vrep/coppeliasim+matlab，机器人轨迹控制仿真，利用matlab读取轨迹并控制机械臂在墙上绘图，里面有轨迹规划的相关算法。 此为学习示例，有详细的代码和说明文档

项目概述

本项目基于 V-REP（现称 CoppeliaSim）机器人仿真平台，结合 MATLAB 实现机械臂的轨迹规划与控制。项目包含两个主要实验：机械臂码垛任务和墙面绘图任务，展示了机器人轨迹规划的核心算法与实际应用。

系统架构与核心技术

1. 远程通信架构

项目采用 V-REP 的远程 API 接口实现 MATLAB 与仿真环境的实时通信：

vrep=remApi('remoteApi');
vrep.simxFinish(-1);
clientID=vrep.simxStart('127.0.0.1',19999,true,true,5000,5);

通过建立 TCP/IP 连接，MATLAB 能够实时获取仿真环境中的对象句柄、位置信息，并控制机械臂的运动状态。

2. 笛卡尔空间轨迹规划

核心算法 CartesianTrajPlan 函数实现了基于齐次变换矩阵的轨迹插值：

function [eul,pos] = CartesianTrajPlan(eul0,eul1,pos0,pos1,vel)
% 构建起始和终止位姿的齐次变换矩阵
T0 = eye(4);
T0(1:3,1:3) = eul2rotm(eul0,'XYZ');
T0(1:3,4) = pos0';
T1 = eye(4);
T1(1:3,1:3) = eul2rotm(eul1,'XYZ');
T1(1:3,4) = pos1';

% 根据速度和距离计算轨迹点数
t = norm(pos0-pos1)/vel;
n = round(t/0.05);

% 使用ctraj进行轨迹插值
tc = ctraj(T0,T1,n);

该算法通过计算起始位姿和终止位姿之间的连续变换，生成平滑的机械臂末端运动轨迹，确保运动过程中的连续性和稳定性。

实验一：机械臂码垛任务

任务流程

码垛任务展示了工业机器人典型的拾取-放置操作：

1. 初始化连接：建立与 V-REP 仿真环境的通信
2. 对象识别：获取五个待搬运立方体的对象句柄
3. 顺序搬运：按照预定顺序将物体搬运到指定位置
4. 姿态控制：在搬运过程中精确控制机械臂末端姿态

关键技术点

• 分层运动策略：采用"接近-抓取-抬升-移动-放置-抬升"的标准流程
• 夹爪控制：通过数字信号控制 RG2 夹爪的开合状态
• 避障规划：在关键位置设置中间点，避免碰撞
• 速度控制：根据不同运动阶段调整运动速度

运动序列示例

% 运动到目标物体上方
[endPos, endEul] = calculateApproachPose(targetPos);
[eul,pos] = CartesianTrajPlan(startEul,endEul,startPos,endPos,0.5);

% 执行抓取动作
executeGraspSequence(targetPos, gripperState);

实验二：墙面绘图任务

任务特点

墙面绘图任务展示了机械臂在二维平面上的精确轨迹跟踪能力：

1. 路径读取：从 CSV 文件读取预定义的绘图路径
2. 轨迹平滑：使用关节空间轨迹规划实现点间平滑过渡
3. 连续绘制：保持与墙面的恒定距离，确保绘图质量
4. 自动回位：完成绘图后自动返回初始位置

路径处理机制

function drawPath(pathFile)
    path = csvread(pathFile);
    
    % 使用关节空间轨迹规划实现路径点之间的平滑运动
    for i = 1:size(path,1)-1
        [s,~,~] = jtraj(path(i,:)', path(i+1,:)',10);
        for j = 1:size(s,1)
            % 设置机械臂末端位置
            vrep.simxSetObjectPosition(clientID,target,-1,s(j,:),vrep.simx_opmode_oneshot);
            pause(0.02)
        end
    end
end

核心算法深度解析

1. 轨迹插值算法

项目采用 ctraj 函数实现基于齐次变换矩阵的轨迹插值，这种方法能够同时处理位置和姿态的平滑过渡，避免欧拉角表示的奇异性问题。

2. 运动学求解

通过直接设置机械臂末端执行器的位姿，利用 V-REP 内置的逆运动学求解器计算关节角度，简化了控制复杂度。

3. 实时控制策略

采用分段式运动控制：

• 快速移动阶段：较高速度，提升效率
• 精确定位阶段：较低速度，保证精度
• 接触操作阶段：最慢速度，确保安全

技术优势与创新点

1. 模块化设计：将轨迹规划、运动控制、夹爪操作等功能模块化，提高代码复用性
2. 参数化配置：运动速度、停留时间等参数可调，适应不同任务需求
3. 错误处理：完善的连接状态检查和错误处理机制
4. 实时可视化：在仿真环境中实时观察机械臂运动状态

应用场景扩展

本项目的技术框架可扩展到以下应用场景：

• 工业自动化：装配、焊接、喷涂等任务
• 服务机器人：物品递送、环境交互
• 科研教育：机器人学算法验证与教学演示
• 艺术创作：机器人绘画、雕塑等创造性工作

总结

该项目成功展示了基于 V-REP 和 MATLAB 的机器人轨迹控制完整解决方案，通过精心设计的轨迹规划算法和运动控制策略，实现了机械臂在三维空间中的精确、平滑运动。代码结构清晰，算法可靠，为机器人轨迹控制提供了实用的参考实现。

vrep/coppeliasim+matlab，机器人轨迹控制仿真，利用matlab读取轨迹并控制机械臂在墙上绘图，里面有轨迹规划的相关算法。 此为学习示例，有详细的代码和说明文档

项目的核心价值在于将理论算法与实际应用紧密结合，既体现了机器人运动学的理论基础，又考虑了实际工程实施中的各种约束条件，为后续的机器人应用开发奠定了坚实的技术基础。