KUKA LBR

iiwa机械臂运动学分析：KUKA LBR iiwa 7自由度机械臂的运动学性能在工业自动化中扮演着重要角色。通过对其动态特性的深入研究，可以更好地理解其在复杂工作环境下的运用。

Matlab Simulink接口SimulinkIIWA允许用户通过UDP协议控制KUKA iiwa机械手，相比TCP/IP协议更为高效。项目测试在Windows 10下的Matlab 2018a运行成功，适用于Sunrise.OS 1.11.0.7的KUKA iiwa 7R800。安装步骤详见视频教程。

4.3 有序因子因子的水平是以字母顺序排列的，或者显式地在factor中指定。有时候因子的水平有自己的自然顺序并且这种顺序是有意义的。我们需要记录下来可能在进一步的统计分析中用到。函数ordered()就是用来创建这种有序因子。在其他方面，函数ordered()和factor基本完全一样。大多数情况下，有序因子和无序因子的唯一差别在于前者显示的时候反应了各水平的顺序。另外，在线性模型拟合的时候，两种因子对应的对照矩阵的意义是完全不同的。

MATLAB编程教程：根据KUKA机器人的DH表编写代码，计算其雅克比矩阵。编程思路包括：1. 编写计算DH变换矩阵的函数，输入为DH表的四个参数。2. 计算变换矩阵T。3. 根据末端执行器位置o和姿态R计算z = R·k。4. 计算转动关节的雅克比矩阵上半部分和下半部分。5. 合并两部分得到最终的雅克比矩阵。

在KUKA KR6 R900机械手的线性控制中，我们进行了多项近似，以便对控制问题进行线性分析。关键近似包括将每个关节视为独立，并假设每个关节致动器的惯性是恒定的。然而，这种简化可能导致工作空间内阻尼不均匀及其他负面影响。为了解决这些问题，我们引入了一种复杂的控制律，其增益随时间变化，以保持系统处于临界阻尼状态。这种线性化控制方案通过消除非线性控制项来抵消受控系统中的非线性效应，从而使闭环系统表现为线性特性。基于KUKA KR6 R900机械手，提出了这一线性化控制系统的案例研究。参考文献：John J. Craig，《机械手的非线性控制》，Pearson。

在Robotics II课程项目中，Francesco Roscia、Matteo Sodano和Andrea Wrona（2020年）的指导下，我们分析了标准DH参数与修改后DH参数在KUKA LWR-IV的动态识别和逆动力学递归牛顿-欧拉算法中的应用。我们使用CAD软件V-REP定义了一组轨迹，并根据实验室数据估计了机器人动力学系数。相关代码存储在Matlab编写的zip文件中。