简单的机械臂知识与python代码的实现，希望对您有所帮助
注意这是python文件，且代码主要用到机器人工具箱和其相关的依赖库，因此，如果您想在本地成功运行代码，您首先需要搭建好python环境并且安装roboticstoolbox-python
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roboticstoolbox版本： 0.11.0
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python环境： anaconda3
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conda版本： 4.12.0
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python虚拟环境： python3.9
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此中代码均以在上述配置下通过测试
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python环境搭建
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您可以使用conda环境，并用它创建一个单独的robot环境用于您的项目
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您也可以直接使用python通过pip安装，这并不会对roboticstoolbox的使用有丝毫影响
建议您使用conda环境，这也是目前python编程的主流环境，其具有强大的包管理功能，并且它允许您创建特定python版本的编程环境 ( 即便您指定的是已经停止维护的python2环境 )。相关conda基础命令行使用方法见本栏底部“补充说明”部分。
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下载anaconda
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注意事项
- 在下载前，请注意您的系统类别，目前，anaconda支持 Windows / macOS / Linux 版本
补充说明
注：下方所有尖括号内容均为您自定义内容，因此您在使用时不要忘记删掉尖括号哦
conda查询版本号：
conda --version 或 conda -V查看conda已安装的库：
conda listconda创建[可选项：python版本指定]新环境：
conda create -n <env_name> [python=<version>] 或 conda create --name <env_name> [python=<version>]conda创建包含特定工具包的新环境：
conda create -n <env_name> <pkg_name1> <pkg_name2>... 或 conda create --name <env_name> <pkg_name1> <pkg_name2>...conda复制环境：
conda create -n <new_env_name> --clone old_env_nameconda安装命令：
conda install <pkg_name>(注：默认安装最新版本工具包，如需安装指定版本，请将<pkg_name> -> <pkg_name=version>)
激活conda环境：
conda activate <env_name>退出当前conda环境：
conda deactivate删除conda环境：
conda remove -n <env_name> --all更新conda：
conda update conda查询conda已有环境：
conda env listconda查看工具包详细信息：
conda info <pkg_name>conda管理环境内工具包：
conda list -n <env_name> # 查看指定环境的已有工具包 conda install -n <env_name> <pkg_name> # 在指定环境内安装工具包 conda remove -n <env_name> <pkg_name> # 删除指定环境的指定包这里的所有指令均在Ubuntu系统conda4.12.0版本下通过测试，您激活环境后可以正常运行各种命令
pip install roboticstoolbox-python
这里，我仅针对安装过程中项目组遇到的最常见的由安装工具箱依赖项引发的报错提供一种解决办法：
场景描述如下：
如果您使用的是Windows系统，且在使用pip命令安装机器人工具包的过程中遇到个别依赖项安装失败的报错，不要急，您可以先尝试以下方案。
1. 查看本地编译环境
您可以先查看您的本地C/C++的编译环境，在工具包的众多依赖项当中，有一些包为了提高运行效率，其底层采用的是C/C++语言编写，因此，
这就将导致其对您的本地C/C++编译环境有所要求。若您的C/C++编译组件过于滞后，您将无法正确解析或编译处理来自这些依赖包底层的一
些请求。
2. 安装符合要求的软件
如果您符合上述情况，建议您可以安装Visual Studio 2019或更高版本并将其路径添加至系统环境变量，这将保证您在需要它时系统能自
动通过环境变量提供的路径信息顺利找到它，不要忘记在安装过程中勾选C++模块，这将帮助您解决由C++编译引起的环境问题而引起的安装
报错。
3. 提问与分享
如果上述解决方案对您的报错不起作用，也请您不要气馁，您可以认真解读系统提示您的报错信息，或是将其复制到浏览器中查询解决方案，
另外，我也同样欢迎您随时在Github上发布您的问题(这会让您的问题被更多人看到,您可能会因此收获更多的解决方案)，我非常希望可以
和您共同探讨，提供我力所能及的帮助。当然，也随时欢迎您通过下方我的个人邮箱与我联系。
如果您发现或顺利解决了一些额外的报错问题，我也强烈建议您把它拿出来分享，这将会对后人有非常大的帮助，并能很大程度上增加报错本身的意义。
本仓库中提供了一份现成的Robot-Arm实体控制代码，以便您与上述roboticstoolbox机器人工具箱配套使用。
其采用Dynamixel系列电机提供动力支持，通过Python和对应的dynamixel_sdk库进行电机控制并获取电机运动过程中所需运动参数的反馈，有需要者可以直接克隆此库并在您的代码中调用它。
注意！！
注意：为了让代码对新手依然能保证其比较友好的使用体验，因此，我在代码中已进行了详尽的使用规范说明，并在结尾附有传参的案例，这些都可以帮助您快速学习代码以及它所涉及到的原理知识
您可以点击这里查看Dynamixel_SDK的官方存储库的更多信息和代码示例,在该存储库中，您可以获得您需要的绝大多数信息以及代码示例：
https://github.com/ROBOTIS-GIT/DynamixelSDK
如果您想了解更多关于dynamixel产品中各个系列电机的更多知识，您可以点击这里前往Dynamixel官网,或者您也可以访问如下链接：
https://emanual.robotis.com/
您也可以点击这里查看更多关于Python中的Dynamixel_sdk库的相关API使用案例，但我不确定它们是否已过期：
https://emanual.robotis.com/docs/en/software/dynamixel/dynamixel_sdk/sample_code/python_read_write_protocol_2_0/#python-protocol-20
最后，如果您觉得此中代码和信息对您有帮助，您可以Fork该存储库至您的仓库列表或点亮星星，无论如何，这些行为都将会方便您在后期发布相关的问题信息并查看本仓库的状态。
补充说明
通过复刻仓库，您可以自由地尝试更改而不会影响原始项目
我的个人联系方式：
Email：[email protected]
路漫漫其修远，这里送给大家两句话，望您与我谨记于心：
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 ——《周易》 不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。 ——《荀子·劝学》
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