Robotics Toolbox是一个用于机器人建模和控制的MATLAB工具箱。 它为用户提供了用于建立、模拟和控制机器人的函数和工具。
一、 Robotics Toolbox的基本概念
Robotics Toolbox是一个专门用于机器人建模和控制的开源MATLAB工具箱。这个工具箱包括各种函数和工具，可以帮助设计师和研究人员在MATLAB中创建机器人。Robotics Toolbox可以创建机器人的模型，解决机械臂运动方程，计算机器人在空间中的运动，以及执行逆运动学和动力学运算等等。
Robotics Toolbox还包含有一些标准的机器人模型，这些模型可以用来测试机器人算法和控制器的性能。这包括Puma560、Stanford和其他标准机器人模型。
Robotics Toolbox还包括了一个基本的使用指南和教程，以帮助用户开始使用这个工具箱。
二、 Robotics Toolbox的主要功能
1.机器人建模
Robotics Toolbox提供了一系列函数和工具，可以用于模拟和建立机器人。这些工具包括仿真和可视化工具，可以帮助用户更好的理解机器人的行为和动作。
以下是Robotics Toolbox中实现的一个简单机器人模型的构建和可视化的代码示例：
%定义机器人的机械臂结构
L(1) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',0);
L(2) = Revolute('d',0, 'a',0.4318, 'alpha',0);
L(3) = Revolute('d',0.15, 'a',0.0203, 'alpha',-pi/2);
L(4) = Revolute('d',0.4318, 'a',0, 'alpha',pi/2);
L(5) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',-pi/2);
L(6) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',0);
robot = SerialLink(L, 'name', 'ABB IRB 140');
%定义机器人在空间中的位姿
q = [0 pi/6 pi/6 0 0 0];
%计算机器人模型的转移矩阵
robot.plot(q,'workspace',[-2 2 -2 2 -2 2]);2.机器人控制
Robotics Toolbox还提供了一系列函数和工具，可以用于实时控制机器人。这些工具包括逆运动学求解器、PID控制器、LQR控制器等等。
以下是Robotics Toolbox中实现的简单的PID控制器的代码示例：
%定义机器人的机械臂结构
L(1) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',0);
L(2) = Revolute('d',0, 'a',0.4318, 'alpha',0);
L(3) = Revolute('d',0.15, 'a',0.0203, 'alpha',-pi/2);
L(4) = Revolute('d',0.4318, 'a',0, 'alpha',pi/2);
L(5) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',-pi/2);
L(6) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',0);
robot = SerialLink(L, 'name', 'ABB IRB 140');
%定义机器人在空间中的位姿
q = [0 pi/6 pi/6 0 0 0];
%定义期望的机器人位姿
q_goal = [0 pi/4 -pi/6 0 0 0];
%定义PID控制器的参数
Kp = 10;
Kd = 5;
Ki = 0.2;
%计算机器人的误差
error = q_goal - q;
%计算PID控制器的控制量
control = Kp*error + Kd*(error-prev_error) + Ki*sum(error);
%更新机器人模型的位姿
robot.plot(q+control,'workspace',[-2 2 -2 2 -2 2]);3.机器人运动学和动力学分析
Robotics Toolbox还包括了一些函数和工具，可以用于机器人的运动学和动力学分析。这些工具包括机器人的正运动学、逆运动学、前向动力学和逆向动力学求解器。
以下是Robotics Toolbox中实现的机器人正、逆运动学、动力学分析的代码示例：
%定义机器人的机械臂结构
L(1) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',0);
L(2) = Revolute('d',0, 'a',0.4318, 'alpha',0);
L(3) = Revolute('d',0.15, 'a',0.0203, 'alpha',-pi/2);
L(4) = Revolute('d',0.4318, 'a',0, 'alpha',pi/2);
L(5) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',-pi/2);
L(6) = Revolute('d',0, 'a',0, 'alpha',0);
robot = SerialLink(L, 'name', 'ABB IRB 140');
%定义机器人在空间中的初始位姿
q0 = [0 pi/6 pi/6 0 0 0];
%计算机器人的正向运动学
T = robot.fkine(q0);
%计算机器人的逆向运动学
q = robot.ikine(T);
%计算机器人的运动学雅克比矩阵
J = robot.jacob0(q);
%计算机器人的逆向动力学
torques = robot.rne(q,[0 0 0 0 0 0]);三、Robotics Toolbox的优点和缺点
1.优点
Robotics Toolbox可以通过MATLAB进行编程，提供了各种函数和工具，以帮助研究人员和开发人员更好地进行机器人建模和控制。该工具箱提供了各种机器人模型和控制器。在机器人控制方面，该工具箱提供了一些标准的控制器，如PID控制器和LQR控制器等。在机器人运动学和动力学方面，该工具箱提供了各种求解器，包括正向运动学、逆向运动学、前向动力学和逆向动力学求解器。
2.缺点
Robotics Toolbox是一个基于MATLAB开发的工具箱，因此需要用户具备一定的MATLAB编程经验和技能。此外，该工具箱提供的机器人模型和控制器并不一定适用于所有的机器人，因此需要用户进行一定的修改和调整。
