六自由度puma560轨迹规划画圆_puma560模型资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 8 浏览量 2022-07-02 16:42:33 上传评论 5 收藏 13KB RAR 举报

"六自由度PUMA560轨迹规划画圆"是一个关于机器人技术的主题，主要涉及工业机器人PUMA560在六个独立运动轴上的路径规划，以实现精确的圆形轨迹运动。在这个过程中，我们需要理解以下几个关键知识点： 1. **PUMA560机器人**：PUMA560是Unimation公司制造的一种早期工业机器人，拥有六个自由度（6-DOF），这意味着它可以进行前后、左右、上下移动，以及绕六个独立轴旋转，从而在三维空间中实现复杂的运动。 2. **六自由度**：在机器人学中，六个自由度分别代表机器人的三个平移自由度（沿X、Y、Z轴的线性位移）和三个旋转自由度（绕X、Y、Z轴的转动）。这种设计使得机器人可以在三维空间内灵活地到达工作区域的任何位置。 3. **轨迹规划**：轨迹规划是机器人学中的一个重要概念，它涉及到如何在不碰撞环境障碍物的情况下，规划出一条从起点到终点的连续且平滑的路径。对于PUMA560画圆，需要计算出每个时间点上机器人各关节应处于的角度，使得末端执行器能按照预定轨迹（圆形）运动。 4. **画圆算法**：在六自由度的机器人系统中，画圆通常通过数学方法来实现，如极坐标法或参数化方法。例如，可以用极坐标（半径和角度）来定义圆，然后转换成笛卡尔坐标，进一步解算出每个关节的角位置。 5. **Matlab文件**： - `five_poly.m`：这个文件可能包含了五边形逼近算法，一种常见的轨迹规划方法，将曲线近似为一系列直线段或多边形，以便于机器人执行。 - `Copy_of_Untitled.m`：可能是未命名脚本的副本，可能用于辅助计算或控制PUMA560的动作。 - `ikunc.m`：这可能是一个逆运动学函数，用于从期望的末端执行器位置反向计算出各关节的角度。 - `新建 XLSX 工作表.xlsx`：这个Excel文件可能包含了实验数据、参数设置或计算结果，比如关节角度序列、时间戳等。 6. **逆运动学（Inverse Kinematics, IK）**：逆运动学是机器人学中的另一核心问题，它涉及到从目标位置和姿态反推各关节应处于的角度。对于PUMA560，解决IK问题通常是通过数值求解法或解析解法，确保机器人末端执行器能够准确到达目标位置。 7. **编程实现**：实现PUMA560的轨迹规划通常会用到像Matlab这样的编程环境，因为其提供了强大的数学计算和可视化功能。在Matlab中，可以通过编写脚本来模拟机器人的运动，测试轨迹规划算法，并最终将这些算法部署到实际的机器人控制系统中。 "六自由度PUMA560轨迹规划画圆"这一主题涵盖了机器人学的基础理论、轨迹规划算法、逆运动学以及具体的编程实现，对于理解和应用机器人技术具有重要意义。通过深入学习和实践这些内容，可以提升对机器人控制系统设计和优化的理解。

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六自由度puma560轨迹规划画圆.rar （4个子文件）

Copy_of_Untitled.m 2KB

five_poly.m 2KB

ikunc.m 945B

新建 XLSX 工作表.xlsx 14KB

function [v,a,t]=five_poly(q_array) % q_array=[30,60,40];%指定起止位置 % t_array=[0,2,4];%指定起止时间 t_array=linspace(0,4,length(q_array));%指定起止时间 v_array=linspace(10,10,length(q_array)-2);%指定起止速度 v_array=[0,v_array,0];%指定起止速度 a_array=linspace(1,1,length(q_array));%指定起止加速度 t=t_array(1);q=q_array(1);v=v_array(1);a=a_array(1);%初始状态 for i=1:1:length(q_array)-1%每一段规划的时间 T=t_array(i+1)-t_array(i); a0=q_array(i); a1=v_array(i); a2=a_array(i)/2; a3=(20*q_array(i+1)-20*q_array(i)-(8*v_array(i+1)+12*v_array(i))*T-(3*a_array(i)-a_array(i+1))*T^2)/(2*T^3); a4=(30*q_array(i)-30*q_array(i+1)+(14*v_array(i+1)+16*v_array(i))*T+(3*a_array(i)-2*a_array(i+1))*T^2)/(2*T^4); a5=(12*q_array(i+1)-12*q_array(i)-(6*v_array(i+1)+6*v_array(i))*T-(a_array(i)-a_array(i+1))*T^2)/(2*T^5); %计算五次多项式系数 ti=t_array(i):0.02:t_array(i+1); qi=a0+a1*(ti-t_array(i))+a2*(ti-t_array(i)).^2+a3*(ti-t_array(i)).^3+a4*(ti-t_array(i)).^4+a5*(ti-t_array(i)).^5; vi=a1+2*a2*(ti-t_array(i))+3*a3*(ti-t_array(i)).^2+4*a4*(ti-t_array(i)).^3+5*a5*(ti-t_array(i)).^4; ai=2*a2+6*a3*(ti-t_array(i))+12*a4*(ti-t_array(i)).^2+20*a5*(ti-t_array(i)).^3; t=[t,ti(2:end)];q=[q,qi(2:end)];v=[v,vi(2:end)];a=[a,ai(2:end)]; end end % subplot(3,1,1),plot(t,q,'r'),xlabel('t'),ylabel('position'); % hold on; % plot(t_array,q_array,'o','color','g'),grid on; % subplot(3,1,2),plot(t,v,'b'),xlabel('t'),ylabel('velocity'); % hold on; % plot(t_array,v_array,'*','color','y'),grid on; % subplot(3,1,3),plot(t,a,'g'),xlabel('t'),ylabel('accelerate'); % hold on; % plot(t_array,a_array,'^','color','r'),grid on;