关节空间规划规划matlab代码Robot-Modelling-Control-and-Programming-Assignment-2 作业 2:雅可比矩阵、轨迹规划和机器人编程 雅各比安 使用机械手的雅可比矩阵,我们可以根据关节空间中的速度计算笛卡尔速度中的速度。 解释机械手的 J0 和 Jn 之间的区别是什么,当它们用于计算关节速度之外的笛卡尔速度时 你如何将 J0 转换为 Jn ? 为什么根据帧 {0} 进行计算很重要? 轨迹规划 您的任务是规划由机器人完成的焊接轮廓。 执行此操作的机器人在其最后一个连杆上连接了一个焊枪。 ABB 机器人编程:快速编程 问题在“Questions_RMCP_Assignment_2.pdf”中,答案在“RMCP - A2”中。 Matlab 文件“Trajectory_RMCP_Assignment.m”包含 matlab 代码雅可比和轨迹规划。
2021-12-25 21:07:09 708KB 系统开源
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在VC++基础教程中,MFC篇list control的用法实例:学生成绩列表,可输入学生各科成绩,计算总分,平均分,对学生成绩排名
2021-12-24 20:33:13 1.83MB MFC基础 List control
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传单控制搜索 一个Leaflet控件,用于通过自定义属性搜索标记/功能的位置。 支持ajax / jsonp自动补全和JSON数据过滤/重新映射。 根据MIT许可获得许可。 版权所有 在Leaflet 0.7.x和1.3.x中进行了测试 在哪里 演示: 源代码: 安装 npm install --save leaflet-search 选项 选项 默认 描述 网址 '' 通过ajax请求进行搜索的网址,例如:“ search.php?q = {s}”。 可以用作返回字符串以进行动态参数设置的函数 层 空值 搜索标记所在的图层(是L.LayerGroup) sourceData 空值 函数填充_recordsCache,通过第一个参数传递搜索文本,然后在第二个回调中传递 jsonpParam 空值 用于通过jsonp服务搜索的jsonp参数名称,例如:“回调” prop
2021-12-24 10:59:37 1.82MB leaflet gis leaflet-control web-mapping
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Active Noise Control: A Tutorial Review.pdf
2021-12-24 09:05:11 578KB ANC 有源噪声控制 主动降噪
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matlab kinect 代码使用分布式估计和基于视觉的导航对多个机器人进行基于视觉的分布式群控制 布拉德利大学高级项目。 基于视觉的多机器人编队跟踪。 该项目包含用于实现和模拟多智能体目标跟踪机器人的 Simulink 代码和 matlab 代码。 工作已完成。 代码旨在在 QBot2 上实现,该 QBot2 具有基于深度/RGB 的 kinect 相机。 该设计将采用基于视觉的方法来定位和包围移动目标。 请查看我们的网站了解更多详情。 元 安东尼·勒
2021-12-23 19:20:00 91.09MB 系统开源
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整理了一下MSDN上的Tree Control 拖动实现,结合现有的资源,制作了一个Tree Control 拖动的Demo,供大家参考
2021-12-23 17:47:43 221KB MFC Tree Con VS2015
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lms滤波器matlab代码EEE4022S-主动噪声控制 MSHKUZ001开普敦大学电气工程专业毕业论文 由Kuziwakwashe Stephen Mashingaidze维护 1.)使用ARDUINO DUE进行主动噪声控制 i。)单声道执行 基于最小均方算法的自适应滤波器实现 “ N”表示过滤器抽头计数 'mu'表示LMS步长 上载到Arduino Due 参考麦克风信号连接到引脚A0(偏置1.56V后) 错误的麦克风信号要连接到引脚A1(偏置1.56V后) DAC0上的输出可用(偏置为1.56V) ii。)双渠道实施 基于最小均方算法的自适应滤波器实现 “ N”表示过滤器抽头计数 'mu'表示LMS步长 上载到Arduino Due 左通道参考麦克风信号连接到引脚A0(偏置1.56V后) 右声道参考麦克风信号连接到引脚A2(偏置1.56V后) 左声道错误麦克风信号连接到引脚A1(偏置1.56V后) 右声道错误麦克风信号连接到引脚A3(偏置1.56V后) 左声道输出可通过DAC0获得(通过1.56V偏置) DAC1上的右声道输出(偏置为1.56V) 2.)MATLAB仿真 将
2021-12-22 21:10:58 4KB 系统开源
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%% Adaptive MPC Control of Nonlinear Chemical Reactor Using Online Model Estimation % This example shows how to use an Adaptive MPC controller to control a % nonlinear continuous stirred tank reactor (CSTR) as it transitions from % low conversion rate to high conversion rate. % % A discrete time ARX model is being identified online by the Recursive % Polynomial Model Estimator block at each control interval. The adaptive % MPC controller uses it to update internal plant model and achieves % nonlinear control successfully.
2021-12-22 20:49:23 10KB adaptive control; MPC
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led control system v3(LED显示屏控制软件) v3.56,正在使用
2021-12-22 18:41:13 48.52MB led屏控制软件
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软件项目和过程管理:软件项目和过程管理同济大学软件工程课程设计
2021-12-22 14:41:07 91.44MB control resource risk planning
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