这同样是《机器人技术基础》课程实验中的一个，题目比较开放，只要求对任一坐标形式的机械臂进行研究即可。下面是详细介绍：

一、选定建模对象

选定球坐标机器人--斯坦福机械手臂(参考《机器人学导论》第73页例2，26(续))。

二、D-H法建模分析

建立D-H坐标系如下图：

制D-H参数表：

三、Matlab Robotics ToolBox建模分析

3.1、物理建模

%关节定义

% th d a alpha sigma

L(1) = Link([ 0 5 0 -pi/2 0]);

L(2) = Link([ 0 5 0 pi/2 0]);

L(3) = Link([ 0 0 0 0 1]); % PRISMATIC link,

L(4) = Link([ 0 0 0 -pi/2 0]);

L(5) = Link([ 0 0 0 pi/2 0]);

L(6) = Link([ 0 5 0 0 0]);

%关节参数范围限定

L(1).qlim = [-170 170]*pi/180;

L(2).qlim = [-170 170]*pi/180;

L(3).qlim = [5 15];

L(4).qlim = [-170 170]*pi/180;

L(5).qlim = [-90 90]*pi/180;

L(6).qlim = [-170 170]*pi/180;

robot = SerialLink(L, 'name', 'Stanford');%创建机器人

init = [0 0 0 0 0 0];%初始关节参数

%工作区定义

w=[-20,20,-20,20,-20,20];

figure

robot.plot(init,'workspace',w);%画出图像

title('初始状态');

建模结果：

3.2、设定机械手的目标运动位姿，求解运动指标

t = 0:0.5:8;%采样时间

%期望关节参数 第一组

aid0 = [0 -pi/4 10 0 -pi/2 0];

%运动轨迹求解，第一组

[q0,qd0,qdd0]=jtraj(init,aid0,t);%运动指标求解，q为位移，qd为速度，qdd为加速度

aid1 = [-pi/2 pi/4 15 0 pi/2 0];

%运动轨迹求解，第二组

[q1,qd1,qdd1]=jtraj(init,aid1,t);%q为位移，qd为速度，qdd为加速度

由上述语句可以得到机械手在 8s 时间内共 17 组时间点的位移指标(空间规划指标)、速度指标和加速度指标，这里只观察最终的位移指标：

%第一组

Theta0 = q0(17,:)/pi*180;

Theta0(3)= Theta0(3)/180*pi;

Theta0

%第二组

Theta1 = q1(17,:)/pi*180;

Theta1(3)= Theta1(3)/180*pi;

Theta1

运行结果：

3.3、正逆运动学分析

%正运动学分析 第一组

T0=robot.fkine(aid0);

T0

%逆运动学分析 第一组

theta0 =robot.ikine(T0);

theta0 = theta0/pi*180;%转换为角度

theta0(3) = theta0(3)/180*pi;%由于第三关节是移动副，所以这里将错乘的转换回来

theta0

%正运动学分析 第二组

T1=robot.fkine(aid1);

T1

%逆运动学分析 第二组

theta1 =robot.ikine(T1);

theta1 = theta1/pi*180;

theta1(3) = theta1(3)/180*pi;

theta1

利用fkine进行正运动学分析得到正运动总变换T：

第一组

第二组

利用ikine进行逆运动学分析得到各关节未知的参数( θ 或者 d )：

第一组

第二组

3.4、运动轨迹绘制

录制动图如下：

四、总结

本篇是关于Matlab Robotics ToolBox使用实战的最后一篇，也是工业机器人部分记录的最后一篇。在《机器人技术基础》这一课程中，工业机器人与移动机器人作为两大类分时分老师进行讲解，客观感觉工业机器人这一部分知识点比较系统化，也具有相当的难度，而移动机器人部分正如老师所说，由于尚处于发展阶段，因此并没有形成一个完整的知识系统，因此在课程上给人最大的感受就是云里雾里抓不住重点。之后会对 移动机器人 部分的相关实验进行记录，下次再见啦！