针对一种四自由度工业串联机器人,为实现其在工作时的精确运动控制,对其进行运动学研究。建立空间坐标系,推导出运动学正解方程。根据正解方程使用Jacobian-迭代法,推导出机构的反解方程,用于运动控制的输入。通过ADAMS-MATLAB的联合仿真验证运动学方程的有效性。

七自由度机器人运动学分析 七自由度机器人运动学分析 七自由度机器人运动学分析

采用低成本传感器并借助卡尔曼滤波方法实现车辆运动状态的高精度估计。首先考虑车辆侧向运动、横摆运动以及侧倾运动，建立非线性三自由度的动力学车辆模型，通过对其线性化，实现扩展卡尔曼滤波设计，进一步针对线性化带来的截断误差问题，利用贝叶斯估计建立极大后验状态估计最小二乘表达式，通过进一步求解最终设计完成了迭代扩展卡尔曼滤波算法。 通过不同行驶条件下仿真，验证迭代扩展卡尔曼滤波过滤噪声和追踪实际值的能力。仿真结果表明: 在复杂的行驶条件下，迭代扩展卡尔曼滤波能大幅过滤噪声，并有效追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。

有控弹道导弹六自由度的仿真与计算程序

积累的SolidWorks6轴自由度工业机器人3D模型素材给大家分享，包括展示动画、零件及装配渲染图等，解压后在SolidWorks中直接打开使用。

6自由度机械臂路径规划，matlab版

七自由度汽车振动模型振动分析，杨凯，，汽车平顺性和操纵稳定性已经成为汽车精品设计的重要内容，而悬架性能的好坏，对这些性能都有着决定性的影响。所以，建立精确合理

基于MATLAB优化工具箱的五自由度汽车悬架系统设计-MATLAB在汽车半主动悬架仿真中的应用.pdf 基于车辆系统动力学分析模型和最优化分析技术, 提出了应用Matlab 优化工具箱中的优 化函数进行五自由度车辆悬架系统设计的方法, 且能够以给定的系统参数和要求为依据, 确定与 之相匹配的车辆悬挂特性参数。通过实例确定了所采用方法的有效性

DDPGforRoboticsControl 这是名为深度确定性策略梯度（DDPG）的深度强化学习算法的实现，用于训练4自由度机械臂以达到移动目标。 动作空间是连续的，学习的代理会输出扭矩以使机器人移动到特定的目标位置。 环境 一个包含20个相同代理的，每个代理都有其自己的环境副本。 在这种环境下，双臂可以移动到目标位置。 对于代理人的手在目标位置中的每一步，将提供+0.1的奖励。 因此，座席的目标是在尽可能多的时间步中保持其在目标位置的位置。 观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置，旋转，速度和角速度。 每个动作是一个带有四个数字的向量，对应于适用于两个关节的扭矩。 动作向量中的每个条目都应为-1和1之间的数字。 解决环境 您的特工平均得分必须为+30（超过100个连续剧集，并且超过所有特工）。 具体来说，在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个

利用Mixly图形化编程工具，编写PS2摇杆控制四自由度机械手。通过米思齐控制四轴机械臂舵机动作源程序，适合实时控制四轴运动模式的机械手。