MATLABRoboticsToolbox常⽤函数简介
这⼀节，就机器⼈⼯具箱中的⼀些常⽤的函数做⼀下简单的介绍。机器⼈⼯具箱在机器⼈建模、轨迹规划、控制、可视化仿真等⽅⾯给机器⼈的研究和学习提供便利条件，⼤⼤提⾼了研究和⼯作效率。
在机器⼈⼯具箱中，类函数⾮常多，主要涉及到机器⼈建模、正运动学、逆运动学、动⼒学、逆动⼒学、雅克⽐、轨迹规划等。
对于机器⼈建模，⽤到最重要的两个函数就是Link和Seriallink函数
（1）Link 类
Link包含了与机器⼈连杆相关的所有信息，例如运动学参数、刚体惯性参数、电机和传送参数等。
使⽤⽅法：
A ：关节传动矩阵
RP ：关节类型，包括转动关节和移动关节
friction : 摩擦⼒
tool工具箱nofriction : 摩擦为0
dyn : 显⽰动⼒学参数
islimit：检测关节变量是否超出范围
isrevolute : 检测关节是否为转动关节
isprismatic : 检测关节是否为移动关节
display : 显⽰D-H矩阵
char : 转化为字符串
类函数属性（读/写）
theta：D-H参数
d:D-H参数
a:D-H参数
alpha:D-H参数
sigma: 默认0，旋转关节；1，移动关节
mdh: 默认0，标准D-H；1，改进D-H
offset：关节变量偏移量
qlim：关节变量范围
m: 质量
r: 质⼼
I: 惯性张量
B: 粘性摩擦
Tc: 静摩擦
G: 减速⽐
Jm: 转⼦惯量
⽰例
L = Link([0 1.2 0.3 pi/2]);
b1=isrevolute(L) %判读L是否为旋转连杆
b2= L.d %读取L连杆的长度
（2）Seriallink 类
Serial-link 机器⼈类函数表⽰串联类型的机器⼈类，该类函数对串联机械臂的内部机理进⾏了表述，D-H参数以及每个关节的设置等。使⽤⽅法
plot： 显⽰机器⼈模型
plot3d：显⽰机器⼈的三维图形模型
teach：⽰教模式，驱动机器⼈运动
getpos：获取机器⼈模型的位置
jtraj：关节空间轨迹
edit：显⽰和编辑运动学和动⼒学参数
isspherical：检测机器⼈是否有球型腕关节
islimit：检测机器⼈是否在关节限位状态
isconfig：检测机器⼈的关节状态
fkine：正运动学
A：连杆其次变换矩阵
trchain：由基本变换组成的正运动学
ikine6s：六轴球关节⼿腕转动机器⼈逆运动学
ikine：采⽤数值迭代法求解逆运动学
ikunc：采⽤最优化法求解逆运动学
ikcon：有关节限位下采⽤最优化法求解逆运动学
ikine_sym：⽤符号表⽰的⽅法解析逆运动学
jacob0：世界坐标系下的雅克⽐矩阵
jacobn：⼯具坐标系下的雅克⽐矩阵
Jacob_dot：雅克⽐矩阵求导
maniplty：机器⼈可操作性
vellipse：显⽰速度椭圆
fellipse：显⽰⼒椭圆
qmincon：零空间运动到中⼼关节之间的极限
accel：关节加速度
coriolis：科⾥奥利关节合⼒（科⽒合⼒）
dyn：显⽰各连杆的动态属性
friction：摩擦⼒
gravload：重⼒引起的关节⼒
inertia：关节惯性矩阵
cinertia：笛卡尔惯性矩阵
nofriction：设置摩擦参数为零
rne：逆动⼒学
fdyn：正动⼒学
payload：在末端执⾏器坐标系下添加负载
perturb：随机扰动连杆的动态参数
gravjac：重⼒负载和雅克⽐矩阵
paycap：额定载重量
pay：额定⼒矩
sym：对⽬标的抽象化表⽰
gencoords：抽象⼴义坐标系
genforces：抽象⼴义⼒
issym：测试⽬标是否抽象化
Seriallink 类函数属性（读/写）
links ：连杆向量（1 × N）
gravity ：重⼒加速度 [gx gy gz]
base ：基座标系 （4 × 4其次变换形式）
tool：与基座标系的变换矩阵 （4 × 4其次变换形式）
qlim ：关节极限位置 （N × 2）
offset ：关节偏移量 （N × 1）
name ：机器⼈的名字
manuf ：制造者的名字
comment： 注释
plotopt： plot（）⽅法选择（单元格数组）
fast： 使⽤RNE的MEX版本，如果mex⽂件存在只能被设置为true，默认值为true Seriallink 类函数属性（只读）
n ：关节数
config： 关节配置，如‘RRRRRR’
mdh ：D-H矩阵类型（0表⽰D-H，1表⽰MD-H）
theta ：D-H参数：关节⾓ （1 × N）
d ：D-H参数：连杆偏距 （1 × N）
a ：D-H参数：连杆长度 （1 × N）
