(1)在matlab主页中点附加功能–获取附加功能
matlab中用simulink仿真六足机器人_第4张图片
(2)在simulink中一列中找到如下功能包:matlab中用simulink仿真六足机器人_第5张图片

(3)Simscape-Multibody-Contact-Forces-Library功能包可以直接下载安装,我这出了点问题,我是先下载好(选择相应的版 本),然后设置matlab默认搜索路径,方法如下:
点击 设置路径
在这里插入图片描述
再点击 添加并包含子文件夹找到Simscape-Multibody-Contact-Forces-Library的放置路径(最好把下载好的文件放在matlab安装目录下的toolbox文件夹下)
这样就可以再Simulink Library Browser(就是那个四个正方形的图标)里找到Simscape-Multibody-Contact-Forces-Library了matlab中用simulink仿真六足机器人_第6张图片
不过要调节Sphere to Plane Force里的参数,可以参考这个模块的帮助文档,这个调参挺悬乎,搞了好久
(4)点击仿真,效果如下:
matlab中用simulink仿真六足机器人_第7张图片

4.正/逆运动学的研究

(1)我们是现在matlab中简单建立一个三自由度的机械臂来研究逆运动学,这前提需要安装机器人工具箱:

下载地址:http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox#Downloading_the_Toolbox

下载解压,剪切到matlab安装目录下的toolbox文件夹,打开matlab的设置路径,点击添加子文件夹(同上)

(2)建立机器人模型
下面分享三段代码,队友搞的:
第一段代码(niyundongxue):逆运动学代码,由于我们求逆解是用的几何法,所以只要长度参数改变,都需要改动代码:

function Theta = niyundongxue(A)
L1 = 0.66;     % 六足退第一段长度   
L2 = 0.94;     % 六足退第二段长度 
L3 = 1.43;     % 六足退第三段长度 

x = A(1,4);    % 变换矩阵中取x坐标
y = A(2,4);    % 变换矩阵中取y坐标
z = A(3,4);    % 变换矩阵中取z坐标

if (y==0)
    q1 = 0 ;
else 
    q1 =atan(y/(x-1.16)) ;                                          % q1是第一个舵机转动角度
end

X=x-1.16-L1*cos(q1);
Y= y-L1*sin(q1);
L = ( X^2 + Y^2  + z^2 )^0.5 ;
    
q2 = acos((L2^2+L^2-L3^2)/(2*L2*L)) +  atan(z/(X^2+Y^2)^0.5) ;      % q2是第二个舵机转动角度

q3 = -pi+acos((L2^2+L3^2-L^2)/(2*L2*L3));                           % q3是第三个舵机转动角度

第二段代码(demo):建立简单模型代码,并验证逆运动学代码的正确性:

L(1)=Link([0 0 1.16 0],'modified');     % D-H参数 建立连杆
L(2)=Link([0 0 0.66 pi/2],'modified');  % D-H参数 建立连杆
L(3)=Link([0 0 0.94 0],'modified');     % D-H参数 建立连杆
L(4)=Link([0 0 1.43 0],'modified');     % D-H参数 建立连杆
Six_Food=SerialLink([L(1),L(2),L(3),L(4)]);   % 建立机器人
SixFood.name='Six_Food';
T5=[pi/3 pi/10 -pi/1.5 0];    % 给定角度,先用正运动学
ts = T5*180/pi;

Six_Food.plot(T5);       % 画出图像
Six_Food.teach;          % 调出控制选型

T6 = Six_Food.fkine(T5); % 正运动学求齐次变换矩阵
T7 = niyundongxue(T6);   % 逆运动学求各个关节角度

disp(T6);                % 显示齐次变换矩阵
disp(ts);                % 显示给定角度的角度制
disp(T5);                % 显示给定角度
disp(T7);                % 显示逆运动学求出的角度

demo代码运行结果如下:
matlab中用simulink仿真六足机器人_第8张图片
demo代码运行图如下:
matlab中用simulink仿真六足机器人_第9张图片

然后令A= [-0.1040 0.4891 0.8660 1.7883
-------------- -0.1801 0.8471 -0.5000 1.0883
-------------- -0.9781 -0.2079 0.0000 -1.1083
----------------------- 0 --------- 0 ------- 0 1.0000] ( A等于上面求出来的齐次变换矩阵)
然后运行niyundongxue代码,结果如下:

matlab中用simulink仿真六足机器人_第10张图片
可以证明队友写的逆运动学的正确性!!

第三段代码(Hexapod_Food):可以显示运动轨迹,速度,加速度等等

L(1)=Link([0 0 1.16 0],'modified');
L(2)=Link([0 0 0.66 pi/2],'modified');
L(3)=Link([0 0 0.94 0],'modified');
L(4)=Link([0 0 1.43 0],'modified');
Six_Food=SerialLink([L(1),L(2),L(3),L(4)]);
SixFood.name='Six_Food';
% Six_Food.plot([0 0 -pi/2 0;0 0 0 0]);       %画出图像
% Six_Food.teach;                     %调出控制选型
Six_Food.display();


First_Theta = [pi/3 pi/6  -pi/1.8 0 ];
Final_Theta = [-pi/3 pi/6 -pi/1.8 0] ;              %   [pi/4 pi/8 -pi/4 0];
step = 666;
[q,qd,qdd] = jtraj(First_Theta,Final_Theta,step);
 
subplot(2,4,1);
i = 1:4;
plot(q(:,i));
grid on;
title('位置');  
 
subplot(2,4,2);
i = 1:4;
plot(qd(:,i));grid on;
title('速度');
    
subplot(2,4,5);
i = 1:4;
plot(qdd(:,i));grid on;
title('加速度');
    
T0 = Six_Food.fkine(First_Theta);
Tf = Six_Food.fkine(Final_Theta);
    
Tc = ctraj(T0,Tf,step);   
     
Tjtraj = transl(Tc);
       
subplot(2,4,6);
plot2(Tjtraj,'r');grid on;
title('TO到Tf直线轨迹');
    
subplot(2,4,[3,4,7,8]);
   
qq = zeros(4,100);
for Var = 1:666

    qq(:,Var) = niyundongxue(Tc(:,:,Var));
 
end
B = qq';

Six_Food.plot(B);

此代码运行结果如下:(其中运行过程中模型会一点点移动)
matlab中用simulink仿真六足机器人_第11张图片
matlab中用simulink仿真六足机器人_第12张图片

5.移植实体模型

最后就是再逆运动学的基础上加一些其他代码来实现每个功能:
下面是大致simulink图:
matlab中用simulink仿真六足机器人_第13张图片
具体怎么来,各位探索吧,在这不说了!!!!!!

6.结尾

最后以一张图结尾吧
matlab中用simulink仿真六足机器人_第14张图片

7.彩蛋

由于能力有限,下面写一些自己看的链接:

机器人工具箱:常用函数

链接:https://blog.csdn.net/xuehuafeiwu123/article/details/52787080

机器人工具箱:建立简单机器人模型

链接:https://blog.csdn.net/xuehuafeiwu123/article/details/52549878

机器人工具箱:正/逆运动学

链接:https://blog.csdn.net/xuehuafeiwu123/article/details/52668916

机器人工具箱:轨迹的规划

链接:https://blog.csdn.net/xuehuafeiwu123/article/details/52672892

你可能感兴趣的:(笔记,matlab,线性代数)