基于stm32RCT6蓝牙控制四驱小车及舵机组成的六自由度机械臂、1.8寸tft显示器、超声波模块、红外避障模块

选择三维空间中一段封闭圆作为第三关节目标轨迹，生成多个离散轨迹点，利用Rodriguez公式求得机械臂末端在基坐标系下的齐次变换矩阵，再利用逆运动学求解得到每个

采用大中心孔设计方法成功地研制了高集成度空间机械臂模块化关节。该关节具有多种传感器，包括位置传感器、力矩传感器、温度传感器等，它的所有电气系统都集成在关节内部，包括传感系统、驱动系统、控制系统和电源系统。采用中心孔走线方式实现了关节的内部走线，避免了空间环境对导线及其传输信号的影响。针对所设计的关节进行了必要的关节性能实验，结果表明该模块化关节具有高刚度、大负载特点，其关节的位置输出能精确跟踪期望的轨迹，位置精度非常高，达到了0.01。

需要numpy库 math库 cv2库 其中CV2库用于Rodrigues运算，输入6角度，输出基于基坐标得X，Y，Z，Rx，Ry，Rz值，带UR5，UR5E，UR10，UR10E参数。

针对传统煤矸石分拣机械臂控制算法如抓取函数法、基于费拉里法的动态目标抓取算法等依赖于精确的环境模型、且控制过程缺乏自适应性，传统深度确定性策略梯度（DDPG）等智能控制算法存在输出动作过大及稀疏奖励容易被淹没等问题，对传统DDPG控制算法中的神经网络结构和奖励函数进行了改进，提出了一种适合处理六自由度煤矸石分拣机械臂的基于强化学习的改进DDPG控制算法。煤矸石进入机械臂工作空间后，改进DDPG控制算法可根据相应传感器返回的煤矸石位置及机械臂状态进行决策，并向相应运动控制器输出一组关节角状态控制量，根据煤矸石位置及关节角状态控制量控制机械臂运动，使机械臂运动到煤矸石附近，实现煤矸石分拣。仿真实验结果表明：改进DDPG算法相较于传统DDPG算法具有无模型通用性强及在与环境交互中可自适应学习抓取姿态的优势，可率先收敛于探索过程中所遇的最大奖励值，利用改进DDPG算法控制的机械臂所学策略泛化性更好、输出的关节角状态控制量更小、煤矸石分拣效率更高。

七轴机械臂 MATLAB仿真

分析人体手臂在体感控制中的舒适程度，依据疲劳度理论建立手臂舒适范围空间模型。采用体感方式控制机械臂运动，通过径向测试实验与点阵指定实验测试手臂的舒适参数，拟合控制映射函数，提出基于体感机械臂的舒适控制算法。通过动作跟踪与远程抓物实验，测得用舒适算法控制机械手的相对误差在5%以内，尖端位置绝对误差在2 mm以内，舒适度比传统控制算法提高51.8%，在满足体感控制准确度的基础上较大程度保证了使用者的舒适性，提高了体感控制效率。

Labview与Solidworks-机械臂的仿真与控制（包括”经典案例：labview机械臂仿真控制“和”自制案例：机械臂控制程序（含SW源文件）“）。 关于Labview-3D虚拟平台（Labview导入Solidworks模型进行仿真与控制）零基础学习和程序的讲解，可以在CSDN中搜索我的”Labview-3D虚拟平台“专栏进行学习，专栏链接：https://blog.csdn.net/m0_56262476/category_12224840.html?spm=1001.2014.3001.5482 作者：小夏与酒

8自由度的机械臂控制仿真,模拟机械臂穿过障碍物的动态效果matlab仿真

Python实现代码UR3-6自由度机械臂正逆运动学，函数封装成类，结构简单，可直接运行 正运动学：标准DH参数法 逆运动学：解析法