机器人视觉与控制Matlab算法基础,本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。

机器人扫地程序

robot-cleaner-master.zip

Introduction to Mobile Robot Control

欧拉公式求长期率的matlab代码机器人运动计划的有效轨迹优化-示例 用于机器人运动计划的有效轨迹优化示例 相依性 -Chebyshev函数的数值工具 -用于自动区分的符号工具 用法 运行MainDemo.m并按照说明进行操作。 可用的演示 [0] 2D Scara机器人，具有运动学约束的时间最优运动 [1] 2D Scara机器人，具有运动学约束的避障 [2] 2D Scara机器人，具有动力学约束的避障 [3] 2D晶圆搬运机器人，避免使用运动学约束，请参阅“考虑了使用概率路线图方法进行运动学约束的机械手的轨迹规划”。 于小文等，2017年，或“工业机器人的智能控制和规划”。 于钊，2018。 对于6轴机器人机箱，请使用的FANUC M20iA模型。 实现包括可视化，正向和逆向运动学，逆向动力学（递归牛顿欧拉方法或rNE）以及正向动力学（铰接体算法或ABA）以进行规划计算。 从ARTE修改了一些参数（零偏移，关节极限） [4] 6轴机器人，在动态约束（速度限制，扭矩限制和扭矩率限制）下的时间最优控制。 可以选择是否在成本函数中使用正则项。 如果不是，则运行“纯”时间最佳控制结果，该

野火IM机器人应用 作为野火IM机器人应用的演示，本工程仅演示机器人应用的接口。其中用到图灵的免费版。 编译 mvn package 图灵 本应用使用了，需要申请到atuling_key，并配置到robot.properties中去。用户也可以自行更换为自己的机器人应用。如果不想使用图灵机器人，可以在配置里把参数use_tuling设置为false. 修改配置 本演示服务有2个配置文件在工程的config目录下，分别是application.properties和robot.properties。请正确配置放到jar包所在的目录下的config目录下。 运行 在target目录找到robot-XXXX.jar，把jar包和放置配置文件的config目录放到一起，然后执行下面命令： java -jar robot-XXXXX.jar 使用到的开源代码 一个用于生成泛型的简易Builder

UR机器人详细三维图

robot-cases-selector-plugin插件，使用指南请查看另一篇博客

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