1.1 实验目的 实验目的： •以控制工程相关专业的典型系统和设备为对象 • 旨在让学生了解和掌握智能机器人、运动控制、机器视觉系统的特点、系统结构与内容、 处理方法和手段、系统原理及高新技术的应用 • 使学生能够掌握相关技术并能独立进行开发和研究工作。 • 通过实验掌握相关实验系统及研究领域的主要原理和系统结构 • 并深刻理解相关基本概念 • 理解理论知识与实际系统之间的依存互动关系 • 培养专业研究生综合素质 • 在今后工作中，具有独立设计、实现完整中、小规模专业任务的能力 • 能适应机器人、工业生产、机器视觉、航空航天等众多行业领域的应用需求。 1.2 Dobot Magician 写毛笔字 在开始进行 Dobot Magician 写毛笔字和搬运积木两个实验之前，需要安装 DobotStudio 控制软件，并按照指导书将计算机与 Dobot 机械臂相连，保证控制软件可以对机械臂进行控 制。 Dobot 魔术师写毛笔字的实验任务是利用 Dobot 机械臂和滑轨完成毛笔字的自动书写， 书写内容是“控制综合实验”加组员姓名，且在机械臂写毛笔字的过程中，需包含必要的蘸 墨动作，以保证毛笔字体的清晰度。控制机器人自动完成毛笔字的书写动作。 下面对此实验内容进行简要概述：在滑轨和 DobotStudio 控制软件安装成功之后，接下 来进行写毛笔字的实验。首先利用 CorelDRAW X7 软件，对“控制综合实验涂浩袁隽殊李艳”

VR（Virtual Reality）即虚拟现实，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真，使用户沉浸到该环境中。VR技术通过模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互，创建了一种适人化的多维信息空间。 VR技术具有以下主要特点： 沉浸感：用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该使用户难以分辨真假，使用户全身心地投入到计算机创建的三维虚拟环境中，该环境中的一切看上去是真的，听上去是真的，动起来是真的，甚至闻起来、尝起来等一切感觉都是真的，如同在现实世界中的感觉一样。 交互性：用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度（包括实时性）。例如，用户可以用手去直接抓取模拟环境中虚拟的物体，这时手有握着东西的感觉，并可以感觉物体的重量，视野中被抓的物体也能立刻随着手的移动而移动。 构想性：也称想象性，指用户沉浸在多维信息空间中，依靠自己的感知和认知能力获取知识，发挥主观能动性，寻求解答，形成新的概念。此概念不仅是指观念上或语言上的创意，而且可以是指对某些客观存在事物的创造性设想和安排。 VR技术可以应用于各个领域，如游戏、娱乐、教育、医疗、军事、房地产、工业仿真等。随着VR技术的不断发展，它正在改变人们的生活和工作方式，为人们带来全新的体验。

dobot-机械臂 兼容固件

  Dobot Magician  urdf文件

DOBOT的动态链接库是越疆科技下的产品dobot机械臂的动态链接库，用于二次开发DOBOT机械臂，主要为不满足于DOBOTSTuDIO的开发者准备。学生党研究进行二次开发。

dobot + realsense d435i 自动抓取颜色物料 配套代码

Dobot抓取 由吸盘资源库撰写 一个精湛的Dobo​​t掌握项目 团队指示 就目前而言，由于使事情在一个分支中工作还很复杂。 让我们将工作上载到我们自己的分支中，然后将它们链接起来。

ROS下使用dobot越疆科技的magician魔术师机械臂的代码，包括进行点到点，键盘控制各关节，控制气泵，控制夹爪，控制滑轨等等代码。

适用于Dobot Magician的Python库 基于通信协议V1.1.4（最新版本） 安装 从安装驱动程序。 pip install pydobot 例子 from serial . tools import list_ports import pydobot available_ports = list_ports . comports () print ( f'available ports: { [ x . device for x in available_ports ] } ' ) port = available_ports [ 0 ]. device device = pydobot . Dobot ( port = port , verbose = True ) ( x , y , z , r , j1 , j2 , j3 , j4 ) = device . po

使用Dobot进行视觉伺服和手眼校准 手眼校正 （ ）中概述了手眼校准的常用方法，该方法需要求解AX = XB，其中X是相对于末端执行器的摄像机姿态，A是一系列在末端执行器姿势对之间采取的相对姿势中的一个，B是在照相机姿势对之间采取的一系列相对姿势。 但是，由于摄像机所安装的Dobo​​t末端执行器只有一个旋转轴，因此AX = XB无法解决。 一种选择是相对于末端执行器旋转摄像机，这将产生额外的旋转轴。 为了节省时间，我们只测量了棋盘相对于机器人底座的姿势。 手眼校准-sensor_main_eye_on_hand.m 此设置将摄像机牢固地安装在机械臂上，并将棋盘放置在环境中。 这需要用户输入棋盘相对于机器人基座的姿势。 我们使用2个额外的坐标框B'和CB'（底部'和棋盘格'），它们分别是底部和棋盘格的右下角，其坐标框B和CB位于区域的中心，这很难准确地测量到。 该脚本的输出将是摄影