PUMA560机器人模糊控制的MATLAB开发

在Matlab命令行中输入fuzzy命令以打开工具箱，是进行Simulink模糊控制算法仿真的第一步。这一过程为机器人和数控系统的设计提供了重要支持。

PUMA560 的正逆运动学验证资源，挺适合用来练手或者做课题项目的。用的是MATLAB，结合了DH 参数建模和符号运算，整体结构清晰、注释也比较详细。适合刚入门机器人学，或者准备搞控制算法测试的朋友。 六轴结构的 PUMA560，属于经典型号，网上资料也比较多。这份资源从正运动学建模开始，先用Denavit-Hartenberg参数定义了机器人每个关节的坐标系，在 MATLAB 里搞了矩阵运算，直接算出末端执行器的位置和姿态，挺直观的。 逆运动学那块更有意思，了解析解思路和数值迭代两种方式。像牛顿法、遗传算法这种常见的算法，在代码里也有体现。你如果准备搞个自己的求解器，这份代码能帮你少踩不少

这是基于Don Riley的“3D Puma Robot Demo”进行的Puma 762机械手仿真，专注于解决正向和反向运动学问题。GUI经过更新，包括新的逆运动学面板和绘图功能，增强了用户体验。

多机器人探索的 MATLAB 源程序，挺适合拿来研究机器人协同控制的。你会看到路径规划、避障、通信这些模块都安排得明明白白。像 A*算法、SLAM、分布式策略啥的都有，代码风格也比较清晰，注释还不错，改起来不累。适合那种想快速上手，又不想从 0 写起的同学。尤其是做仿真验证的时候，直接用 MATLAB 的可视化工具，调试和展示都方便得。

随着机器人技术的不断发展，神经网络自适应控制和RBF网络的应用成为控制系统设计中的重要部分。特别是基于模型不确定性补偿的RBF网络机器人自适应控制，在仿真环境中展现出其优越性。

matlab 的 Simulink 控制 Rapiro 机器人的一套资源，挺适合做机器人项目练手的。Rapiro 是那种能走路、能挥手的开源机器人，用一堆舵机拼出来的。配上 Simulink 之后，你可以用拖拖拽拽的方式搞定动作控制，逻辑清晰又不容易写错。压缩包里有各种 Simulink 模型，比如走路、识别绿色球，还有跟 Arduino 或 Raspberry Pi 联动的。哦对，还有个ServoPinMapping.mat，能让你快速搞清楚舵机怎么接线，挺方便的。做完这些，基本你就能实现一个会走路、能识别颜色、还能联网控制的机器人，蛮有成就感。

MATLAB模糊逻辑控制器代码，用于课程作业，控制室内环境中具有避障功能的移动机器人。详细描述了模糊逻辑控制器(FLC)的设计和仿真过程，通过九个超声波传感器的输入，生成适用于两个轮子电机的电压值。FLC采用MATLAB模糊逻辑工具箱设计，并在V-REP仿真平台中进行验证。

探讨了基于MATLAB的模糊控制技术，以及如何运用机器学习中的PCA、决策树和随机森林算法来优化洗衣机的操作。同时提供了相关的数据可视化代码示例。

《Robotics, Vision and Control》一书的Matlab工具箱来源于Peter Corke的个人网页。由于上传大小限制，未包含images文件夹。