基于matlab的mk2三自由度机械臂轨迹规划及控制器仿真设计（报告+ppt） 摘 要：本文的研究对象为EEZYbotARM MK2三自由度机械臂，分析了其机械结构，建立D-H参数表，同时在MATLAB中建立该机械臂正逆运动学模型，对该机械臂进行高阶多项式插值法轨迹规划，写出复杂字。 依据力学关系建立其动力学模型，并利用simulink进行仿真分析。 针对系统设计了前馈控制、前馈PD控制、力矩控制三种控制器，进行多次仿真验证，得到理想效果。
这个MK2三自由度机械臂看起来萌萌哒，但真要让它优雅地动起来可不容易。咱们先掏出D-H参数表镇场子：
% D-H参数表 [alpha a theta d] L(1) = Link('d', 103.5, 'a', 0, 'alpha', pi/2); L(2) = Link('d', 0, 'a', 105, 'alpha', 0); L(3) = Link('d', 0, 'a', 155, 'alpha', 0); robot = SerialLink(L, 'name', 'MK2');参数表里藏着机械臂的几何密码，每个Link对象对应一个关节。注意第三个参数theta是变量，这决定了后续逆解怎么玩。用Robotics Toolbox的SerialLink类直接生成模型，后面调教机械臂就方便了。
正运动学计算直接调用fkine方法：
T = robot.fkine([pi/6 pi/4 0]); % 给定关节角 disp(T.T) % 输出齐次变换矩阵但实际项目中更刺激的是逆运动学。自己写解析解太麻烦，直接调用ikine函数：
q_sol = robot.ikine(T, 'mask', [1 1 1 0 0 0]);这里mask参数限制自由度，毕竟咱们是3DOF机械臂。不过要注意可能出现多解情况，得用关节限位过滤合理解。
轨迹规划环节，五次多项式真香！看这段轨迹生成代码：
t = linspace(0, 5, 100); q = jtraj(q_start, q_end, t);jtraj函数自动生成时间-关节角曲线，速度加速度都连续。但实际调试时发现末端轨迹有抖动，果断在Simulink里加入加速度限制模块，效果立竿见影。
基于matlab的mk2三自由度机械臂轨迹规划及控制器仿真设计（报告+ppt） 摘 要：本文的研究对象为EEZYbotARM MK2三自由度机械臂，分析了其机械结构，建立D-H参数表，同时在MATLAB中建立该机械臂正逆运动学模型，对该机械臂进行高阶多项式插值法轨迹规划，写出复杂字。 依据力学关系建立其动力学模型，并利用simulink进行仿真分析。 针对系统设计了前馈控制、前馈PD控制、力矩控制三种控制器，进行多次仿真验证，得到理想效果。
动力学建模才是重头戏，拉格朗日方程算得头疼？试试这个：
tau = robot.rne(q, qd, qdd);rne函数直接计算各关节所需力矩，背后是自动生成的动力学方程。不过要注意单位换算，实测时发现N·m和kg·mm²的转换坑了不少人。
控制器设计环节，前馈+PD控制实测效果最佳：
% Simulink控制器核心逻辑 tau_ff = rne(q_desired, qd_desired, qdd_desired); % 前馈 tau_pd = Kp*(q_desired - q_actual) + Kd*(qd_desired - qd_actual); // PD tau_total = tau_ff + tau_pd;这个组合拳既利用模型信息抵消非线性，又用PD纠正误差。仿真时看到关节角度误差收敛到0.05rad以内，老泪纵横啊！
最后在Simulink里搭完整模型时，记得给电机模型加饱和限制。某次仿真力矩超限导致机械臂"抽风"的画面，至今还是实验室的鬼畜素材。调参是个玄学，但把握住前馈增益80%、PD参数先调D后调P的秘诀，基本能快速收敛。
仿真结果出来那刻，看着机械臂丝滑地画圆，感觉这三个月的头发没白掉。完整代码和Simulink模型已打包，评论区自取~
