解析：One-API 与 New-API 核心原理
2025/12/20 20:57:32
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手把手教你学Simulink--协作机器人场景实例：基于Simulink的协作机器人冗余自由度优化仿真
一、引言：为什么做冗余自由度优化？——协作机器人的“灵活性与效率倍增器”
挑战：
二、核心原理：冗余自由度优化的“数学框架与算法”
1. 冗余自由度定义与逆运动学
2. 优化问题数学表达
3. 核心算法：梯度投影法（Gradient Projection Method）
三、应用场景：7DOF协作机器人冗余避障与节能优化
场景设定
四、Simulink建模步骤（附核心代码与模块）
1. 主电路搭建（Simscape Multibody + Robotics System Toolbox）
2. 核心模块实现（MATLAB Function代码）
（1）7DOF机器人雅可比矩阵计算模块
（2）梯度投影法优化模块（核心！）
（3）避障约束模块（障碍物距离计算）
3. 信号流连接（核心逻辑链）
五、仿真结果与优化性能分析
1. 仿真参数设置
2. 关键波形分析（冗余优化优势验证）
（1）末端跟踪误差对比
（2）关节力矩优化效果（7DOF vs 6DOF）
（3）避障性能（障碍物附近t=3∼5s）
（4）运动平滑性（关节加速度）
六、进阶优化方向（冗余自由度深化）
1. 多目标优化（力矩+平滑性+避障）
2. 自适应梯度投影法
3. 在线奇异性规避
七、总结
附录：工具与代码清单
1. 核心代码文件
2. Simulink模型文件
3. 工具依赖