RigidBodyDynamics.jl 是纯 Julia 中的刚体动力学库。它的目标是用户友好和高性能，但在算法可以使用任何（合适的）标量类型的输入调用的意义上也是通用的。这意味着如果需要快速的数值动态评估，用户可以提供Float64或Float32输入。但是，如果出于分析目的需要符号量，则可以通过使用例如SymPy.Sym输入调用算法来获得它们。如果需要梯度，例如可以使用ForwardDiff.Dual实现前向模式自动微分的类型。 相关包: RigidBodyDynamics.jl 是JuliaRobotics GitHub 组织的一部分。 基于 RigidBodyDynamics.jl 构建的软件包包括： RigidBodySim.jl - 建立在 RigidBodyDynamics.jl 之上的模拟器。 MeshCatMechanisms.jl - 使用 MeshCat.jl（建立在three.js 之上）和 RigidBodyDynamics.jl 的铰接机构的 3D 可视化。 RigidBodyTreeInspector.jlMechanism -使用Director对

在matlab平台上的运动图像检测、采用的是混合高斯模型和RGB颜色模型联合判断的烟雾运动的方法，亲测可用

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运动规划 包含机器人运动规划的算法和模型实验。该代码非常具有原型水准 接触隐式轨迹优化示例 绘画 简单的操作 网络漂移 赛博跳跃 角落里的盒子 料斗 (2D) 垂直步态 料斗 (2D) 翻转 简单的步行者（2D）（添加模型） 料斗 (3D) 料斗 (3D) 墙壁缩放 迷你高尔夫（修复 RBD 部门） 杯中球机器人手臂（从旧脚本移过来） 球杯四旋翼（从旧脚本移过来） 两足动物 (2D) 四足（2D）（修改模型） 四足（2D）在盒子上 四足（2D）后空翻 四足（3D） 蚂蚁（3D） 蛇 (3D) 地图集 直接策略优化示例 绘画 我们提供了使用 Deterministic Sampling and Collocation的Direct Policy Optimization 的示例。优化策略需要SNOPT并且其安装资源可在此处获得。这些示例中的轨迹和策略已保存并可加载以运行策略模拟和可视化。 线性二维码 双积分器 平面四旋翼 运动规划 摆 自动驾驶汽车 推车杆 火箭 四旋翼 两足动物 接触隐式模型预测控制示例 绘画

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这个基于 GUI 的代码执行存储为 ASF/AMC 文件格式的运动捕捉数据的有损编码。 1）阅读文件“0-Readme-Help How to Use the System_QBC.pdf” 2) 运行脚本“mainguiqbc.m” 参考： Murtaza Ali Khan，“使用多维二次贝塞尔曲线分解拟合方法压缩运动捕捉信号的有效算法”，多维系统和信号处理，Springer 期刊，2014 年 8 月。 DOI 10.1007/s11045-014-0293-4。 http://link.springer.com/article/10.1007/s11045-014-0293-4

在linux操作系统中，常常会用到ros系统中，这里面会涉及到节点通信和功能包的使用。尤其是opencv的手势识别及其应用。本文件是利用手势识别控制乌龟运动