前言

做机器人动力学参数辨识至关重要的也是最基础的一步就是机器人动力学模型的求解和线性化，前者较为容易，后者需要将求的的机器人动力学模型线性化分离成Yp，得到观测矩阵Y和最小待辨识参数集P，进而进行系统辨识。经过千辛万苦终于成功安装sympybotics机器人工具箱的我，会想起这一路的艰难，为了让更多的同道中人少走弯路，所以在这里将我都经验分享给需要的朋友们。

Anaconda

推荐读者首先安装Anaconda，anaconda是一个集成各类python工具的集成平台，一个集合，包括conda、某版本python、一批第三方库等。conda是一个工具，用于包管理和环境管理，包管理与pip类似，管理python第三方库，环境管理能够允许用户使用不同版本python，并能灵活切换。
下载成功之后，系统健+r，输入cmd，进入系统命令窗口。输入下述命令

conda create -n env_name python=3.6

env_name为环境的名字 python=3.6为指定版本的python
这里安装python即可，亲测可行。

GIT

GIT安装教程
git安装完即可，无需操作。

Pycharm

PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。

安装配置教程

Anaconda与Pycharm安装

pycharm安装完成之后，需要配置之前anconda安装好的Python开发环境。

sympybotics安装

安装完上述三个软件、在python或者windows的系统命令窗中复制粘贴如下命令

git clone https://github.com/cdsousa/SymPyBotics.git
cd sympybotics
python setup.py install

可参考相关博客symbotics安装

python工具包安装命令

pip list  #查看python已安装的工具包pip install 需要安装的工具包
#symbotics需要安装的工具包
pip install sympy==0.7.5  #必须是0.7.5否则会报错
pip install numpy

之后运行例程，程序应该可以完美运行。

import sympy
import numpy
import sympybotics
#建立机器人模型
rbtdef = sympybotics.RobotDef('Example Robot', # robot name[('0', 0, 0, 'q'),  # list of tuples with Denavit-Hartenberg parameters('0', 0.32, 0, 'q'),('0', 0.32, 0, '0'),],  # (alpha, a, d, theta)dh_convention='modified' # either 'standard' or 'modified')
# 设定重力加速度的值（沿z轴负方向）
rbtdef.gravityacc=sympy.Matrix([0.0, 0.0, -9.81])
# 设定摩擦力 库伦摩擦与粘滞摩擦
rbtdef.frictionmodel = {'Coulomb', 'viscous'}
# 显示动力学全参数
print(rbtdef.dynparms())
# 构建机器人动力学模型
rbt = sympybotics.RobotDynCode(rbtdef, verbose=True)
# 计算最小参数
rbt.calc_base_parms()
rbt.dyn.baseparms
# 打印最小参数集P
print(rbt.dyn.baseparms)

出现的一些问题汇总

出现问题及解决办法
力所能及，祝您一臂之力，祝您工作顺利，科研成功。

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Matlab_Robotic_Toolbox 机器人工具箱
专栏: https://me.csdn.net/jldemanman 分割--------------------------------------------------------------- ...

sympybotics机器人工具箱安装