六自由度測量的案例
六自由度機械臂MDH_stl ￥10
六自由度機械臂MDH_stl
天譽六自由度運動平臺
天譽六自由度運動平臺，適應飛行模擬器，汽車模擬器，坦克模擬器等！
6-pss 并聯六自由度機構軌跡規劃 ￥55
6-pss 并聯六自由度機構軌跡規劃
1、 建模
程序如下：
% clc
% clear all
%
function []=PSS1(XP,YP,ZP)
tic
%%%%%鍒濆浣嶇疆鐨勪綅濮?%%%%%
% XP = 0; %鍔ㄥ鉤鍙扮浉瀵歸潤騫沖彴鐨勫垵濮嬩綅緗潗鏍?
% YP = 0;
% ZP = 900;%
% 鍔ㄥ鉤鍙扮殑浣嶅Э
X = 0; %鐩稿鍒濆浣嶇疆榪愬姩鐨勫潗鏍?
Y = 0;
Z = 0;
%鏉嗛暱/mm
L = 750;
roll = 0; %鐩稿闈欏鉤鍙扮殑濮挎??
pitch = 0;
yaw = 0;
P = [ X+XP; Y+YP; Z+ZP ]; %鍔ㄥ鉤鍙板渾蹇冪偣 鐩稿 闈欏鉤鍙? 鐨勫潗鏍?
% 騫沖彴鐨勫熀鏈昂瀵?
R = 200; %鍔ㄥ鉤鍙伴摪鐐圭殑澶栨帴鍦嗗崐寰?
r = 500; %闈欏鉤鍙伴摪鐐圭殑澶栨帴鍦嗗崐寰?
展開 全頸椎六自由度運動仿真
全頸椎六自由度運動仿真，結果動畫：
[media=swf,500,375]http://you.video.sina.com.cn/api/sinawebApi/outplayrefer.php/vid=92734293_1639396523_akq8Tyc6CmTK+l1lHz2stqkP7KQNt6nkj2m9uFuiIAxaQ0/XM5GQYNoE5CvfA9kEqDhATZo4dvok3h4/s.swf[/media]
高速彈體45度傾斜入水，涉及六自由度、重疊網格(含fluent設置視頻教程、網格和計算結果文件) ￥120
彈體入水過程，速度太快，水波還來不及漾開
六自由度全機姿態調整視頻教程
大家好，今天帶來一個六自由度全機姿態調整的視頻教程。
對于很多時候，我們在做全機仿真的時候，調整全機姿態部分有時候處理比較麻煩，此處我們通過參數化全機姿態的各個參數，從而簡單的在motion中修改這些定義好的參數來實現全機姿態的調整。
除了飛機姿態的調整，這個視頻教程對于在汽車、工程機械等其他方面參數化應用也很有啟發。
視頻鏈接：http://pan.baidu.com/s/1hqKZLjQ
LMS Virtual.Lab Moiton交流群：324201728；Motion汽車模塊交流群：264418240；Durability交流群：83853780，歡迎各位入群討論交流。
展開 六軸12自由度車輛-路面不平順耦合模型
地面:剛性，粗糙(不平順) 車輛:12自由度，六軸寬軌 出售: 500RMB
六自由度機械臂雅可比矩陣與力矩計算（matlab代碼）
clear;clc;close all;
format compact
L(1)=RevoluteMDH('d',0.1215,'a',0,'alpha',0);
L(2)=RevoluteMDH('d',0.1225,'a',0,'alpha',pi/2,'offset',-pi/2);
L(3)=RevoluteMDH('d',-0.102,'a',-0.300,'alpha',0);
L(4)=RevoluteMDH('d',0.090,'a',-0.276,'alpha',0,'offset',-pi/2);
L(5)=RevoluteMDH('d',0.090,'a',0,'alpha',pi/2);
L(6)=RevoluteMDH('d',0.082,'a',0,'alpha',-pi/2);
load('Mass.mat');load('CenterOfMass.mat');load('IcData.mat');
% 連桿質量
L(1).m = m1; L(2).m = m2 ; L(3).m = m3;
L(4).m = m4; L(5).m = m5; L(6).m = m6;
% 電機轉動慣量
L(1). Jm=0;L(2).Jm=0;L(3).Jm=0;
L(4). Jm=0;L(5).Jm=0;L(6).Jm=0;
% 連桿質心位置
