Robotics Vision and Control MATLAB算法指南

Written for undergraduate and graduate students, this book provides comprehensive coverage of robotics and computer vision. The text shows how to decompose and solve complex problems using just a few simple lines of code. Topics include robot kinematics, dynamics and joint-level control, camera mode

Peter Corke的经典之作，内容涵盖机器人学（包括工业机器人、移动机器人、飞行器等），机器视觉，机器人控制和算法。同时，还包含了MATLAB机器人工具箱和机器视觉工具箱的实例代码，是一本全面且详细的机器人入门书籍。

书名：《反馈控制问题：使用MATLAB及其控制系统工具箱》作者：【美】迪安.K.弗雷德里克、乔.H.周、张彦斌译、韩崇昭审校出版社：西安交通大学出版社ISBN：7-5605-1429-4 介绍：本书基本上与自控教材对应，主要讲MATLAB实现。如果你是个动手实干的人，那么本书适合你。书中内容涵盖了：- 传递函数、基于传递函数的各种响应- 方框图、状态空间模型- 根轨迹、频域分析、系统性能分析- PID控制、频率响应设计、状态空间设计 书中的内容侧重于通过MATLAB进行实现，理论部分并不多。

Machine Vision Toolbox for Matlab - Peter Corke. This zip file contains essential tools and libraries for implementing machine vision tasks in Matlab, enhancing image processing and analysis capabilities.

MATLAB预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的MATLAB自带的示例，希望对大家有所帮助。

马氏距离的计算在机器学习、图像中蛮常见的，它考虑了数据之间的协方差，能够更精准地判断样本的差异。就像在做目标检测时，计算每个像素的马氏距离可以你更好地分类。这个 MATLAB 代码资源就是用来实现 3D 高斯分类和像素目标检测的，挺适合那些对机器人技术、视觉系统有兴趣的同学。你在学习过程中可以通过代码一步步掌握如何图像数据、计算马氏距离、训练高斯模型，实现目标检测。课程里的代码使用起来也不难，能你理解一些深奥的数学概念。 如果你正好需要在项目中用到马氏距离，或者想把它融入到自己的机器人技术中，这个资源会对你有大，建议你去看看。

角点检测Matlab代码涵盖了计算机视觉的基础知识，包括坎尼边缘检测、哈里斯角点检测、SIFT、GHT和RANSAC算法。这些工具不仅限于基础概念，还涉及到聚类方法和3D物体识别。代码框架由Minh Nhat Vu根据ACIN的原始代码改编，已获得MIT许可证授权。

(4) 三角分解: [L,U]=lu(A) 将 A 做对角线分解，使得 A=LU，其中 L 为 下三角矩阵，U 为 上三角矩阵。注意：L 实际上是一个“心理上”的 下三角矩阵*，它事实上是一个置换矩阵 P 的逆矩阵与一个真正下三角矩阵 L1（其对角线元素为 1）的乘积。 例： a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] 比较： [l1,u1,p]=lu(a) 与 [l,u]=lu(a)

Digital Image Processing and Machine Vision In this section, we explore how to integrate Visual C++ and MATLAB for effective digital image processing and machine vision applications. Leveraging these tools enables users to build complex vision systems that can process images efficiently. Key Compone