下载最新的发行代码=> ZIPFILE请参见标签。 库卡机器人的例子。 程序加载了 2 个 ChainVectors（项目），每个包含 8 个 Segment（关节）。 这给这个例子带来了 16 个控制轴。 这没什么特别的。 只需动态构建您的程序。 受控轴的数量是动态的。 可以是旋转的，平移的。 没关系。 感谢KDL coronos逆运动学和OpenCascade库！ 机器人在 xml 配置文件中指定。 每个项目都需要一个 xml 配置文件。 在配置文件中，指出了机器步骤文件。 运动学模型也以简单的方式在 xml 文件中定义！ 不需要dh参数！ 包括文件和图纸。 此代码可用作 OpenCascade 信息中心。 玩得开心。 待续。

Robot_localization_HMM 目的是将隐马尔可夫模型应用于定位问题。 考虑一个具有定位任务（从可用数据推断出它在哪里）的机器人，该机器人给出了世界地图以及一系列感知和动作。 如图所示，机器人被放置在迷宫般的环境中。 该机器人配备了四个声纳传感器，可以在每个罗盘方向（NSEW）上指示是否存在障碍物（图中的外墙还是正方形）。 我们假设机器人具有正确的地图。 机器人执行动作“移动”以移动到相邻或相邻的正方形之一。 X t ：状态变量，表示机器人在离散网格上的位置。 dom （ X t ）= {s 1 ，...，s n }： X t的域为空正方形的集合。 NEIGHBOURS（s）：相邻的空正方形的集合，并让N（s）为该集合的大小。 移动动作的过渡模型为： 假设所有正方形的分布均匀； P（ X o = i）= 1 / n 。 E t ：传感器变量，可以有16个可

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KUKA ROBOT简介及各轴使用说明，可提供更多有关KUKA 资料

机器人学习研究框架 RL算法 PPO DDPG TD3 SAC IL算法 公元前 盖尔 数模转换器 目录 run.py ：只需启动main.py main.py ：设置实验并使用trainer.py培训 trainer.py ：包含培训和评估代码 algorithms/ ：所有RL和IL算法的实现 config/ ： config/__init__.py超参数 environments/ ：注册环境（OpenAI Gym和Deepmind Control Suite） networks/ ： networks/实现，例如政策和价值功能 utils/ ：包含辅助函数 先决条件 Ubuntu 18.04或更高版本 Python 3.6 Mujoco 2.0 安装 安装mujoco 2.0并将以下环境变量添加到~/.bashrc或~/.zshrc # download mujoc

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玩具机器人模拟器 目录 描述 玩具机器人模拟器是一个交互式CLI应用程序。 该应用程序是一个玩具机器人的仿真，它在尺寸为5单位x 5单位的方形桌面上移动。 桌子表面没有其他障碍物。 机器人可以在桌子的表面上自由漫游，但是必须防止机器人掉落或破坏。 必须防止可能导致机器人从桌子上掉落的任何运动，但是仍然必须允许其他有效的运动命令。 环境环境 跨平台。 该应用程序可以直接在OS X，Microsoft Windows，Linux平台上运行，而无需进行特殊准备。 系统依赖关系和配置 要运行该应用程序，您需要： ，一个开放源代码，跨平台的运行时环境，用于开发服务器端Web应用程序。 ，Node.js服务器平台的软件包管理器。 Node.js装有npm。 要运行该应用程序的测试，您需要： ，一个用于JavaScript的行为驱动开发测试框架。 安装它： $ npm instal

Raspbarry_Tensorflow_Robot 基于Tensorflow的树莓派智能识别机器人 实现功能 1.通过树莓派GPIO口控制机器人前后左右移动以及机械臂运动，通过步进电机控制摄像头上下移动。（采用非阻塞输入） 2.使用Tensorflow进行图像识别。 3.使用RPI Cam web 接口将视频信息实时传送到web端。 4.取识别的内容中可能性最大的进行语音输出。

Web 提供了一个将机器人连接到互联网的独特机会，让世界各地的人们都可以控制和监控系统机器人。 本研究旨在收集机器人运动采集参数的测量值。 假设使用 LAN 和 WAN 时指令执行的速度是不同的。 尽管如此，预计手臂机器人能够通过网络控制的应用程序将物体移位到所需的角度。 方法如下： 树莓派在数据库中采集数据并对存储的数据进行分析。 该系统将基于为提升物体而开发的算法工作。 然后，通过基于网络的用户界面，互联网用户可以控制机器人手臂，以便随时随地操作实验仪器。 该机器人的开发基于 AT-mega 平台，该平台将连接到作为服务器运行的机器人上的微芯片。 结果是机械臂能够准确地将物体放置在指定位置，经过测试，该机器人的意义在于它成为了安全、轻松、快速地选择和放置危险物体等许多问题的解决方案。

数据融合matlab代码四足机器人 具有自主功能的低成本四足机器人 目的是开发一种低成本的四足机器人，使其具有在不规则地形上自动行驶的能力： 四足动物采用5bar-5R机制设计，使我们能够将所有执行器安装在机器人的底盘上，从而最大程度地减小了腿部的惯性矩。 碳纤维增强聚合物管用于制造该机构的连杆，以保持其轻盈。 通过使用适当的材料和其他减轻重量的技术，我们可以将机器人的重量限制为1.15千克。 对机器人的各种机械组件进行应力分析，以防止发生故障。 实施了材料优化以减轻重量并加强组件。 在开发了5bar-5R闭合链的URDF之后，ROS与机器人集成在一起。 然后，在八个执行器中的每个执行器上都设置了ROS控制器，以实现联合控制。 在仿真中，将立体相机和IMU传感器与机器人集成在一起。 扩展卡尔曼滤波用于两个传感器数据的融合，以产生非常精确的里程计。 推导了机器人的运动方程式。开发了基本控制器，以提供对脚趾的运动并在给定命令速度的情况下生成各种类型的运动。 使用基于凉亭的物理仿真器对机器人进行了测试，以验证派生的方程式，检查机器人的稳定性并测试基本控制器的效率。 查找有关机器人的更多信息。