本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。 本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。

在机器人学、计算机视觉和控制领域中，物体的位置和姿态表示是基础且至关重要的任务。在二维空间和三维空间中描述物体的位置通常使用坐标向量来完成，而坐标向量描述了该点相对于某个参考坐标系的位移。 坐标系，或称为笛卡尔坐标系，是由一组相互垂直且在某一点（原点）相交的轴构成。在机器人学和计算机视觉中，我们不仅需要描述空间中的点，还要考虑由这些点组成的对象。通常假设这些对象是刚性的，即对象内部各点相对于对象坐标系的位置是固定不变的。因此，我们通过描述对象的坐标系的位置和方向来表示对象的整体位置和姿态。 一个坐标系被标记为{B}，它的轴标记xB和yB采用该坐标系标签作为它们的下标。一个坐标系的位置和方向被称为它的姿态，并且通常用一组坐标轴的图形表示。一个坐标系相对于参考坐标系的姿态使用符号ξ表示。例如，图2.1展示了对象{B}相对于一个绝对坐标系的位置，以及对象内部的点是如何相对于对象{B}的坐标系进行描述的。 在图2.2中，点P可以通过相对于{A}或{B}坐标系的坐标向量进行描述。{B}相对于{A}的姿态被表示为AξB，其中AξB表示了坐标系{B}相对于{A}的姿态。在图形表示中，轴用带开箭头的粗线表示，向量用带扫过箭头的细线表示，姿态则用带实心箭头的粗线表示。如果将{A}想象成一个物体并对其进行位移和旋转操作，直到它被转换成{B}，那么AξB就可以被看作描述了这种运动。 在这部分所描述的内容中，为了描述物体的位置和姿态，我们引入了位姿的概念，它将位置和方向的表示整合在一起。位姿的数学表示对于机器人学和计算机视觉问题的解决至关重要，因为在这些领域中，物体和观察设备的位置和朝向信息是动态变化且需要精确计算的。 MATLAB机器人工具箱是一个用于机器人学、计算机视觉和控制设计的软件平台，提供了一系列功能强大的函数和工具，能够帮助用户实现和测试上述概念。例如，在MATLAB中，机器人工具箱可以模拟各种机器人模型的运动，并提供用于计算位姿的函数。此外，MATLAB中还包含用于处理计算机视觉中图像和摄像机姿态的算法。 机器人工具箱广泛应用于教学和研究中，帮助学生和研究人员通过实际编程和实验来理解复杂的理论知识。除了MATLAB，还有其他多种工具和语言被用于机器人学和计算机视觉领域，包括Python、C++等。但MATLAB具有其独特的优势，它拥有丰富的内置函数库、直观的矩阵运算能力和集成的仿真环境，这些使得它在进行算法原型设计和验证时显得非常方便。 在MATLAB中使用机器人工具箱进行学习时，用户可以从简单的案例开始，逐步掌握如何建立坐标系、如何描述和转换位姿，以及如何在复杂场景中进行物体的定位和导航。学习者可以通过教材中的案例逐步了解如何利用工具箱中的函数来解决实际问题，比如路径规划、运动学和动力学模拟等。 此外，MATLAB在工业和学术界广泛的应用也为学习者提供了与现实世界问题解决方法接轨的便利。掌握MATLAB机器人工具箱的使用，不仅有助于学习者在未来的研究和工作中提高效率，也可以帮助他们更好地理解和应用机器人学和计算机视觉领域的先进算法和技术。

