IKPy 演示版 IKPy可以做的实时演示（单击下面的图像查看视频）： 另外，还提供IKPy的演示： 。 特征 使用IKPy，您可以： 计算每个现有机器人的逆运动学。 计算位置，或两者的逆运动学 使用任意表示法定义运动链：DH（Denavit–Hartenberg），URDF，自定义... 从URDF文件自动导入运动链。 使用预先配置的机器人，例如或poppy-torso IKPy是精确的（最多7位）：唯一的限制是您的基础模型的精度，并且速度快：完整的IK计算从7毫秒到50毫秒（取决于您的精度）。 绘制运动链：无需使用真实的机器人（或模拟器）来测试算法！ 定义自己的逆运动学方法。 用于分析和分析URDF文件的实用程序： 此外，IKPy是纯Python库：安装仅需几秒钟，并且不需要编译。 安装 您有三种选择： 从PyPI（推荐）-只需运行： pip install

MATLAB和Simulink Robotics Arena视频以及步行机器人博客文章的示例文件。 有关更多信息和链接，以及下载此提交的旧版本，请参阅 GitHub 页面： https : //github.com/mathworks-robotics/msra-walking-robot 如有任何问题，请发送电子邮件至 robotssarena@mathworks.com。

Loomo远程：电话应用 该项目是 API的展示。 它由该项目和的。 它允许用户远程控制机器人，播放声音，使用文本到语音转换以及显示Loomos前置摄像头的视频。 主要特征 Loomo的大多数SDK功能的示例代码 使用Loomos Connectivity API连接到机器人并传输命令/数据 头部控制（将头部转向侧面并上下移动） 通过操纵杆进行手动基础控制（前进/后退和转向加速） 相机流 文字转语音和文件播放展示 Loomo的VLS模式的运动展示 语音识别和命令解析 表情符号功能展示 入门 先决条件 Segway Loomo开发人员套件-用于实际测试的机器人 Android手机或模拟器 Loomo和电话都需要连接到同一Wifi网络 正在安装 将git repo克隆到您指定的文件夹中。 使用Android Studio打开项目 通过电缆连接Android手机或启动模拟器 在设备上部

对机器人覆盖路径导航的算法的调研和介绍，一个不错的文章

State estimation for Robotics.pdf

这是Peter Corke开发的在matlab平台上运行的robotics_toolbox 10.4版本对应的操作手册，其中详细介绍了该工具箱的功能及各自类封装说明。

Robotics: Aerial Robotics第1、2周的作业附件及编程作业说明及编程作业。详细的课程笔记见博客。

三本机器人领域的著作，1 BRUNO Siciliano, Robotics Modeling,Planning and Control. 2 Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox, Probabilistic Robotics, The MIT Press, 2005. 3 Probabilistic Robotics中文对照版本

在本文中，您将学习如何通过Arduino和L293D控制直流，步进和伺服电机。

无人驾驶大牛现Udacity创始人Thrun的经典之作，也是无人驾驶定位的经典理论和实践教材。