Web 提供了一个将机器人连接到互联网的独特机会，让世界各地的人们都可以控制和监控系统机器人。 本研究旨在收集机器人运动采集参数的测量值。 假设使用 LAN 和 WAN 时指令执行的速度是不同的。 尽管如此，预计手臂机器人能够通过网络控制的应用程序将物体移位到所需的角度。 方法如下： 树莓派在数据库中采集数据并对存储的数据进行分析。 该系统将基于为提升物体而开发的算法工作。 然后，通过基于网络的用户界面，互联网用户可以控制机器人手臂，以便随时随地操作实验仪器。 该机器人的开发基于 AT-mega 平台，该平台将连接到作为服务器运行的机器人上的微芯片。 结果是机械臂能够准确地将物体放置在指定位置，经过测试，该机器人的意义在于它成为了安全、轻松、快速地选择和放置危险物体等许多问题的解决方案。

6Dof Robot Arm 6自由度机械臂3D数模图纸 STP格式.zip

dp算法源代码matlab Robot-arm-Matlab-simulation & Tangram-recognition 你好呀。 我是王志宇，这个项目是我本科自动化专业的毕业设计。 它于2017年5月完成，大约是两年前。 然而，最近我发现我没有很好地收集源代码。 然后我决定利用我的一些业余时间来回忆和重写一些Matlab源代码，并且对这个有趣的项目也写了一篇可读的介绍。 希望每个人都能从中得到自己想要的。 从标题可以明显看出，这个项目由两部分组成，机械臂模拟，多色七巧板识别。 所以这里涵盖了 2 个领域，机械臂控制和模拟以及计算机视觉。 特别地，我使用Peter Corke教授发布的工具箱构建了一个6轴机械臂模块。 除此之外，识别部分是通过传统的ROI提取和分析方式完成的。 基本上，trangrams 是通过它们的颜色信息来识别的，我最近也在用 ML 的方式解决这个问题。 下面我们正式开始介绍。 入门 该项目的最佳参考书是 Peter Corke 教授撰写的书， 。 此外，所有信息也可以在 Peter Corke 教授的个人网站上

该项目向您展示了如何制作自制的柔性传感器。

6轴机器人手臂的AI 因此，我用lego的EV3砖块和伺服器构建了一个6轴机械臂。 现在我需要软件来控制它。 要将手臂的尖端移动到所需位置，我只想在手臂可触及范围内的三维空间中指定该点。 人工智能应该为我完成所有艰苦的工作。 开始 我已经设计了一个非常简单的6轴手臂版本，可用于使用Tensorflow.js训练模型。 我的目标是教模型旋转所有可用轴以达到所需点。 婴儿脚步 参见 。 我的第一个测试是10x10正方形的2d地图。 我将尝试讲授一个模型，该模型通过根据新位置和B点之间的距离奖励每一步来找到从A点到B点的最快路线。 再来一维 参见 。 我的第二项测试增加了另一个维度。 我现在有一个10x10x10点的3d地图。 我将尝试讲授一个模型，该模型通过使用与第一次测试相同的奖励系统，根据新位置和B点之间的距离奖励每一步，从而找到从A点到B点的最快路线。 下一级 稍后，我将尝试讲授模

机器人手臂的深度学习 实现强化学习算法之一（DDPG深度确定性Ploicy梯度），以控制机械臂。 该项目的目标是从安装在机器人上，以电机命令在一个端对端方式的照相机来映射特征。 推介会： 有关该项目的演示文稿，可以在这里找到： 二手工具和技术： Python 2.7 TensorFlow 1.5.1 OpenCV Vrep RemoteAPI 皮塞里亚尔 任务： 在工作空间中到达对象： 环境文件： 算法实现： 遵循黑线： 环境文件： 算法实现：

ABR控制 ABR控制库是一个python软件包，用于在真实或模拟环境中控制和规划机械臂。 ABR Control提供了用于Mujoco，CoppeliaSim（以前称为VREP）和Pygame模拟环境的API，以及用于一臂，两臂和三关节模型以及UR5和Kinova Jaco 2臂的臂配置文件。 用户还可以轻松地扩展该软件包以使其与自定义手臂配置一起运行。 ABR Control自动生成高效的C代码以生成控制信号，或使用Mujoco的内部功能进行计算。 ABR还提供了一个接口和配置，可用于控制存储库中的实际Jaco 2。 安装 ABR控制库取决于NumPy，SymPy，SciPy，CloudPickle，Cython，SetupTools，Nengo和Matplotlib。 我们建议使用 。 请注意，在干净的环境中安装将需要编译依赖库，并且将花费几分钟。 要安装ABR Control，

機器手臂模擬程式碼

在本教程中，我们将从MPU6050陀螺仪获取数据，并根据MPU6050的运动控制伺服电机。

自己编写的一个在matlab环境下，仿真一个机器人机械臂整个运动的情况（包括运动轨迹示意图等）。算法使用M语言编写，算法流程简单，易于理解，对于想要做机械臂仿真的初学者是个很不错的参考程序。