### 机器人技术：建模、规划与控制 #### 一、引言 在现代工业和社会生活中，机器人技术扮演着越来越重要的角色。随着自动化水平的提高和技术的发展，对机器人系统的理解和控制变得至关重要。《Robotics Modelling Planning and Control》这本书正是为了解决这些问题而编写的，它深入地探讨了机器人的建模、轨迹规划以及运动控制等方面的知识。 #### 二、机器人建模 **1. 机器人的数学模型** - **正向运动学**：确定机器人末端执行器相对于基座的位置和姿态。 - **逆向运动学**：解决给定末端执行器位置和姿态时，各关节角度应该如何设置的问题。 - **动力学建模**：研究力（或力矩）和加速度之间的关系，包括牛顿-欧拉方法和拉格朗日方程等。 **2. 机器人的物理模型** - **刚体动力学**：研究刚体在受力作用下的运动特性。 - **多体系统动力学**：适用于多个刚体相互连接的情况，如多节臂机器人。 - **柔性体动力学**：考虑机器人部件的弹性变形。 #### 三、轨迹规划 **1. 轨迹生成技术** - **多项式轨迹规划**：通过设定起点、终点及速度和加速度等约束条件，计算出满足条件的多项式曲线。 - **样条插值**：利用样条函数来平滑地连接多个点，确保路径的连续性和光滑性。 - **时间最优轨迹规划**：在保证安全的前提下，寻找最快到达目标的轨迹。 **2. 避障规划** - **潜在场法**：将环境视为由多个势场组成，目标吸引机器人前进，障碍物则产生排斥力。 - **图搜索算法**：如A*算法，用于在离散环境中寻找最优路径。 - **动态窗口方法**：适用于动态环境中的实时避障。 #### 四、运动控制 **1. 控制理论基础** - **PID控制器**：比例积分微分控制，广泛应用于各种控制系统中。 - **自适应控制**：根据系统的动态变化调整控制器参数。 - **模糊控制**：基于模糊逻辑理论设计的控制器，适用于复杂非线性系统。 **2. 先进控制策略** - **滑模控制**：具有较强的鲁棒性，能够应对不确定性和干扰。 - **模型预测控制（MPC）**：基于模型的优化控制方法，可以处理约束问题。 - **智能控制**：如神经网络控制、遗传算法优化等。 #### 五、案例分析与实践应用 本书不仅提供了理论知识，还介绍了如何将这些理论应用于实际的机器人项目中。例如： - **无人机飞行控制**：结合GPS、惯导等多种传感器数据实现精确导航。 - **服务机器人开发**：涉及语音识别、面部表情识别等功能。 - **工业机器人装配任务**：利用视觉传感进行定位和抓取。 #### 六、总结 《Robotics Modelling Planning and Control》是一本全面覆盖机器人关键技术的教材，对于希望深入了解这一领域的学生、研究人员以及工程师来说是非常宝贵的资源。通过对本书的学习，读者可以掌握从理论到实践的全过程，并能够在自己的项目中灵活运用所学知识。 ### 结语 随着科技的进步，机器人技术的应用领域不断扩大。无论是工业制造还是日常生活，机器人都发挥着重要作用。通过深入学习机器人建模、规划与控制等相关知识，我们可以更好地理解并推动这一领域的发展。

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3.5 数字控制模块 数字控制模块是PSIM程序的一个附加模式，它提供了离散元件，比如零序保持，z域转 换模块，数字滤波器等等，用来进行数字控制系统仿真。 和s域电路的连续性不同，z域电路是离散的，而且计算只能在离散取样点完成，两个取 样点之间不能计算。 3.5.1 零阶保持模块 零阶保持模块只在取样点取样输入，输出在两个取样点保持不变。 图形： 属性： 和其他离散元件一样，零阶保持模块有一个自动计时器来确定取样的时刻，取样时刻和 仿真的时间是同步的，例如，如果零阶保持模块的取样频率是1000Hz，那么输入将会在0， 1ms，2ms，3ms等时刻被取样， 例如： 在以下电路中，零阶保持元件的取样频率为1000HZ，输入和输出波形显示如下：

We live in an age where the most difficult human tasks are now automated. Smart and intelligent robots, which will perform different tasks precisely and efficiently, are the requirement of the hour. A combination of Raspberry Pi and Python works perfectly when making these kinds of robots. Learn Robotics Programming starts by introducing you to the basic structure of a robot, along with how to plan, build, and program it. As you make your way through the book, you will gradually progress to adding different outputs and sensors, learning new building skills, and writing code for interesting behaviors with sensors. You’ll also be able to update your robot, and set up web, phone, and Wi-Fi connectivity in order to control it. By the end of the book, you will have built a clever robot that can perform basic artificial intelligence (AI) operations.

