对常用粒子群算法进行修改，引入渐变惯性权重，在10自由度机械臂上进行逆解求解，最后将优化过程可视化。

六自由度机械臂正解仿真程序，可进行参数修改，已在matlab中实现

二自由度三自由度机械臂simmechanicsPD控制-threejixiebi.mdl 下一步自适应PD控制中的惯性矩阵、离心力和哥氏力如何将simmechanics机械臂联合起来 希望大家多给意见

用Pythonxy实现3自由度机械臂的逆运动学仿真控制。在程序中给出机械臂末端的运动轨迹后，程序计算出机械臂各个关节所需的旋转角度，使机械臂末端沿着目标轨迹运动

题主要开展了以下几个方面的工作： 首先，依据工作空间中机械臂抓持器要想达到任意位姿，至少需要六个自由 度的结论，采用了六自由度链式关节的结构。根据自平衡机器人的尺寸设计了一 套机械臂的结构方案，并通过各连杆的质量，采用静力学估算各个关节的力矩， 从而选择与之匹配的电机。采用了一种基于 CAN 总线分布式的控制方案。将工 控机和关节控制器挂在 CAN 总线上。工控机主要功能是对关节控制器进行监控， 同时也完成机械臂运动学、轨迹规划方面算法的实现。关节控制器采用 TI 公司 的 TMS320LF2407 DSP ，主要实现位置，速度和力矩伺服控制算法的实现。 其次，采用标准的 D-H 建模方法，建立了机械臂的数学模型。对机械臂的 正运动学进行了分析，采用解析法对关节角进行解耦运算，推导出了逆运动学的 封闭解析解，并采用功率最省做为性能指标，确定了唯一解。使用基于 Matlab 平台下的 Robotics Toolbox 机器人工具箱对推导过程的正确性进行了验证与仿 真。 再次，重点分析了机械臂在关节空间中轨迹规划的两种实现方法：三次多项 式和五次多项式轨迹规划方法。仿真结果表明三次多项式轨迹规划方法计算量较 小，但是不能保证角加速度连续；五次多项式轨迹规划方法计算量较大些，但能 够保证角加速度的连续性，从而使电机平稳地运行。然后又在笛卡儿空间中对机 械臂进行了轨迹规划，采用了空间直线和空间圆弧插补算法，详细地介绍了这两 种轨迹计划的实现算法，并且对种插补算法进行了仿真实验。 最后，根据六自由度机械臂的构型，基于 MFC 框架类和 Open GL 图形库， 在 VC++6.0 开发平台上专门开发了一套适用于这种构型的三维仿真工具。仿真 工具把运动学和轨迹规划算法融入了其中，有效地验证了机械臂数学模型以及 正、逆运动学求解过程的正确性，并且对四种轨迹规划方法的效果做了直观的比 较。有效地解决了运动学和轨迹规划分析结果不易验证以及在实际本体上试验成 本较高的问题。

文件包括空间三自由度机械臂Solidworks模型，以及导出好的MATLAB Simulink模型xml文件。

根据机械臂位姿输入DH参数（前置法），程序自动输出雅可比矩阵，可以自己做一个包，主程序调用。具体实现方法如下：1计算各连杆的变换矩阵；2、计算各连杆至机械臂末端的变换；3、计算雅可比矩阵各列元素。

6自由度机械臂路径规划，matlab版

DDPGforRoboticsControl 这是名为深度确定性策略梯度（DDPG）的深度强化学习算法的实现，用于训练4自由度机械臂以达到移动目标。 动作空间是连续的，学习的代理会输出扭矩以使机器人移动到特定的目标位置。 环境 一个包含20个相同代理的，每个代理都有其自己的环境副本。 在这种环境下，双臂可以移动到目标位置。 对于代理人的手在目标位置中的每一步，将提供+0.1的奖励。 因此，座席的目标是在尽可能多的时间步中保持其在目标位置的位置。 观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置，旋转，速度和角速度。 每个动作是一个带有四个数字的向量，对应于适用于两个关节的扭矩。 动作向量中的每个条目都应为-1和1之间的数字。 解决环境 您的特工平均得分必须为+30（超过100个连续剧集，并且超过所有特工）。 具体来说，在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个

51单片机四自由度机械臂，PWM的占空比可改，这里采用的是0-1.5ms/20ms的占空比。