基于MATLAB的工业机器人运动学仿真研究_扶宇阳

等：基于ＭＡ０１３年第３期　　　　　　　　　　　扶宇阳，ＴＬＡＢ的工业机器人运动学仿真研究　２

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近矢量和位置坐标：

（（·ａｃｏｓｃｏｓｃｏｓｓｉｎｓｉｎθθθθθθθｘ＝－１（２＋３）４５＋２＋３）

ｃｏｓ－ｃｏｓｓｉｎｓｉｎθθθθ５）１４５，

（（·ａｓｉｎｃｏｓｃｏｓｓｉｎｓｉｎθθθθθθθ１（２＋３）４５＋２＋３）ｙ＝－ｃｏｓ＋ｃｏｓｓｉｎｓｉｎθθθθ５）１４５，

（（ａｓｉｎｃｏｓｓｉｎｃｏｓｃｏｓθθθθθθθｚ＝２＋３）４５－２＋３）５。ｃｏｓａｃｏｓｃｏｓ（－ｄθθθθｐｘ＝１［２２＋ａ１＋ａ３２＋３）４·

（］，ｓｉｎθθ２＋３）

（（ｓｉｎａｃｏｓａａｃｏｓ－ｄｓｉｎθθθθθｐ１［２２＋１＋３２＋３）４２＋ｙ＝］，θ３）

（（。ａｓｉｎ－ａｓｉｎｄｃｏｓθθθθθｐｚ＝－３２＋３）２２－４２＋３）

２　基于ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ的ＩＲＢ１４０机器人模型　２．１　模型的建立在ＭＡＴＬＡＢ环境下借助机器人工具箱ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ可以方便地建立ＩＲＢ１４０机器人模型。调用

［，Ｌｉｎｋ函数Ｌ＝ＬＩＮＫ（ａｌｈａＡｔｈｅｔａＤＳｉｍａ］　　　　ｐｇ’）（‘其中，ｍｏｄｉｆｉｅｄａｌｈａ为扭角，Ａ为连杆的长度，ｐ

ｔｈｅｔａ为关节角，Ｄ为偏置距离，Ｓｉｍａ＝１（ＩＲＢ１４０机ｇ，器人只有转动关节）ｍｏｄｉｆｉｅｄ为改进的Ｄ－Ｈ参数）（），和ｒ利用下面的命令完ｏｂｏｔ函数ｒｏｂｏｔＬＩＮＫ，．．．成机器人对象模型的创建：

［］，）；［／］，Ｌ１＝ＬＩＮＫ（０００００＇ｍｏｄｉｆｉｅｄ＇Ｌ２＝ＬＩＮＫ（－ｐｉ２７００００　　　）；＇ｍｏｄｉｆｉｅｄ＇

［］，）；［／Ｌ３＝ＬＩＮＫ（０３６００００＇ｍｏｄｉｆｉｅｄ＇Ｌ４＝ＬＩＮＫ（－ｐｉ２００３８０　　　　　　　］，）；０＇ｍｏｄｉｆｉｅｄ＇

［／，）；Ｌ［／Ｌ５＝ＬＩＮＫ（２００００］＇ｍｏｄｉｆｉｅｄ＇６＝ＬＩＮＫ（－ｐｉ２０００ｉ　　　　　　　ｐ］，）；０＇ｍｏｄｉｆｉｅｄ＇

（｛｝）；；ＩＲＢ＝ｒｏｂｏｔＬ１Ｌ２Ｌ３Ｌ４Ｌ５Ｌ６ＩＲＢ．ｎａｍｅ＝‘ＩＲＢ１４０＇ｄｒｉｖｅ－（ｂｏｔＩＲＢ）

　　通过移动图３中代表关节角度的６个滑块驱动机

器人运动，滑块１、２、３的移动可以改变机器人末端执行器的位置，滑块４、５、６运动可使末端执行器具有不同的姿态。它们的参数值共同确定了执行器末端的位姿。为验证运动学方程式的正确性，把机器人各杆件的几何参数和６组随机选取的关节变量值代入运动学方程，并利用ＭＡＴＬＡＢ编写计算程序求得末端执行

然后将相应的数据输入到滑模控制器中直器的位姿；

接读取实际的末端执行器的位姿数据并进行比较。随机选取的６组关节变量值为：

－１．３５７５，－１．５９０２，－２．２１０８，　　　ｑ１＝［

］，－２．２１０８，－１．１２４８，０　　

－０．６５９３４，－２．２１０８，－１．７４５３，　　　ｑ２＝［］，－１．７８４１，－１．５５１４，－０．８９２０６　　　－１．６２９，－１．７０６５，－１．３５７５，－２．０９４４，　　　ｑ３＝［］，－２．１７９７，－１．６２９　

－０．８９２０６，－０．５０４２１，－０．６９８１３，　　　ｑ４＝［］，－０．４６５４２，－０．６５９３４，０．３１０２８　　　０．３１０２８，０．６５９３４，０．３１０２８，０．５０４２１，　　　　ｑ５＝［］，０．４２６６３，１．１６３６　　１．９００５，２．４０４７，０．９６９６３，１．１３２５，　　　　ｑ６＝［］。２．３１１６，２．４２０２　　

基于ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ的ＩＲＢ１４０机器人模型如　图３所示。

２．２　机器人模型检验分析

图３　基于ＲｏｂｏｔｉｃｓＴｏｏｌｂｏｘ的ＩＲＢ１４０机器人模型　

机器人末端执行器的方程求解数据和滑块控制器直接读取的值比较见表２。

表２　运动学方程ＭＡＴＬＡＢ求解值与滑块设定值比较

随机变量代入运动学方程求解　　从表２可以看出，

的数值和滑块控制器直接读取的数值误差较小，说明