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB进行机械臂的空间直线和圆弧轨迹规划。首先讨论了直线轨迹规划的方法，包括使用ctraj函数生成笛卡尔空间插值路径以及自定义插值方法确保关节角度变化的连续性。接着探讨了圆弧轨迹规划，提出了通过三点确定圆弧路径并使用三次样条插值提高路径平滑度的方法。文中还强调了逆运动学的应用及其重要性，特别是在处理关节角度变化不连续的问题时。此外，文章提到了一些实用技巧，如时间戳对齐、路径点加密、避免奇异点等，并提供了具体的MATLAB代码示例。 适合人群：从事机器人研究或开发的技术人员，尤其是那些希望深入了解机械臂轨迹规划原理和实现细节的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确控制机械臂运动的研究和工程项目，旨在帮助开发者掌握如何使用MATLAB高效地完成机械臂的轨迹规划任务，从而实现更加流畅和平稳的动作执行。 其他说明：文中不仅提供了理论解释和技术指导，还包括了许多实践经验分享，有助于读者更好地理解和应对实际操作中可能遇到的各种挑战。

德雷克可视化器 注意：尽管此程序包仍应正常工作，但是活跃的开发已移至 ，它提供了更多功能，并且所涉及的依赖项更为简单。 该软件包为Drake可视化工具提供了Julia界面，该界面是项目的一部分，并基于基础之上构建， 是用于机器人可视化和交互的高度可定制3D界面。 安装 DrakeVisualizer.jl使用尝试自动为您安装适当的Director副本。 在Ubuntu（14.04及更高版本）和macOS上，此软件包将尝试从下载Director的预构建二进制文件。 在其他Linux平台上，它将从源代码编译Director。 如果您想强制Director在任何平台上从源代码构建，只需设置环境变

在本项目中，我们探索了如何使用数字模拟转换器（DAC）AD5669与Arduino集成，以生成模拟脉冲。这个应用广泛且适用于多种情境，如LED控制、停车辅助系统、温度监测等，这些都涉及到从数字信号到模拟信号的转化。 AD5669是一款高精度、低功耗的四通道DAC，它能够提供高达16位的分辨率。这款芯片具有内部电压基准源，可以输出从0V到Vref的连续模拟电压，其中Vref为外部可配置的参考电压。通过SPI或I²C接口，AD5669能与微控制器如Arduino进行通信，实现数字信号到模拟信号的转换。 在项目中，`ad5669_arduino.c`文件是为Arduino编写的驱动程序，用于与AD5669交互。该驱动程序实现了初始化、设置参考电压、写入数据到DAC通道等功能，使得Arduino能方便地控制AD5669的输出。在编写这类驱动程序时，需确保对SPI或I²C通信协议有深入理解，并熟悉目标硬件的指令集。 `send-analog-pulse-using-dac-ad5669-with-arduino-05c12b.pdf`文档很可能是项目指南，详细阐述了如何配置和使用AD5669，以及如何在Arduino环境中编写代码来实现模拟脉冲的发送。文档可能包含了硬件连接图、代码示例以及故障排查步骤，对于初学者来说是非常宝贵的资源。 在实际应用中，比如LED控制，你可以通过调整AD5669的输出电压来改变LED的亮度。而在停车辅助系统中，AD5669可以生成模拟距离信号，这些信号经过处理后可以驱动超声波传感器或雷达模块，从而测量车辆与障碍物的距离。至于温度监测，AD5669可以与热电偶或热敏电阻等温度传感器配合，将温度转换成电压信号，然后通过ADC读取并显示在显示器上。 标签中的"adc"指的是模拟数字转换器，通常用于将模拟信号转换为数字信号，以便微处理器处理。在本项目中，虽然主要讨论的是DAC，但理解ADC的工作原理也是很重要的，因为它们经常一起使用，完成信号的双向转换。 总结起来，这个项目提供了一个实用的平台，展示了如何使用Arduino和AD5669 DAC生成模拟脉冲，适用于多个工程领域。通过掌握这一技术，开发者可以构建出更复杂的嵌入式系统，如智能传感器节点或精密控制设备。对于想要提升自己在数字信号处理和嵌入式系统设计方面技能的爱好者和工程师来说，这是一个非常有价值的实践项目。

使用Simulink，ROS和Gazebo模拟四轴飞行器任务。 用户可以向 Simulink 模型输入航路点，simulink 计算速度和高度命令，并使用 Robotics Systems Toolbox 中的模块通过 ROS 与 Gazebo 中的四轴飞行器模型进行通信。 使用这些文件的视频可以在这里找到： https : //www.mathworks.com/videos/matlab-and-simulink-robotics-arena-simulating-quadcopter-missions-1510058448836.html