最终6R机械手的位置逆解结果见表4-2。 表4-2 6R机械手位置逆解的16组解 1 ?1() ?41.474?92.66i 126.904?61.18i ?2() 173.727?9.927i ?160.617?29.223i ?3() ?4() ?5() ?139.649?83.356i 156.188?80.345i ?6() ?139.951?275.645i ?48.825?79.355?311.265i ?5.613i 162.153?80.023i 131.966?81.868i 2 ?10.674?74.01i ?16.127?50.768i 6.673?40.687i 3 ?69.697?43.822i ?154.594?3.767i 15.5750?28.126i ?56.736?33.205i ?160.994?16.43i ?119.269?28.79i 112.288?59.365i 165.725?1.571i 8.206?62.828i 59.395?71.459i 4 5 ?3.333?3.614i 34.419?2.541i 8.789?30.783i 94.567?5.425i 171.434?30.778i 85.59?5.785i 76.136?72.106i 140.208?6.403i 3.692?39.443i 109.799?10.493i ?16.882?54.913i 6 ?33.587?5.783i 7 8 9 10 11 72.014 ?110.338 ?121.824 80 34.419?2.541i 3.456 105.204 52.449 ?16 94.567?5.425i 120.785 ?67.511 ?46.487 110 85.59?5.785i 56.489 37.792 ?7.033 70 140.208?6.403i 19.082 ?146.258 55.085 ?30 109.799?10.493i ?13.958 58.386 ?102.853 20 ?33.587?5.783i 12 ?3.333?3.614i 8.789?30.783i ?56.736?33.205i 15.5750?28.126i 171.434?30.778i ?119.269?28.79i ?160.994?16.43i 76.136?72.106i 165.725?1.571i 112.288?59.365i 3.692?39.443i 59.395?71.459i 8.206?62.828i ?16.882?54.913i 6.673?40.687i ?16.127?50.768i 13 ?154.594?3.767i 14 ?69.697?43.822i 15 126.904?61.18i ?160.617?29.223i 173.727?9.927i 162.153?80.023i 131.966?81.868i 156.188?80.345i ?139.649?83.356i ?10.674?74.01i ?139.951?275.645i 16 ?41.474?92.66i ?48.825?79.355?311.265i ?5.613i 经过以上的求解，发现运用MATLAB求解可以得出的解更准确。因此，对六自由度解的验证更具验证性。
第五章 结论和展望
5.1 结论
在机器人学的研究中，六自由度机器人的复杂运动控制具有很大的研究价值和实用意义。如果六自由度机器人能充分的运用其在运动过程中的灵活性和优越性，如何通过有效的运动控制和轨迹规划使其完成预期的任务至关重要。本文在六自由度机器人位置逆解算法的基础上，提出运用先模拟轨迹再通过轨迹编程的方式结合位置逆解算法进行验证。并利用MATLAB进行运动求解的验证，确定其解的最优性，就其中的一系列问题进行了研究。本论文的主要研究成果及结论总结如下：
1.对于现有的机器人运动学进行了阐述，通过其D-H坐标系建立机器人坐标系，分析其现有的机器人运动方程的求解方法，其中主要以位置逆解的方法求解机器人运动方程；并从其逆解中验证其反解的存在性和唯一性。 2.对于六自由度串联机器人，完成其平面复杂轨迹的设计，将其运动某姿态角进行反解求解之后，它的轨迹可能会各种变化。则应用这种六自由度串联机器人位置逆解算法进行求解实际上相当于对一种六自由度串联机器人姿态、轨迹进行位置逆解。但由于逆解过程中出现的解并非唯一，并
且它的转动矩阵在运动学方程中的位置也与普通的转动关节不同，因此对六自由度串联机械手位置逆解算法一般情况下都与其最终确定的唯一轨迹和最优化有关。
3.采用六自由度机器人位置逆解算法进行计算时，如果矩阵的变换不准确，那么即六自由度机器人的位置逆解问题转化成机器人的位置逆解唯一解问题，位置逆解的算法也有可能不同。这是因为不同的逆解中，产生的六自由度机器人的结构参数并不会发生变化。位置逆解问题转化成与所需设计轨迹位置逆解问题，往往也不能采用原机器人的位置逆解算法进行求解。 4. 在六自由度机器人位置逆解的特征值算法的基础上，通过设计实现矩阵类和机器人位置反解类来实现MATLAB仿真的机器人位置逆解算法。满足了机器人仿真系统对准确性和数值稳定性的要求。
5.在实现的六自由度机器人仿真系统中，采用了参数化结合进行仿真，即机器人的机构参数和位置参数已确定。从而可以在该仿真过程中实现不同的六自由度机器人的仿真求解，可以对研究者关于位置逆解或轨迹规划等方面的研究结果进行直观的验证。 5.2 展望
通过本论文的研究工作，使六自由度机器人在复杂运动控制方面实现工业生产中各种复杂轨迹的设计及利用方面做了进一步的研究，不仅丰富了机器人逆运动学分析方面的相关理论，也增加了在六自由度机器人复杂运动控制问题的研究方法。并通过使六自由度机器人设计其做平面文字轨迹进行求解的具体算例对上述理论和方法进行了验证，为六自由度机器人位置逆解问题的深入研究和处理其他机构学问题奠定了一定的基础。
目前，仍有一些问题尚未解决，需要在此基础上做进一步的研究:
1.分析更多结构的六自由度机器人，研究其在不同的方式下实现其复杂运动控制。为工业生产探索出更为完美的控制方式，是复杂控制变为简单。
2.对更多种类的六自由度机器人位置逆解算法进行仿真验证。
3.提高仿真的易用性，易操作性和可扩展性，为研究者和使用者提供一个 良好的软件平台。 致谢
本论文的研究工作自始至终都是在导师XXX老师的悉心指导和严格要求下完成的。导师深厚的学术造诣、严谨的治学态度、渊博的学识教育、无微不至的关怀，将使学生终身受益。在即将完成学业之际，谨向XXX老师致以崇高的敬意和诚挚的谢意。 在学习和论文工作期间，得到了各位老师的指导和大力帮助；同时感谢一起做设计的同学的合作。感谢实验室的同学们，和他们的交流和探讨，使我受益非浅，思路顿开。
特别感谢我的寝室室友，是他们在学业上给予我全力的帮助和支持，在生活上给予我的照顾，鼓励我克服学习生活中的重重困难，顺利完成了本论文的撰写。
感谢我的父母和亲人们，他们的关怀和帮助给了我很多鼓励。
在此，还要向所有给予我关心和帮助的老师和同学们表示深深的谢意。 最后，衷心地感谢各位老师在百忙之中抽出宝贵的时间审阅本论文。
参考文献
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