机器人运动学仿真研究一直是机器人设计与开发领域的重要课题。随着计算机技术的飞速发展，使用计算机仿真技术来研究和验证机器人运动学成为了可能。本文以MATLAB/Simulink为仿真平台，研究了机器人运动学的仿真技术。
MATLAB（Matrix Laboratory）是一种高效的数学计算软件，广泛应用于工程计算、控制设计、数据分析、算法开发等领域。Simulink则是MATLAB的一个附加产品，用于多域仿真和基于模型的设计，它为模型设计、仿真、自动代码生成提供了集成环境。MATLAB和Simulink的结合，为机器人运动学的建模与仿真提供了强大的工具。
SimMechanics是Simulink的一个模块库，专门用于物理系统的建模、仿真和分析，特别是机械系统。在机器人仿真方面，SimMechanics可以用来建立机器人的物理模型，包括其质量、惯性、关节、传动机构等。这为研究机器人系统的动态行为提供了方便。
本文提到的机器人运动学仿真方法是基于SimMechanics的机构仿真工具和MATLAB函数来实现的。通过对比两种方法，对于具有两个关节的机器人模型进行研究，作者展示了如何利用这两种不同的仿真方法对机器人进行运动学分析。这两种方法不仅适用于双关节机器人，而且可以扩展到多关节机器人模型。
在进行仿真时，需要先确定机器人的运动学模型，包括正运动学和逆运动学的建模。正运动学是指给定机器人关节参数，如何计算机器人末端执行器的位置和姿态；逆运动学则是根据末端执行器的目标位置和姿态，来确定机器人各关节的参数。建立运动学模型是进行仿真分析的基础。
为了实现仿真的可视化，可以使用MATLAB的图形处理工具。MATLAB支持多种图形绘制函数，如plot、scatter、quiver等，这些函数能够帮助研究人员直观地观察和分析机器人的运动状态。此外，MATLAB还提供了丰富的二维和三维图形绘制能力，以及动画制作工具，这对于理解机器人的运动过程十分有帮助。
在仿真过程中，MATLAB和Simulink可以与各种机械设计软件（如CAD/CAM/CAE等）进行接口对接，通过数据导入的方式，将设计好的机器人模型直接导入MATLAB/Simulink环境进行仿真测试。这样，设计人员可以在机器人未实际制造前，就对其性能进行预测和评估。
仿真结果可以被用来验证理论分析的正确性，还可以用于优化机器人的设计。例如，可以通过仿真来调整机器人关节的尺寸、位置以及运动轨迹，以达到最佳的工作性能。同时，仿真过程中的数据分析可以指导控制系统的设计，例如，通过运动学仿真的结果，可以设计出更适合机器人实际工作情况的控制算法。
在实际应用中，MATLAB/Simulink不仅可以用在研究与开发阶段，它同样适用于教学和培训。通过可视化的仿真平台，学生可以直观地学习和理解机器人学的理论知识，同时，还能在仿真的环境下进行实验，这对于机器人工程人才的培养具有重要意义。
本文中还提及了机器人运动学仿真中的一些基本概念和符号，如θ1、θ2代表关节角度，R1、R2代表机器人末端执行器的驱动装置和传感器，Ground代表基座。这些符号的含义对理解文章内容和机器人运动学仿真过程非常重要。
基于MATLAB/Simulink的机器人运动学仿真不仅能够模拟机器人在实际工作中的运动情况，而且可以预测可能出现的问题，帮助设计者在设计阶段就进行优化，从而提高机器人设计的效率和质量。此外，仿真过程中生成的数据和结果对于进一步研究机器人控制理论及算法提供了重要的参考价值。随着技术的不断进步，MATLAB/Simulink在机器人领域的应用将更加广泛，其仿真平台的作用也将更加显著。
