Thrun Burgard Fox 合著的概率机器人，概率机器人学的入门经典，机器人学的必读书目。

连续机器人示例 连续机器人具有弹性连杆，该连杆能够进行大规模的连续变形。 此仓库包含示例脚本，用于模拟各种设计范例的连续体机器人。 每个示例均附有PDF格式的简短文章。 动机 介绍连续体机器人建模 演示动态仿真等高级概念 传播已发表的学术成果 连续体和软机器人技术问题的学习曲线可能比较陡峭。 机器人运动的力学通过微分方程来描述。 控制机器人可能依赖于编写仿真循环，以交互速率从数值上解决机器人行为。 尽管存在难以在软件中概括的基本复杂性，但是此回购旨在通过示例作为学习辅助工具提供更简单的途径。 这些示例从简单开始，逐步构建以呈现越来越复杂的模型。 代码是C ++，其中一些示例也在MATLAB中实现。 建议将Qt与C ++示例一起使用，因为项目组织文件为“ .pro” Qt格式，Qt的绘图功能用于可视化模型，事件系统用于演示交互式仿真。 先决条件 Qt（ ） PDF查看器 MATLAB（

RobotCar数据集SDK 此回购包含示例MATLAB和Python代码，用于查看和操作来自和。 目录 extrinsics ：车辆传感器之间的extrinsics校准 matlab ：用于查看和处理数据的示例matlab代码 models ：相机型号。 有关如何使用这些示例，请参见示例python或matlab代码 python ：用于查看和处理数据的示例python代码 tags ：每个数据集的标签列表 取得资料 牛津RobotCar数据集 要获取数据，请访问数据集。 下载被分块到.tar文件中，每个文件不超过5GB，其中每个块对应于所有传感器的相同时间窗口。 建议将所有tar文件提

Robotics-Visibility-Graph 使用旋转平面扫描算法的可见性图实现。 ####它的外观： ==================

避免加速度和速度障碍的相互碰撞 我们提出了一种考虑到加速约束的移动机器人避碰方法。 我们讨论了在移动障碍物中导航单个机器人的情况，以及在导航公共工作空间时相互避免碰撞的多个机器人的情况。 受速度障碍概念的启发，我们引入了加速度－速度障碍（AVO），以使机器人在遵守加速度约束的同时避免与移动障碍物发生碰撞。 AVO表征了机器人可以安全地达到并采用的比例控制加速度所采用的新速度。 通过让每个机器人承担避免成对碰撞的责任的一半，我们将此概念扩展为针对多机器人设置的相互避免碰撞。 我们的设计可确保无冲突导航，即使机器人独立且同时行动而无需协调。 我们的方法是为完整的机器人设计的，但也可以应用于运动约束非完整的机器人，例如汽车。 我们已经实现了我们的方法，并且在具有大量机器人和障碍物的具有挑战性的环境中显示了仿真结果。 版权所有2010北卡罗莱纳大学教堂山分校 根据Apache许可版本2.0（“

1 INTRODUCTION 1 1.1 Uncertainty in Robotics 1 1.2 Probabilistic Robotics 3 1.3 Implications 5 1.4 Road Map 6 1.5 Bibliographical Remarks 7 2 RECURSIVE STATE ESTIMATION 9 2.1 Introduction 9 2.2 Basic Concepts in Probability 10 2.3 Robot Environment Interaction 16 2.3.1 State 16 2.3.2 Environment Interaction 18 2.3.3 Probabilistic Generative Laws 20 2.3.4 Belief Distributions 22 2.4 Bayes Filters 23 2.4.1 The Bayes Filter Algorithm 23 2.4.2 Example 24 2.4.3 Mathematical Derivation of the Bayes Filter 28 2.4.4 The Markov Assumption 30 2.5 Representation and Computation 30 2.6 Summary 31 2.7 Bibliographical Remarks 32

ROS_ROBOTICS_PROJECTS（ROS机器人项目）机器人操作系统是机器人研究中最广泛使用的软件框架之一，也是公司模拟，模拟和原型机器人的软件框架之一。将ROS的知识应用于实际的机器人是比人们更难的实现，但这个标题将给你什么你需要创建自己的机器人在任何时间！ 这本书包含超过14个ROS机器人项目，可以原型，而不需要很多的硬件。本书首先介绍ROS及其安装过程。在讨论了基础知识之后，你将被通过一些伟大的项目，如建立自驾车，自主移动机器人，以及使用深度学习和ROS的图像识别。你可以找到ROS机器人应用程序的初学者，中级和专家级内！ 这本书将是一个机器人爱好者的真正想要做的东西大的领域的完美的伴侣

开放运动计划库（OMPL） Linux 视窗 这是OMPL.app，它是OMPL的扩展版本，它增加了对网格加载和碰撞检查以及简单GUI的支持。 访问以获取详细的安装说明。 OMPL.app具有以下必需的依赖性： （1.58版或更高版本） （版本3.5或更高版本） （3.3或更高版本） （版本3.0.1270或更高版本） （0.3.1版或更高版本） 以下依赖项是可选的： （用于GUI） （用于GUI） （需要生成Python绑定） （需要使用Open Dynamics Engine编译对计划的支持） （需要在上创建文档的本地副本） 安装依赖项后，您可以在Linux，macOS和MS Windows上构建OMPL.app。 转到OMPL.app的顶级目录，然后键入以下命令： mkdir -p build/Release cd build/Re

IKBT 一个基于python的系统，用于使用行为树进行动作选择来生成机械手逆运动学问题的闭式解。 最新消息 2021年3月 升级到Python3（主要是在打印语句和新的python3-sympy中添加括号）。 新的“主要”分支提供了更多受人尊敬的术语。 2020年2月 BH已修复UR5回归-现在可以再次使用，并且解决方案输出不再显示实际解决方案中不需要的角度和变量。 使用分支RepairUR5Regression获取最新和最高版本。 2019年七月 针对＃15和＃18的工作仍在进行中（这很艰难！）。 但是，已经修复了一些较小的错误，这些错误现在在“测试”分支中。 请尝试该分支并发布问题。 谢谢。 2019年五月 BH正在研究解决方案图的新实现并生成解决方案列表（乍一看似乎更加棘手！）。 我已经将这项工作带到一个专用的repo分支上，以使此页面清晰可见，但是很快就会合并并提交。 这项工作

endmodule 图6.46 用生成循环语句定义n位逐位进位加法器 例6.26 在图6.33中，我们列出了16选1多路选择器Verilog代码，该代码实例引用了五个4 选1多路选择器电路，这个4选1多路器电路由一个独立的名为mux4to1模块提供。 16选1多路选择器也可以使用任务（task）来描述，见图6.47所示。 注意观察关 键的不同点。任务mux4to1包含在模块mux16to1中。在always模块中通过case语句 来调用任务。任务的输出必须是一个变量，因此 g 是 reg 型。 module mux16to1 (W, S16, f); input [0:15] W; input [3:0] S16; output f; reg f; always @(W or S16) case (S16[3:2]) 0: mux4to1 (W[0:3], S16[1:0], f); 1: mux4to1 (W[4:7], S16[1:0], f); 2: mux4to1 (W[8:11], S16[1:0], f); 3: mux4to1 (W[12:15], S16[1:0], f); endcase