使用Matlab进行机器人运动规划、运动控制、人机交互等机器人控制操作

Matlab是一个功能强大的数学、分析和数据处理软件，在机器人控制方面也有广泛的应用。以下是使用Matlab进行机器人运动规划、运动控制、人机交互等机器人控制操作的详细实现指南。

1. 机器人运动规划

机器人运动规划是控制机器人在空间中完成一系列运动任务的过程。在Matlab中，可以使用Robotics System Toolbox进行机器人运动规划。

首先，需要创建机器人模型，使用Robotics System Toolbox提供的机器人模型创建函数，如：

“`matlab
robot = robotics.RigidBodyTree(‘DataFormat’,’column’,’MaxNumBodies’,2);
body = robotics.RigidBody(‘link1’);
joint = robotics.Joint(‘joint1’, ‘revolute’);
setFixedTransform(joint,trvec2tform([0 0 0]));
body.Joint = joint;
addBody(robot, body, ‘base’);
“`

然后，可以使用Robotics System Toolbox提供的运动规划函数进行运动规划，如：

“`matlab
initConfig = homeConfiguration(robot);
goalConfig = randomConfiguration(robot);
planner = robotics.RRTConnectPlanner(robot);
path = plan(planner, initConfig, goalConfig);
“`

这里使用了RRT-Connect算法进行运动规划，plan函数返回生成的路径。需要注意的是，机器人模型、起始姿态和目标姿态都需要根据具体情况进行设置。

2. 机器人运动控制

机器人运动控制是使用控制器控制机器人在空间中实现一系列运动任务的过程。在Matlab中，可以使用Robotics System Toolbox提供的机器人运动控制函数进行控制。

首先，需要创建机器人模型，如上文提到的方法。然后，可以使用Robotics System Toolbox提供的控制函数进行运动控制，如：

“`matlab
% 创建机器人模型
robot = robotics.RigidBodyTree(‘DataFormat’,’column’,’MaxNumBodies’,2);
body = robotics.RigidBody(‘link1’);
joint = robotics.Joint(‘joint1’, ‘revolute’);
setFixedTransform(joint,trvec2tform([0 0 0]));
body.Joint = joint;
addBody(robot, body, ‘base’);

% 运动控制
jointConst = robotics.JointPositionBounds(robot);
jointConst.Bounds = [-pi/3 pi/3; -pi/4 pi/4; -pi/2 pi/2];
controller = robotics.PIDController(0.2,0.1,0.01);

% 设置起始姿态
home = [0, 0, 0];

% 控制机器人到达目标姿态
goal = [pi/4 -pi/4 pi/2];
reset(jointConst, home);
trajectory = jtraj(home,goal,50);
for i=1:size(trajectory,1)
q = trajectory(i,:);
validateJointPosition(jointConst, q);
tau = controller(q-robot.homeConfiguration, robot.getRobotState);
setJointTargetPositions(robot, tau+jointConst.Bounds(:,1));
waitfor(controlRate);
end
“`

这里使用的是PID控制器进行控制，jtraj函数生成了轨迹，使用setJointTargetPositions函数将机器人控制器设定为到达轨迹上的目标姿态。

3. 人机交互

机器人与人类进行交互是机器人控制的一个重要方面。在Matlab中，可以使用Robotics System Toolbox提供的交互式控制界面，实现机器人与人类的交互。

首先，需要将机器人模型和控制器添加到控制界面中，如：

“`matlab
% 创建机器人模型和控制器
robot = robotics.RigidBodyTree(‘DataFormat’,’column’,’MaxNumBodies’,2);
body = robotics.RigidBody(‘link1’);
joint = robotics.Joint(‘joint1’, ‘revolute’);
setFixedTransform(joint,trvec2tform([0 0 0]));
body.Joint = joint;
addBody(robot, body, ‘base’);
jointConst = robotics.JointPositionBounds(robot);
jointConst.Bounds = [-pi/3 pi/3; -pi/4 pi/4; -pi/2 pi/2];
controller = robotics.PIDController(0.2,0.1,0.01);

% 将机器人模型和控制器添加到控制界面中
fig = robotics.ros.desktop();
axes = uiaxes(fig);
show(robot, ‘Parent’, axes);
state = robot.homeConfiguration;
set(robot,’JointPosition’,state)
controlRate = robotics.Rate(10);
“`

然后，可以使用Robotics System Toolbox提供的交互式控制界面函数，创建交互式控制界面，如：

“`matlab
% 创建交互式控制界面
fbk = homeConfiguration(robot);
an = robotics.ros.ActionServer(‘/moveit/move_group’, …
‘moveit_msgs/MoveGroupAction’,’ActionServer’,true);
an.waitForServer();
goal = moveit_msgs_MoveGroupGoal();
goal.request.workspace_parameters.header.frame_id = ‘world’;
goal.request.workspace_parameters.workspace.volume.header.frame_id = ‘world’;
goal.request.workspace_parameters.workspace.volume.primitives.box_size = [10,10,10];
goal.request.workspace_parameters.workspace.volume.primitives.type = ‘box’;
goal.request.workspace_parameters.workspace.volume.primitives.primitive_poses.position.z = -1;
gripper_pub = robotics.ros.Publisher(‘robot1/gripper_position_controller/command’);
ui = interactiveRigidBodyTree(robot);
setRobot = @(x) set(robot,’JointPosition’,x);
set(ui,’JointChangedFcn’,setRobot);
“`

这里使用的交互式控制界面函数是interactiveRigidBodyTree，使用ActionServer函数进行目标设定，使用Publisher进行机械爪的控制。

可以根据具体需要，根据以上实现指南进行机器人运动规划、运动控制、人机交互等机器人控制操作，满足不同需求。