达尔文-埃帕克  具有达尔文神经动力学大脑的俏皮机器人仿真 2012 年 10 月 – 2013 年 4 月 该项目是可以在机器人中实施的认知架构研究的一部分。 目的是实施基于达尔文神经动力学的算法，以进行实验并确定未来的改进。 实施的算法设计之一是解决方案（人工前馈神经网络）的演变，它可以学习如何玩多个游戏。 所有算法的实验都是使用 Webots 机器人模拟器进行的。 该存储库中的算法是在具有两个差速轮 E-puck 的机器人的模拟上实现的。 使用单个游戏对 E-puck 进行的实验导致了目标行为。 多个游戏的实施导致了平庸的解决方案，并导致修改算法以使用多目标优化。 已确定的进一步改进包括修改游戏以增加其复杂性并使其可进化。 一些视频： 避障： : 沿线： :

开源机器人仿真软件webots2021a的win10版本

webots7.0.3破解版，需同时下载6个部分的压缩文件，无需解压，直接安装即可，内含破解方法

Webots 机器人仿真平台(十三) 在ROS中发布传感器值 教程配套的ROS节点，详细的使用说明见博客 https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/105122098

Webots 机器人仿真平台(十二) ROS设置电机转速 教程配套的ROS节点，详细的使用说明见博客 https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/105122098

Webots 机器人仿真平台(十二) ROS设置电机转速 教程配套的模型文件，详细的使用说明见博客 https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/105122098

关节运动模拟 对于此项目，使用开源软件Webots，开发了一系列指令，以允许马德里Carlos III大学的Teo机器人的机械臂移动。 在这种特殊情况下，运动学问题的解决方案包括关节的运动，在这种情况下，机器人的运动通过两个已实现的函数进行：fwdKin（）在2个自由度的情况下作为参数接收，两个角度和invKin（）函数，该函数在2个自由度的情况下接收2个坐标。 fwdKin函数负责获得X和Z的位置，给定相对于肩膀的角度和针对肘部的角度（均以弧度表示），而也可以通过invKin（）函数获得。 获得机器人将要找到自己的X和Z位置，这样，如果仅靠关节的运动就不可能达到这些目标，则将获得一条错误消息。 对于已，存在10个动作序列，从半向上延伸的手臂运动到完全相反的位置，模拟了人类手臂常规运动可能具有的一些运动和位置。 为了表示这些运动的轨迹，肘和肩角均取45度的初始位置，并获得它们在X和

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。

基于Webots2019a的2轮小车的pid控制 包括控制器源码、模型、欢迎下载 讨论 小车在环境中可以避障 GPS定位 惯性环节测量角度

在ubutu20.04中使用webots仿真环境，建立一个简单的仿真机器人,并且使用eigen 和qpOASES编写MPC代码对机器人进行控制。