matlab最简单的代码差动驱动机器人运动 MATLAB脚本，用于在2D环境中模拟简单的轮式移动机器人并探索用于航位推算位置跟踪的运动学模型。 差速驱动移动机器人的运动模型 在任何移动机器人技术项目中，知道如何估计机器人的位置对于任何应用程序都是至关重要的。 要确定机器人在其环境中的位置，需要某种模型来根据对机器人的控制输入来估计其位置。 最常见的是，我们使用机器人的线速度和旋转速度作为运动学模型的输入。 这些速度可以来自多种来源，例如机器人，惯性测量单元或车轮编码器的指令速度。 对于此应用程序，我们将考虑最常见的情况之一：使用车轮编码器跟踪差动驱动机器人的2D姿态。 基础知识 在进入代码之前，让我们花一些时间定义一些术语，并提供一些您之前可能已经看到的基本背景信息。 但是为了完整起见，对于可能是第一次接触此信息的读者，我将在这里重新介绍其基础知识。 首先要定义的是“全局框架”或“世界框架”。 这是用于定义机器人所处环境的坐标系。 对于此项目，我们正在考虑使用2D机器人，因此它将存在于2D x，y全局坐标系中。 我们将定义机器人的2D姿势如下： 机器人的姿势与其在全局框架内的x，y位置

我们研究了在 makespan（最后到达时间）标准上的图（MPP）上的最优多机器人路径规划问题。 我们实现了 A* 搜索算法来寻找解决方案。 在 MPP 实例中，机器人被唯一标记（即，可区分）并被限制在 nxn 平方连接图中。 在没有碰撞的情况下，机器人可能会在一个时间步长内从一个顶点移动到相邻的一个顶点，这可能发生在两个机器人同时移动到同一顶点或沿同一条边向不同方向移动时。 我们的 MPP 公式的一个显着特点是我们允许机器人在完全占用的循环中同步旋转。 为了解决上述问题，我们实施了 A* 算法，以从给定的初始 3x3 机器人位置和所需的 3x3 机器人位置中找到最佳路线。 第一个算法开始构建图，其连接向我们展示了可能的运动。 然后我们将其扩展为基于时间的图。 根据时间扩展图，每个时间步长都复制所有节点。 这意味着如果我们有 3x3 节点作为给定的例子，我们将在我们的时间扩展图中有 3

关于绳子驱动的超冗余机械臂的控制方案和研究，本文是刘天亮写的论文，非常详细，给需要的人参考一下。

机器人框架指标报告 通过解析robotframework output.xml文件创建出色HTML（仪表盘视图）报告 样品报告 v3.2.2新增功能 用于解析指标报告output.xml的源代码 这个怎么运作： 使用robotframework API读取output.xml文件 获取套件，测试用例，关键字，状态和经过的时间值 使用Beautifulsoup将数据转换为html报告 如何在项目中使用： 步骤1安装漫游器 情况1：使用点子 pip install robotframework-metrics==3.2.2 (from RF4.0) pip install robotframework-metrics==3.2.0 (below RF4.0) 情况2：使用setup.py（在根目录内克隆项目并运行命令） python setup.py install 情况3：对于最新更

G 代码 Arduino 库 这是一个允许任何机器或机器人由 G 代码控制的库 特征 串行或字符输入 可定制 什么是 G 代码？ G-Code 是 3D 打印机和 CNC 用来创建零件的指令。 G-Code 是一组发送给机器控制器执行的指令命令。 位置、进给率和使用的刀具是 G-Code 可以控制的一些项目。 G-Code 可以从计算机发送或保存在 SD 卡上。 为什么要创建这个库？ 该库允许任何机器或机器人由 G 代码控制。 它使得使用 CNC 和机器软件进行设置变得快速而容易，并且可以更好地控制通信和命令。 为什么要用这个？ 如果您的项目需要计算机控制或一组指令，像这样的库将有助于简化这一过程。 职能 设置 代码（）， gcode（void（* CallBack）（））， gcode(int numbercommands, commandscallback *commandAr

库卡机器人高级编程

dp算法源代码matlab Robot-arm-Matlab-simulation & Tangram-recognition 你好呀。 我是王志宇，这个项目是我本科自动化专业的毕业设计。 它于2017年5月完成，大约是两年前。 然而，最近我发现我没有很好地收集源代码。 然后我决定利用我的一些业余时间来回忆和重写一些Matlab源代码，并且对这个有趣的项目也写了一篇可读的介绍。 希望每个人都能从中得到自己想要的。 从标题可以明显看出，这个项目由两部分组成，机械臂模拟，多色七巧板识别。 所以这里涵盖了 2 个领域，机械臂控制和模拟以及计算机视觉。 特别地，我使用Peter Corke教授发布的工具箱构建了一个6轴机械臂模块。 除此之外，识别部分是通过传统的ROI提取和分析方式完成的。 基本上，trangrams 是通过它们的颜色信息来识别的，我最近也在用 ML 的方式解决这个问题。 下面我们正式开始介绍。 入门 该项目的最佳参考书是 Peter Corke 教授撰写的书， 。 此外，所有信息也可以在 Peter Corke 教授的个人网站上

受中间鳍和/或成对鳍（MPF）鱼的波动启发，仿生起伏鳍具有更高的可操作性，更低的噪声和更高的效率，有望用于水下任务。 在本研究中，提出并实现了耦合计算流体动力学（CFD）模型，以促进仿生起伏机器人的流体动力学效果的数值模拟。 在三个典型的期望运动模式（行进，偏航和偏航偏航）下，通过计算和实验研究了由两个仿生起伏鳍推动的水下机器人的水动力行为。 此外，通过在相同运动学参数集下的CFD和实验结果之间的比较，揭示并讨论了仿生波动模式中的几种特定现象。 对于起伏机器人的动态行为所做的贡献对于研究推进机构和控制算法具有重要意义。

修正日志（2022/03/18） 发现文章中的链接不能打开，因此上传了在原有的基础上添加了机器人实例的修正文件。对于各种原因无法访问该网站的小伙伴们，可通过该资源下载MATLAB机器人工具箱10.3.1版本；本资源已设置不允许动态调节积分。若发现所需积分超过原定设置积分，请及时联系本人进行修改。 robot-10.3.1 文件大小：22.46 MB 创建时间：2020 年 4 月 2 日 更新日期：2020 年 2 月 19 日

android-robot-control-app 用于通过蓝牙从智能手机控制 Arduino 机器人和玩具的 Android 应用程序