机械臂

基于Simulink平台，构建了一个机械臂运动仿真模型，并对其进行运动学分析。该模型结构清晰，易于理解和修改，适合Simulink初学者学习参考。

基于已知的机械臂DH参数，通过Matlab运行代码生成四个三维图像，展示其工作空间。

《UR5机械臂测试程序.zip》是一个包含多个组件的压缩包，支持UR5机械臂的数据采集与远程控制。UR5机械臂是Universal Robots公司制造的一款先进的协作机器人，在工业自动化、科研和教育领域广泛应用。这个压缩包的内容专为研究电子竞赛（研电赛）参赛者设计，帮助他们有效测试和操作UR5。其中包括UR5机械臂的介绍和其在研电赛中的潜在应用，数据采集程序的关键功能，以及远程控制程序的实现和界面的设计。通过这些程序，参赛者可以提升机器人控制和自动化技能，取得优异成绩。

这是一个为 OWI Edge 机械臂套件设计的简单图形用户界面 (GUI)，允许用户直接控制机械臂的运动方向，并利用正向运动学原理编程实现简单的动作序列。

这篇文章详细介绍了如何使用matlab求解6R机械臂的逆运动学问题。

介绍了利用遗传算法（GA）优化三连杆机器人的点对点轨迹规划方法。所提出的GA的目标是在最小化旅行时间和空间的同时，确保不超过预定义的最大扭矩，并避免与工作区内的障碍物碰撞。文章采用四次和五次多项式描述关节空间中初始、中间和最终点的轨迹连接。同时，利用直接运动学避免了机械臂奇异配置的问题。详细论文请见链接。

RBE3001 Matlab模板是与外部安装的摄像头控制机械臂进行通信的模板代码。安装Matlab前，请使用WPI帐户登录并下载Linux版本R2020a。解压下载的matlab_R2020a_glnxa64.zip文件并安装。安装完成后，再次使用WPI帐户登录以获得许可。安装完成后，添加图像采集工具箱和图像处理工具箱。配置Matlab环境，切换键盘快捷方式设置。

根据机械臂的位姿输入DH参数（前置法），程序会自动输出雅可比矩阵。可以设计一个独立的包，供主程序调用。具体实现步骤如下：1. 计算各个连杆的变换矩阵；2. 计算各个连杆到机械臂末端的变换；3. 计算雅可比矩阵的各列元素。

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。

这个项目是在Robocup@Home竞赛背景下开发的，使用故障重建技术来估计抓取物体的质量。通过将物体重量视为可能导致错误行为的干扰因素，滑动模式观察器可以有效地估计这些重量。当视觉信息不足以正确识别物体（例如空罐和满罐）时，估计抓取物体的质量能够改善操作任务的执行。该系统使用Simulink Toolboxes设计和测试，存储库中包含文件和说明，以便重新生成使用Katana（https://github.com/uos/katana_driver）和Justina左臂（在生物机器人实验室UNAM开发的机器人）获得的结果。详细技术细节请参考http://arxiv.org/abs/2010.06116。