摘要
本文通过路径规划为机器人末端执行器生成运动路径，采用URDF（Unified Robot Description Format）导入机器人模型，并结合逆向运动学进行路径规划和控制。使用Matlab进行建模和仿真，以确保执行器沿预定路径顺利运动。实验表明，路径规划结合逆向运动学可以有效解决多自由度机器人控制问题，并能适应复杂的环境和目标任务。
理论
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路径规划：路径规划是为机器人末端执行器提供一条从初始位置到目标位置的运动轨迹。主要目的是确保机器人在不碰撞障碍物的情况下完成任务。路径规划算法有多种，如Dijkstra算法、A*算法和RRT（快速随机树）算法。
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URDF模型导入：URDF是一种用于描述机器人模型的格式，定义了机器人的关节、连杆和惯性等物理属性。通过将机器人模型导入仿真环境，可以对真实机器人的运动行为进行准确的仿真。
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逆向运动学：逆向运动学用于计算末端执行器的关节角度，使其能够达到目标位置。在路径规划中，通过逆向运动学计算出机器人每个关节的运动角度，从而使末端执行器沿规划的轨迹运动。
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控制算法：结合路径规划与逆向运动学，控制器会根据规划的轨迹实时调整机器人的关节角度，使末端执行器的实际位置不断逼近预定路径。
实验结果
通过Matlab对机器人末端执行器的路径规划进行了仿真，得到了以下实验结果：
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路径准确性：实验验证了末端执行器能够按照预定轨迹精确地移动，并能绕过环境中的障碍物。
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模型导入与运动学计算：URDF模型成功导入，逆向运动学计算了机器人各个关节的运动角度，确保了末端执行器能够达到目标位置。
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动态响应性能：实验结果显示，末端执行器对目标路径的动态响应较好，能够实时调整自身状态，完成复杂的运动任务。
部分代码
% 导入URDF模型
robot = importrobot('robot_model.urdf');
showdetails(robot);% 定义末端执行器的目标位置
target_position = [0.5, 0.5, 0.3];% 设置初始姿态
config = homeConfiguration(robot);% 使用逆向运动学求解关节角度
ik = inverseKinematics('RigidBodyTree', robot);
weights = [1 1 1 1 1 1]; % 权重
initialguess = robot.homeConfiguration;% 计算末端执行器的目标关节角度
[configSol,solInfo] = ik('end_effector', trvec2tform(target_position), weights, initialguess);% 可视化路径
figure;
show(robot, configSol);
title('末端执行器路径规划');
grid on;
参考文献
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Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., & Oriolo, G. (2010). Robotics: Modelling, Planning and Control. Springer Science & Business Media.
Latombe, J.-C. (1991). Robot Motion Planning. Kluwer Academic Publishers.
Craig, J. J. (2005). Introduction to Robotics: Mechanics and Control. Pearson Education.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）
