Matlab机器人控制的仿真使用遗传算法优化神经网络-机器人控制的仿真，使用遗传算法优化神经网络.rar 机器人控制的仿真，使用遗传算法优化神经网络

先进PID控制MATLAB仿真 PDF 高清文字版，本书从仿真的角度系统地介绍了PID控制的基本理论、基本方法和应用技术

Robust and adaptive control

本实例适用于6轴联动机器人的研究与学习，示例的机器人完全实现了6轴联动，示例中机器人速度可以调节【目标点位置可以编辑】，【目标点位置可以编辑】，【目标点位置可以编辑】，重要事情说三遍。本例有源码可供学习，系统为作者原创。如果你有更好的意见与建议，请联系作者。

用MFC编程的程序，有界面，能够控制机械臂的正反解

使用步骤： 步骤1：设置包含项目文件的文件夹的路径第 2 步：加载 Project_Workspace.mat 第 3 步：运行 Mobile_Robot_Simulation.m 第四步：在Simulink中打开Main_Simulation.mdl，自定义仿真时间、输入、模糊逻辑规则等。 第 5 步：运行 Main_Simulation.mdl 第 6 步：运行 Simulation_Plots.m 基于超前滞后补偿，PID和模糊逻辑的野外测量移动机器人平台控制系统的设计和仿真要自定义此代码，您需要： 1- 改变直流电机常数的值2- 改变超前滞后补偿的零点3-改变PID控制器的增益4- 改变模糊逻辑控制器的规则================================================== ======================== +++++++++

包含的模拟具有一个玩具世界，其中 e-puck2 机器人正在四处移动。 它展示了使用 MATLAB 控制器控制 Webots 中模拟机器人的可能性。 该机器人配备了传感器，包括 RGB 摄像头和距离传感器。 MATLAB 控制器程序使用 RGB 相机执行图像处理以进行边缘检测，并将结果显示在交互式 MATLAB 图形中。 该图还包括红外接近传感器值的实时显示。 最后，一个监督进程将机器人的轨迹传送给 MATLAB 程序，该轨迹也绘制在图形上。

四元组 这是用于在Raspberry Pi上运行的四足机器人的基于ROS的控制器。 有步态发生器，单眼视觉测距仪，稀疏的SLAM（进行中）和用于机器人本身的模拟器。 该机器人最终将具有机器学习系统的集成元素。 步态和路径规划将受不同的ML算法影响。 要求 我使用的ubuntu Mate可以直接安装在树莓派上。 从那里使用'sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full'安装ROS dynamic 这将下载ROS和该项目所需的所有依赖项。 跑步 可以通过调用“ roslaunch quadquad_gazebo basicworld.launch”来运行模拟器 步态控制器可以通过调用“ python /path/to/gait_controller.py”来运行 视觉里程表（自我运动）和SLAM可以通过调用“ rosrun quadquad_v

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