基于静态环境下的空间多自由度机械臂碰撞检测，宗成星，陈波芝，针对某串联的空间多自由度机械臂运动过程中与障碍物发生碰撞的问题，本文提出了一种静态碰撞检测算法。通过D-H法对机械臂建模，分

针对本文所研制的走 自 由度机械臂 ， 设计 一种基于 ＣＡＮ 总线通讯 的控 制系 统 。 通   过 Ｄ ｅｎａｖ ｉ ｔ－Ｈａｒ ｔｅｎｂｅｒ ｇ 参数法构建机械臂的数学模型 ， 推导正运动学 公式 ， 设计基于牛   顿迭代法 的逆解算法 ， 解决逆运动学 的数值解法多解性 问题 ， 获取最优解 。 在此基础 上 ，   在 关节 空 间设计 了 Ｈ次插值和五 次插值算法进行路径规划 ， 实现对机械臂 的 点到 点 的运   动控制 ； 在 笛卡 尔空 间 ， 设计空间直 线轨迹和空 间 圆 弧轨迹规划算法 ， 实现机械臂直线   和 圆弧运动 。 设计机械臂控制 系统 的硬件框架 ， 包括微处理器系 统 电 路和传 感器模块 电   路 设计 、 通讯总线与各元器件 的选型 。 编 写机械臂控制 软件 ， 包括 Ｐ ＩＤ 控制器 、 人机交   互软件和下位机角 度获取 模块程序 ， 制 定系统 通信协议 ， 实现用 户对机械臂的各种操作   和 设置 。  为验证古 自 由 度机械臂控制系统 的性能满足设计要求 ， 进行试验 Ｉ 第 一 ， 验证基于   牛顿迭代法的逆解算法的准确性 ， 对机械臂 逆解结果进行分析测试 。 第 二 ， 在机械臂 安   装过程中 ， 需要对安装的 部件进巧测试 ， Ｗ确 保安装部件可 Ｗ 正常工作 ， 当单个关节安   装完毕时也需 要进巧测 试 ， 保证每安装新 的关节之前系 统是正常 的 。 第 Ｈ ， 对机械臂各   关节尺寸进行标定实验 ， 计算机械臂建模所 需要 的 关节参数 ， 为后续 的误差优化处理做   准 备 。 第 四 ， 实现用 户 通过软件准确地控制机械臂 ， 对系统 的通讯进行 测试 ， 计算 总线   负 载率 ， 保证各 关节可 Ｗ正常 通讯 ； 对控制 界面 的各功 能测 试 ， 保证毎个按键实现其对   应 功 能 。 第五 ， 系 统测试保证机械臂可 Ｗ完成用 户 指 定动作 ， 设计多种 动作 ， 测试机械   臂是否可 Ｗ 完成指 定动作 。 第六 ， 测试机械臂的精度和误差 ， 设计机械臂运动 路径点 的 坐 标 ， 测 量实际坐标系所经过 点 的坐标 ， 分析计 算误差 。

六自由度机械臂正解求解MATLAB程序

附加代码包含具有 6 个自由度的机械臂的代码和 gui。 代码是使用 DH 符号概念开发的。

对市面上常见的5dof机械臂使用MDH进行建模，然后给出了简单的正逆运动学解法。

遨博六自由度机械臂的厂家配套用户使用手册，内含机械臂工作原理和示教器使用教程。

Scara机器人matlab代码机器人手臂在 Matlab 和 Simulink 4、5 和 6 自由度机械臂 simscape 模型以及用于计算的 Matlab 代码。 如何操作。 步骤1。 把所有的文件夹放在Matlab可以到达的地方。 第2步。 转到 _basic_analysis.m 文件运行整个文件。 第三步。 确保时间序列函数完美运行（这对 Simulink 部分很重要）。 第四步。 打开 .slx 文件并运行它。 （在最后执行时间序列函数之后）。 第五步。 按运行进行模拟。 请享用\ 我们可以在 ROBOT 工作区下的 .m 文件中更改起始点和终止点。\ 视频链接 Scala (4-DOF) :- 犀牛 (5-DOF) :- (6-DOF) :- \

MATLAB仿真-二自由度机械臂动态仿真

_基于迭代学习算法的六自由度机械臂运动学求解分析 本文提出拥有记忆单元的迭代学习算法，该算法以目标位姿为驱动，通过神 经网络反向传播求目标位姿与当前位姿之差的平方和对当前关节角的导数，并 通过梯度下降、线性搜索算法寻找最优关节角，执行电机命令至寻找到的关节角 并获得真实位姿，如果满足误差要求，则结束，如果不满足要求，则将刚才实践 的数据加入记忆单元并训练神经网络，继续寻找关节角。通过优化关节角和优化 网络权值这两种无缝衔接的循环的优化过程，达到迭代学习和热启动的目的；通 过使用有限的记忆单元，使神经网络使用更少的数据达到收敛，且不必记忆大量 的训练数据；对不同误差要求的任务，使用本文所提方法训练的神经网络具有更 强的适应性。 对于神经网络认为不可达的位姿，本文提出试探性学习策略算法，在不限制 尝试次数的情况下，可以１００％完成任意精度的任意目标位姿。 本文所提算法是对神经网络模拟的函数关系的反向应用。通过构建良性循 环生态，让神经网络自己去学习。该算法具有普遍适用性

基于matlab软件，使用神经网络控制机械臂，效果明显。