delta并联机器人MATLAB程序正逆解优化

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。

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。

正解：通过给定六轴机器人各关节的角度，计算出机器人末端的空间位置。逆解：根据已知的机器人末端位置和姿态，计算出各个关节的角度值。模型：以ABB1600机器人为例，分析其逆解与正解的数学模型。

随着工业机器人技术的不断进步，正运动学问题的解决变得尤为关键。通过使用matlab程序代码详细探讨了工业机器人正运动学的计算方法，为相关领域的研究和实践提供了重要参考。

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。

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

这个存储库包含了Mahyar Fazlyab等人撰写的论文《时变凸优化的预测-校正内点方法》的MATLAB代码实现。下载后，使用MATLAB打开文件夹（版本1.1、2.0、3.0），运行main()函数即可查看输出图形。介绍了一种内点优化方法，特别适用于随时间变化的目标函数和约束条件，称为“预测校正”。以机器人导航为例，使用该方法优化球形机器人在包含已知障碍物的工作空间中的路径规划。实现包括：v1.1-2D工作区，具有固定目标；v2.0-2D工作区，具有时变目标；v3.0-3D工作区，具有随时间变化目标。通过结合二阶动力学知识和改进的牛顿方法，的方法可以校正轨迹并收敛到最优解。

该matlab程序详细描述了Fanuc M10iA12机器人的DH模型，每个关节都有相应的转换矩阵。

Matlab编程：机器人比赛的实现。实现了UCB E7机器人锦标赛的功能。