L(1).r = CenterOfMass1; L(2).r = CenterOfMass2; L(3).r = CenterOfMass3;
L(4).r = CenterOfMass4;L(5).r = CenterOfMass5; L(6).r = CenterOfMass6;
% 連桿慣性張量
L(1).I =Ic1;
L(2).I =Ic2;
L(3).I =
展開 六軸寬軌12自由度車輛--地面不平順耦合模型
六軸寬軌12自由度車輛--地面不平順耦合模型 條件:剛性路面 車輛特點:12自由度 車橋耦合動力學數值模擬分析
基于粒子群優化算法的六自由度機械臂三維空間避障規劃
關鍵詞：粒子群優化算法，六自由度機械臂，三維空間，避障規劃，路徑優化，機器人技術
參考文獻：
[1]朱戰霞,靖颯,仲劍飛,等.基于碰撞檢測的空間冗余機械臂避障路徑規劃[J].西北工業大學學報, 2020, 38(1)
:8.DOI:CNKI:SUN:XBGD.0.2020-01-023.
[2]馬宇豪.六自由度機械臂避障軌跡規劃及控制算法研究[D].中國科學院大學[2024-06-08].
圖1 六自由度機械臂三維空間避障規劃示意圖
基于粒子群優化算法的三維避障路徑規劃
1.1 路徑規劃問題描述
路徑規劃是指在已知環境信息的情況下，確定從起始點到目標點的最優路徑，并且該路徑不能與環境中的障礙物相交。具體來說，假設環境內存在多個障礙物，路徑規劃的目標是找到一條從起始點到目標點的最短路徑，同時確保該路徑避開所有障礙物。
如圖2所示，在一個三維空間中，有若干障礙物分布在路徑上。需要通過路徑規劃算法計算出一條從起始點到目標點的最短路徑，并且該路徑不與任何障礙物發生碰撞。這種路徑規劃在機器人導航、自動駕駛和工業自動化等領域中具有重要應用。圖1展示了一個典型的三維空間避障路徑規劃問題。
圖2 三維空間避障路徑規劃問題描述
1.2 粒子群優化算法求解
粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優化算法，模擬了鳥群覓食等自然現象，通過個體間的信息共享來尋找最優解。該算法具有簡單、易實現和全局搜索能力強等優點，非常適合用于復雜環境下的路徑規劃問題。
PSO算法基本原理
粒子表示：在路徑規劃問題中，每個粒子代表一條從起始點到目標點的路徑。粒子的位置信息由路徑上的多個節點坐標構成。
展開 168基于matlab的六自由度并聯搖擺臺的反解控制算法 ￥35.9
基于matlab的六自由度并聯搖擺臺的反解控制算法，stewart平臺，配有GUI界面，可以自定義角度，桿長等參數。設定動平臺位姿即能得到電機參數。程序已調通，可直接運行。
六自由度機械臂五次多項式軌跡規劃（Fivejtraj_Function自編寫函數） ￥56
clear,clc,close all
format compact
robotModel=4;DH_Param;JointNum=length(DH);
ROCR6v2 關節2、3偏置
qlim=deg2rad([-179,179;-146,146;-146,146;-179,179;-179,179;-179,179]);
for i=1:JointNum
L(i)=RevoluteMDH('d',DH(i,3),'a',DH(i,2),'alpha',deg2rad(DH(i,1)), ...
'offset',deg2rad(DH(i,4)),'qlim',qlim(i,:));
end
robot=SerialLink(L,'name','robot');
robot.display();
robot =
robot:: 6 axis, RRRRRR, modDH, fastRNE
+---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| j | theta | d | a | alpha | offset |
+---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| 1| q1| 0.1215| 0| 0| 0|
| 2| q2| 0.1225| 0| 1.5708| -1.5708|
|
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