遨博六自由度机械臂的厂家配套用户使用手册，内含机械臂工作原理和示教器使用教程。

Scara机器人matlab代码机器人手臂在 Matlab 和 Simulink 4、5 和 6 自由度机械臂 simscape 模型以及用于计算的 Matlab 代码。 如何操作。 步骤1。 把所有的文件夹放在Matlab可以到达的地方。 第2步。 转到 _basic_analysis.m 文件运行整个文件。 第三步。 确保时间序列函数完美运行（这对 Simulink 部分很重要）。 第四步。 打开 .slx 文件并运行它。 （在最后执行时间序列函数之后）。 第五步。 按运行进行模拟。 请享用\ 我们可以在 ROBOT 工作区下的 .m 文件中更改起始点和终止点。\ 视频链接 Scala (4-DOF) :- 犀牛 (5-DOF) :- (6-DOF) :- \

MATLAB仿真-二自由度机械臂动态仿真

_基于迭代学习算法的六自由度机械臂运动学求解分析 本文提出拥有记忆单元的迭代学习算法，该算法以目标位姿为驱动，通过神 经网络反向传播求目标位姿与当前位姿之差的平方和对当前关节角的导数，并 通过梯度下降、线性搜索算法寻找最优关节角，执行电机命令至寻找到的关节角 并获得真实位姿，如果满足误差要求，则结束，如果不满足要求，则将刚才实践 的数据加入记忆单元并训练神经网络，继续寻找关节角。通过优化关节角和优化 网络权值这两种无缝衔接的循环的优化过程，达到迭代学习和热启动的目的；通 过使用有限的记忆单元，使神经网络使用更少的数据达到收敛，且不必记忆大量 的训练数据；对不同误差要求的任务，使用本文所提方法训练的神经网络具有更 强的适应性。 对于神经网络认为不可达的位姿，本文提出试探性学习策略算法，在不限制 尝试次数的情况下，可以１００％完成任意精度的任意目标位姿。 本文所提算法是对神经网络模拟的函数关系的反向应用。通过构建良性循 环生态，让神经网络自己去学习。该算法具有普遍适用性

基于matlab软件，使用神经网络控制机械臂，效果明显。

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UR5、UR10 机械臂，工作空间分析需要

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首先，对机械臂进行运动学建模，包括正运动学方程和逆运动学方 程。使用 C++ 完成运动学算法的编译工作。 其次，研究轨迹规划方法，并针对机械臂三种运动模式，分别设计 轨迹规划算法。通过三种运动模式的结合使用，可以保证机械臂完成多 种工作方案。在 MFC 中，使用 C++ 编写调试程序，对算法进行验证。 然后，在 MATLAB 中，分别使用 Robotics Toolbox 和 Sim Mechanics 建 立运动仿真系统，并对机械臂进行运动仿真。通过两种方法的结合，可 以全面的反映机械臂的运动情况，并对算法进行仿真分析，从而验证其最后，介绍了伺服控制系统，它是运动控制系统的基础。保证底层 驱动部分的正常运行，是运动控制的基本要求。并通过使用控制软件进 行实验，控制机械臂按照预定的轨迹运动。 通过使用 MATLAB 做离线仿真，以及机械臂运动控制实验，结果证 明伺服控制系统可以正常运行，不同的运动模式下的控制算法也可以完 成预期的目标，初步具备了机械臂运动控制的能力