逆运动学基本迭代算法示例 - MATLAB开发

探索机器人运动学逆解的 MATLAB 工具。该工具允许用户输入机器人的运动学参数，并计算达到期望末端执行器位置和方向所需的关节角度。

运动系统利用前向运动学原理，通过伪逆雅可比运动学更新每个关节的角度，以反向运动学发现的关节速度为基础。相关论文链接1和链接2详细介绍了具有反向运动学PD控制和正向运动学Denavit-Hartenberg参数的机器人操纵器控制。观看演示视频：链接

随着机器人技术的进步，逆向运动学在其发展过程中扮演着关键角色。

涵盖了UR机器人的运动学建模与运动学正解与逆解的求解过程（解析法）。通过实际的机器人参数进行验证，确保该求解方法的正确性。同时，分析了机器人在运动过程中可能遇到的奇异位置问题，并编写了相应的Matlab程序进行仿真验证。

该论文探讨了使用 Matlab 进行机械臂逆运动学，以满足工业设计博士学位的要求。研究重点是逆运动学问题的解决方案，该问题对于机器人操纵器实现期望的位置和方向至关重要。应用领域广泛，包括材料搬运、拾取和放置、空间操纵和危险环境作业。此外，还探索了医疗领域中机器人的运动学、动力学和控制操作。

这段Matlab代码是从tendon_experiments代码库导出的，特别是对我们的合作者Margaret Rox有用的部分。原始的Matlab代码由Caleb Rucker提供，位于matlab文件夹中，并经过重构以提高可读性。机械手的配置详细记录在config目录中，提供了一个示例配置文件，用于定义一个由肌腱驱动的机器人。可以使用cpptoml::from_file()将这类配置文件加载到C++代码中。主要部分包括backbone_specs，用于加载到tendon::BackboneSpecs对象中的值，以及tendons，列出了多个肌腱的规格，每个肌腱将加载到一个t

Matlab开发：迭代学习在运动控制中的应用。实现了在位置控制系统中具备遗忘功能的基本重复补偿。

基于DH参数的ABB6700-260机器人正运动学模型，输入各关节角度值，可计算得到各关节坐标系及末端法兰盘的位姿矩阵。

该项目urdf2casadi-matlab的主要目标是通过从URDF（统一机器人描述格式）文件中提取机器人的几何和物理参数，生成机器人运动学和动力学的符号表达式。该工具支持固定基础的开放链机器人，并可用于计算符号化的运动学和动力学模型。其灵感来源于CasADi，并能通过符号表达式进行高效的动力学分析。安装此软件包时，需确保将CasADi库正确添加到MATLAB路径中。相关的安装说明和验证功能可参考附带的文档。使用时，首先启动setPath.m脚本，确保项目及其子文件夹被正确加入路径。然后，可以在Verification子文件夹中选择并运行对应的测试脚本，创建和验证针对IDynTree的模型。此