rviz是用于机器人操作系统（ROS）框架的3D可视化工具。 有关更多信息，请参见Wiki： : 该软件包包含从下载的Public Domain图标。 上游作者（2005-2009年）： 乌利斯（Ulisse Perusin） 史蒂文· Steven Garrity） Lapo Calamandrei 瑞安·科利尔（Ryan Collier） 罗德尼·道斯 安德烈亚斯·尼尔森（Andreas Nilsson） Tuomas Kuosmanen <

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划，提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法.双向RRT*算法同时创建两颗搜索树，交替进行相向搜索，同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择，以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线，以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行，对环境中的障碍物进行膨胀处理，再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点，缩短可行路径长度，再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验，验证了改进双向RRT*算法的有效性和优越性.

世界画布服务器 世界画布框架的一个组件，一个用于存储和访问世界语义信息的 ROS 堆栈，最初侧重于移动机器人的需求和用例。 World canvas server 是语义地图的存储管理器。 初始版本复制了语义映射的行为。 快速尝试 安装 使用 world_canvas.rosinstall 创建一个 world_canvas 工作区。 不要忘记安装依赖项： rosdep install --from-paths -i src 跑步 首先，启动注解服务器： roslaunch world_canvas_server world_canvas_server.launch debug:=true --screen 然后你需要用一些注释填充数据库（我们仍然没有编辑器:( 使用来自 world_canvas_server 包的 save_xxxx.py 脚本和 test/annotatio

最近在学unity，把官方教程中的项目做完以后，干脆就保存在csdn上好了，如果有朋友卡在哪了，可以直接对照，说真的即使是官方教程也有疏漏的地方，存在一些细微的小毛病，做出来以后能加入自己的理解，也是件挺有意思的事情吧，该项目教程可以在unityhub中的学习页面找到，这个是我做好的，解压后通过unityhub-项目-打开-选择该文件夹即可 注：需要unityhub和VS，前者用来打开项目，后者用来编辑脚本，请自行下载

叮当，在 Raspberry Pi 上的中文语音对话机器人/智能音箱项目

UR机器人示教器 SolidWorks2019 3D数模 附STP中性格式。

在本文中，提出了一种新颖的自适应鲁棒方法来对一类受执行器未建模动力学影响的柔性臂机器人进行建模和控制。 它显示了如何利用动态系统测量的实时信号来提高柔性机器人数学模型的准确性。 鉴于机器人手臂的弹性，柔性机械手具有被动和主动自由度。 非线性鲁棒控制器设计用于主动自由度，以使机器人在执行器存在未建模动力学的情况下能够遵循所需轨迹。 此外，表明在某些可行的条件下，为被动自由度设计了另一个非线性鲁棒控制器。 此外，为了将系统响应用于模型提取，提出了两个辅助信号，以提供足够的信息来从数字上提高系统动力学的准确性。 另外，在每种情况下都提出了两种自适应定律来更新两个引入的辅助信号。 结果，在主动自由度收敛到它们的期望轨迹之后，控制器控制被动自由度。 同时，从系统收集的用于更新辅助信号的信息提高了模型的准确性。 最后，给出了仿真结果以验证所提出控制器的性能。

米加微信自动发卡机器人是一款利用微信搭建一个发卡平台的软件， 微信自动发卡密软件，比网站发卡平台好用。用自己微信搭建一个自动发卡平台，不用担心被平台黑，收款直接到账微信，不掉单，没有手续费。添加商品无限制，添加卡密无限制，支持所有虚拟产品，需要的朋友快来下载使用吧。 米加微信自动发卡机器人特性 支持微信无限群发，微信定时群发，关键词自动回复，自动聊天机器人，操作简单只能化，米加专门开发的微信自

针对传统控制器存在启动输出转矩过大、误差收敛速度较慢及抖振的问题,采用“双幂次+指数式”趋近律设计滑模控制器,对下肢康复机器人关节进行直接控制,并在Matlab/Simulink环境下使用S函数对控制系统进行仿真分析。结果表明:采用传统的单幂次指数趋近率滑模控制,下肢康复机器人的位置与速度跟踪偏差较大,并且存在着明显的抖振现象;采用改进趋近率方法的滑模控制,不仅提高了跟踪精度和鲁棒性,而且能够有效削弱抖振。该研究提高了下肢康复机器人轨迹跟踪性能。

1.项目基于机器学习和语义识别技术，让机器人理解文本并进行合适的答复。通过使用语音与其交流，实现智能问答、智能音箱及智能机器宠物。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、ChatterBot 环境。 Python 3.6 及以上配置。基于 chatterbot 0.8.7 开发，打开 cmd 进入 python 所在的磁盘，输入：pip install –ignore-installed –upgrade chatterbot0.8.7 等待安装即可。 3.项目包括 6 个模块：模型构建、服务器端、客户端、语音录入、接口调用、模型训练及保存。需进入百度云官网：https://ai.baidu.com/，进入我的控制台，打开百度语音进入语音应用管理界面，创建一个新的应用，并记录 APPID、API Key 和 Secret Key 三个值；聊天窗口的 GUI 界面，包括当前用户显示、信息输入框、语音输入按钮、发送和关闭按钮等各种控件并绑定发送消息、输入消息等事件。模型训练这块，可以直接使用项目中训练的模型，也可以根据自己需求替换成其他模型，如使用ChatGPT等通用大语言模型