alpha： D-H参数：连杆扭⾓（1 × N）
（3）变换矩阵
利⽤MATLAB中Robotics Toolbox⼯具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现⽤齐次变换矩阵表⽰平移变换和旋转变换。下⾯举例来说明：
A 机器⼈在x轴⽅向平移了0.5⽶，那么我们可以⽤下⾯的⽅法来求取平移变换后的齐次矩阵：
>> transl(0.5,0,0)
ans =
1.0000 0 0 0.5000
0 1.0000 0 0
0 0 1.0000 0
0 0 0 1.0000
B 机器⼈绕x轴旋转45度，那么可以⽤rotx来求取旋转后的齐次矩阵：
>> rotx(pi/4)
ans =
1.0000 0 0 0
0 0.7071 -0.7071 0
0 0.7071 0.7071 0
0 0 0 1.0000
C 机器⼈绕y轴旋转90度，那么可以⽤roty来求取旋转后的齐次矩阵：
>> roty(pi/2)
ans =
0.0000 0 1.0000 0
0 1.0000 0 0
-1.0000 0 0.0000 0
0 0 0 1.0000
D 机器⼈绕z轴旋转-90度，那么可以⽤rotz来求取旋转后的齐次矩阵：
>> rotz(-pi/2)
ans =
0.0000 1.0000 0 0
-1.0000 0.0000 0 0
0 0 1.0000 0
0 0 0 1.0000
当然，如果有多次旋转和平移变换，我们只需要多次调⽤函数在组合就可以了。另外，可以和我们学习的平移矩阵和旋转矩阵做个对⽐，相信是⼀致的。
（4）正运动学
利⽤Robotics Toolbox中的fkine函数可以实现机器⼈正运动学的求解。其中fkine函数的调⽤格式：
TR = FKINE(ROBOT, Q)
参数ROBOT为⼀个机器⼈对象，TR为由Q定义的每个前向运动学的正解。
以PUMA560为例，定义关节坐标系的零点qz=[0 0 0 0 0 0]，那么fkine(p560,qz)将返回最后⼀个关节的平移的齐次变换矩阵。如果有了关节的轨迹规划之后，我们也可以⽤fkine来进⾏运动学的正解。⽐如：
t=0:0.056:2; q=jtraj(qz,qr,t); T=fkine(p560,q);
返回的矩阵T是⼀个三维的矩阵，前两维是4×4的矩阵代表坐标变化，第三维是时间。
（5）逆运动学
利⽤Robotics Toolbox中的ikine函数可以实现机器⼈逆运动学的求解。其中ikine函数的调⽤格式：
Q = IKINE(ROBOT, T)
Q = IKINE(ROBOT, T, Q)
Q = IKINE(ROBOT, T, Q, M)
参数ROBOT为⼀个机器⼈对象，Q为初始猜测点（默认为0），T为要反解的变换矩阵。当反解的机器⼈对象的⾃由度少于6时，要⽤M进⾏忽略某个关节⾃由度。
有了关节的轨迹规划之后，我们也可以⽤ikine函数来进⾏运动学逆问题的求解。⽐如：
t=0:0.056:2;
T1=transl(0.6,-0.5,0);
T2=transl(0.4,0.5,0.2);
T=ctraj(T1,T2,length(t));
q=ikine(p560,T);
我们也可以尝试先进⾏正解，再进⾏逆解，看看能否还原。
Q=[0 –pi/4 –pi/4 0 pi/8 0];
T=fkine(p560,q);
qi=ikine(p560,T);
（6）轨迹规划
利⽤Robotics Toolbox提供的ctraj、jtraj和trinterp函数可以实现笛卡尔规划、关节空间规划和变换插值。
其中ctraj函数的调⽤格式：
TC = CTRAJ(T0, T1, N)
TC = CTRAJ(T0, T1, R)
参数TC为从T0到T1的笛卡尔规划轨迹，N为点的数量，R为给定路径距离向量，R的每个值必须在0到1之间。其中jtraj函数的调⽤格式：
[Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, N)
[Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, N, QD0, QD1)
[Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, T)
[Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, T, QD0, QD1)
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