文章《工业机器人在MATLAB-Robotics中的运动学分析》主要探讨了工业机器人在MATLAB环境下使用Robotics Toolbox进行运动学建模和仿真的方法。文章首先提出了一种自动化处理系统的设计思路，该系统基于工业机器人，旨在解放工人从事繁重体力劳动并避免长时间在恶劣环境中工作的困境。为了实现该系统，首先需要在MATLAB Robotics Toolbox中建立机器人的运动模型，进而对6R（六自由度旋转关节）机器人的正运动学方程进行仿真验证。
运动学分析是机器人学的核心部分之一，主要研究机器人机构的几何运动特性，包括位姿、速度和加速度等。工业机器人的运动学分析通常分为正运动学和逆运动学两个方面。正运动学关注的是给定机器人关节参数时，机器人末端执行器的位姿问题；而逆运动学则需要根据机器人末端执行器的期望位姿来求解相应的关节参数。本文侧重于正运动学的仿真验证和关节轨迹的规划。
在进行运动学分析前，需要对机器人的每个关节进行建模。MATLAB Robotics Toolbox中的LINK函数可用于构建关节模型，其中参数alpha表示机器人关节连杆的扭角，A代表连杆长度，theta为关节的转角，D是相邻两连杆之间的偏距，sigma代表关节的变化类型。通过设置这些参数，可以定义出机器人的连杆结构，并构建整个机器人的数学模型。
文章提到的轨迹规划，包括关节轨迹规划和笛卡尔空间内的轨迹规划。关节轨迹规划关注的是在机器人的工作空间内进行关节角度的规划，而笛卡尔空间内的轨迹规划则是指对机器人的末端执行器在三维空间内的位移进行规划。这两种轨迹规划方法的实现需要对机器人的运动进行插补运算，进而确定机器人的运动轨迹。文章中说明了使用MATLAB Robotics Toolbox工具箱编写的命令程序，完成了这两种轨迹规划的仿真。
在MATLAB Robotics Toolbox环境下进行机器人运动学分析和轨迹规划仿真，不仅可以简化复杂的数学运算，提高工作效率，而且可以验证机器人在工作空间中的运动轨迹的正确性和合理性。这一工具箱的使用能够提供强大的数值运算和仿真能力，为6R工业机器人运动学分析和轨迹仿真提供了重要的参考依据。
另外，文章还提到了机器人运动学仿真器的使用，它在机器人运动学和动力学的基础上进行，讨论了机器人的运动规划及其方法。通过对机器人进行运动仿真，可以有效地减少数学模型的复杂性，降低计算量和动力学分析的工作量。
文章的作者是田国富和姜春旭，他们来自沈阳工业大学机械工程学院。田国富教授是博士后，主要研究领域包括机械系统的CAD/CAE技术、工程车辆设计与试验等。文章中提及的相关技术和方法，如LINK函数、运动学方程的仿真验证、轨迹规划等，对于从事机器人学研究和应用的专业人士具有参考价值。
这篇文章详细介绍了在MATLAB Robotics Toolbox环境下，如何对工业机器人进行运动学分析和轨迹规划仿真。这些技术的应用可以显著提高机器人操作的精确性和效率，有助于机器人技术在工业生产中的进一步应用和推广。
