这是关于机器人的电子书，高清，最新版本，经典著作，英文版

网上下载了多次都不全，而且积分那么高，终于找到一个全的分享给大家 Learning ROS for Robotics Programming

RT-GENE和RT-BENE：自然环境中的实时眼睛凝视和眨眼估计 该存储库包含两篇论文的代码和数据集参考：RT-GENE（凝视估计； ECCV2018）和RT-BENE（眨眼估计； ICCV2019研讨会）。 RT-GENE（凝视估计） 许可+出处 RT-GENE代码已获得许可。 禁止用于商业用途。 如果您使用此数据集或科学出版物中的代码，请引用以下： @inproceedings{FischerECCV2018, author = {Tobias Fischer and Hyung Jin Chang and Yiannis Demiris}, title = {{RT-GENE: Real-Time Eye Gaze Estimation in Natural Environments}}, booktitle = {European Conference on Computer

制作自己的遥控玩具，小玩意之类的东西。

TEASER ++：快速且可认证的3D注册 TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可靠的点云注册库。 关于 左：由生成的对应（绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值对应）。右：由TEASER ++估算的对齐方式（绿色点表示由TEASER ++找到的像素）。 TEASER ++可以解决3D中两点云之间的刚体转换问题。即使输入的对应关系中有大量异常值，它也能很好地执行。有关概念的简短介绍，请我们的。有关更多信息，请参阅我们的论文： ， ，和 ， “TEASER：快速认证的点云登记”。 [cs，math]，2020年1月。（ ） 和 ，“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”，《机器人技术：科学与系统》（RSS），2019年。（ ） 如果您发现此库有用或在您的项目中使用它，请引用： @article { Yang20

MuJoCo的RL 该软件包包含用于用模拟的连续控制任务的各种RL算法的实现 安装 主要的软件包依赖项是MuJoCo ， python=3.7 ， gym>=0.13 ， mujoco-py>=2.0和pytorch>=1.0 。 有关详细的安装说明，请参阅setup/README.md （）。 参考书目 如果您觉得该包装有用，请引用以下文件。 @INPROCEEDINGS{Rajeswaran-NIPS-17, AUTHOR = {Aravind Rajeswaran and Kendall Lowrey and Emanuel Todorov and Sham Kakade}, TITLE = "{Towards Generalization and Simplicity in Continuous Control}", BOOKTITLE =

cpp_robotics：机器人算法的C ++示例代码

对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成，导入URDF模型，收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时，您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作，并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示？ 查看我们的。 是否想跳过本教程，而专注于为深度学习模型收集训练数据？ 查看我们的。 注意：该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器，设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化，以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更

国外机器人学教材 The classic text on robot manipulators now covers visual control, motion planning and mobile robots too! Robotics provides the basic know-how on the foundations of robotics: modelling, planning and control. The text develops around a core of consistent and rigorous formalism with fundamental and technological material giving rise naturally and with gradually increasing difficulty to more advanced considerations. The theory of manipulator structures presented in the early part of the book encompasses: • the fundamentals: kinematics, statics and trajectory planning; and • the technology of actuators, sensors and control units. Subsequently, more advanced instruction is given in: • dynamics and motion control of robot manipulators; • environmental interaction using exteroceptive sensory data (force and vision); • mobile robots; and • motion planning. Appendices ensure that students will have access to a consistent level of background in basic areas such as rigid-body mechanics, feedback control, and others. Problems are raised and the proper tools established to find engineering-oriented solutions rather than to focus on abstruse theoretical methodology. To impart practical skill, more than 60 examples and case studies are carefully worked out and interwoven through the text, with frequent resort to simulation. In addition, nearly 150 end-of-chapter problems are proposed, and the book is accompanied by a pdf solutions manual and MATLAB® code for computer problems; these are available free of charge to those adopting Robotics as a textbook for courses. This text is suitable for use in senior undergraduate and graduate courses in automation and computer, electrical, electronic and mechanical engineering courses with strong robotics content.

中文版的错误较多，有些翻译不是很到位，本资源讲义为英文版； 书后习题答案中有部分错误和值得学习的地方，本人学习过程中做了部分笔记，目前学到第七章，欢迎评论区交流； 课后练习为另一套学习所用的较为简单的随堂测试。 书后习题答案全网本文首发，来之不易，少部分错误已指出，望大家珍惜。