AUBO I20协作臂关节逆解组Matlab可视化
前言
注意：请预先配置好Matlab和RTB机器人工具箱环境，本文使用matlab2022b和RTB10.04版本
工作需要，使用matlab实现对六轴机械臂的逆解八组解数据可视化。本文针对遨博AUBO I20型号的协作臂进行处理。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
1、RTB使用注意点
当图形需要显示多个机器人或者多个不同关节角时，每个plot都需要一个唯一的名称，否则，只会显示同名的最新一组调用plot的关节角。例如，现在针对同一个DH参数的臂型，有两组关节角希望显示出来，那么应该这么写才正确：
matlab
joints_type1 = [a1 b1 c1 d1 e1 f1];
joints_type2 = [a2 b2 c2 d2 e2 f2];
% robot1和robot2调用SerialLink创建时使用用一组DH参数L
% 'name'参数需要不同，作为区分。
robot1.plot(joints_type1);
hold on;
robot2.plot(joints_type2);如果使用错误的写法，自始至终只有一个robot变量，即：
matlab
joints_type1 = [a1 b1 c1 d1 e1 f1];
joints_type2 = [a2 b2 c2 d2 e2 f2];
robot1.plot(joints_type1);
hold on;
robot1.plot(joints_type2);最终的效果，可以看到两个plot都是joints_type2的数据，即便是已经使用了hold on，这个问题和RTB的内部plot函数实现逻辑有关联；
2、代码与效果
2.1、完整代码
代码如下：
matlab
clear;
clc;
warning off
% 定义连杆的DH参数
% theta d a alpha sigma offset
L(1) = Link([ 0 0.1855 0 0 0 pi ],'modified');
L(2) = Link([ 0 0.177 0 -pi/2 0 -pi/2 ],'modified');
L(3) = Link([ 0 0 0.803 pi 0 0 ],'modified');
L(4) = Link([ 0 0 0.72 pi 0 -pi/2 ],'modified');
L(5) = Link([ 0 0.127 0 -pi/2 0 0 ],'modified');
L(6) = Link([ 0 0.1063 0 pi/2 0 0 ],'modified');
% 限制转动角度
L(1).qlim=[-359,359]/180*pi;
L(2).qlim=[-174,174]/180*pi;
L(3).qlim=[-174,174]/180*pi;
L(4).qlim=[-174,174]/180*pi;
L(5).qlim=[-174,174]/180*pi;
L(6).qlim=[-359,359]/180*pi;
aubo_robots = struct();
aubo_robots_num = 8;
robot_name_prefix = 'I20-';
% 创建机器人模型
for i = 1 : aubo_robots_num
aubo_robots.(sprintf('robot%d', i)) = SerialLink(L, 'name', [robot_name_prefix, num2str(i)]);
aubo_robots.(sprintf('robot%d', i)).base = transl(0, 0, 0);
% 可选：显示D-H参数
% aubo_robots.(sprintf('robot%d', i)).display();
end
% 逆解组的八组关节角
joints = struct();
joints.type1 = [0.412302 -1.365035 -0.573020 2.362811 -1.570796 -2.729291];
joints.type2 = [0.412302 -0.824124 0.573020 2.967940 -1.570796 -2.729291];
joints.type3 = [0.412302 -1.581334 -1.239168 -1.228631 1.570796 0.412302];
joints.type4 = [0.412302 -0.419871 1.239168 0.088243 1.570796 0.412302];
joints.type5 = [-3.029190 0.419871 -1.239168 -0.088243 -1.570796 0.112402];
joints.type6 = [-3.029190 1.581334 1.239168 1.228631 -1.570796 0.112402];
joints.type7 = [-3.029190 0.824124 -0.573020 -2.967940 1.570796 -3.029190];
joints.type8 = [-3.029190 1.365035 0.573020 -2.362811 1.570796 -3.029190];
% 分为二行四列的子图显示
for i = 1:aubo_robots_num
row = ceil(i / 4) - 1;
col = mod(i - 1, 4) + 1;
subplot(2, 4, row * 4 + col);
aubo_robots.(sprintf('robot%d', i)).plot(joints.(sprintf('type%d', i)), 'view', [51, 38]);
hold on;
end
hold off;
grid on;2.2、运行效果
运行效果截图：
总结
八组解可视化，可以看出对应 左/右手位 * 肘关节高/低于髋关节 * 腕关节是否翻转。想起高中时数学老师常说的一个词 数形结合 ，可视化确实方便了不少对数据的分析。