【基于Matlab Robotics Toolbox的Dobot机械臂运动规划】系列文章是我在学习robotics toolbox中所做工作的记录，方便自己后面复习、改进。
基于Matlab Rb 9.5; Peter Corke的Robotics Toolbox 10.3.1
(2）主要介绍了基于App Designer做图形界面、用joystick实现手柄与Matlab通讯。
1.图形界面
1.1正运动学部分
Matlab宣称将来会取消guide，以后仅保留app designer。所以我选择使用app designer做一个图形界面。
首先做正运动学部分。
在设计视图里把组件拖入画布后，进入代码视图。右键选择组件浏览器里面的app.UIFigure，创建一个StartupFcn回调，这里我命名为mainFcn。
%定义连杆%% theta d a alphaL1 = Link([0 138 0 pi/2]);L2 = Link([0 0 135 0]);L3 = Link([0 0 147 0]);%定义关节角范围%L1.qlim = [deg2rad(-90) deg2rad(90)];L2.qlim = [deg2rad(0) deg2rad(85)];L3.qlim = [deg2rad(-90) deg2rad(10)];L = [L1 L2 L3];%连接连杆%dobot = SerialLink(L,'name','Dobot');%用num2str显示滑块值%app.theta1.Text = num2str(app.Slider1.Value);app.theta2.Text = num2str(app.Slider2.Value);app.theta3.Text = num2str(app.Slider3.Value);%滑块值转换为弧度%T1 = deg2rad(app.Slider1.Value);T2 = deg2rad(app.Slider2.Value);T3 = deg2rad(app.Slider3.Value);T = [T1 T2 T3];%显示机器人%dobot.plot(T,'tilesize',300)%正运动学求解并显示%f = dobot.fkine(T);app.Labelx.Text = num2str(f.t(1));app.Labely.Text = num2str(f.t(2));app.Labelz.Text = num2str(f.t(3));
在设计视图中添加slider时，我手动设置了slider的limits，使其与关节角范围一致。
然后右键选择app.Slider1，创建一个ValueChanged回调。
当slider的值发生变化，就重新进入main函数。
runStartupFcn(app, @mainFcn)
Slider2、Slider3采取同样的操作。
正运动学app如下：
1.2加入逆运动学
在设计时，考虑到加入逆运动学后，当正运动学滑块移动时，逆运动学滑块也应跟随移动。
为实现以下功能，优化代码结构，将各部分写成单独的函数。
app启动时，默认以初始θ数据进行正解操作，显示机器人所有信息；正运动学操作面板中θ滑块移动，进行正解操作；逆运动学操作面板中x/y/z滑块移动，进行逆解操作。
其中，正解操作流程如图所示：
逆解操作流程同理，其中逆运动学计算部分代码如下：
%由位置滑块给app.T赋值，逆解得到app.q%function inverse(app)%直接调用机器人初始化函数%Robot_Initialization(app);%Slider4、5、6分别为x、y、z%app.T1 = app.Slider4.Value;app.T2 = app.Slider5.Value;app.T3 = app.Slider6.Value;%用transl()将坐标转成transformation matrix%app.T = transl(app.T1,app.T2,app.T3);app.q = app.dobot.ikine(app.T,'mask',[1 1 1 0 0 0]);end
机械臂正向运动学的解是唯一确定的，即各个关节变量给定之后，末端执行器的位姿是唯一确定的；而逆向运动学往往具有多重解，也可能解不存在。
所以有时候滑动逆运动学操作面板中的x/y/z滑块，不一定会有解，Matlab会报错。因为我在这里的程序中并没有校验输入的(x,y,z)是否有解，而是直接进行求解。忽略逆解报错就行
2.用手柄控制机器人
主要思路是Matlab接收来自手柄硬件的信号，然后改编机器人关节变量q，实现由正运动学驱动机器人。
参考/help/sl3d/vrjoystick.html.
使用vrjoystick(id)函数创建joystick对象，并用axis(joy, n)函数调用手柄各输入轴的参数，去控制机器人。
主要代码如下：
%连接手柄%joy = vrjoystick(1);%注:axis函数参数硬件对应表%% 按键 方向 正负 axis number%L右 + 1%L左 - 1%L下 + 2%L上 - 2%R右 + 4%R左 - 4%R下 + 5%R上 - 5%LTpush + 3%RTpush - 3%机器人初始化, 这部分与系列文章（1）中相同，此处省略%%正运动学控制%q = [0 0 0];dobot.plot(q,'tilesize',300);view(121,41);%手柄控制%for i = 1:1:100000q(1) = q(1) + 0.1 * axis(joy,3); % [LT/RT]控制底座旋转q(2) = q(2) + -0.1 * axis(joy,2); % L的[上/下]控制大臂q(3) = q(3) + -0.1 * axis(joy,5); % R的[上/下]控制小臂dobot.plot(q,'tilesize',300);end
展示视频如下
【建议改成】建 议 改 成
