MATLAB中的机器人、视觉与控制算法 基础篇

《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。

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。

Peter Corke的《Robotics, Vision, Control》附带的Matlab机器人工具箱提供了广泛的功能和工具，支持机器人领域的研究与开发。

在MATLAB环境下设计差分机器人的PID控制器，包括安装Raspberry Pi OS Lite的详细步骤。涵盖了使用Pigpio库进行编码器和电机控制，以及通过ROS实现速度控制的过程。项目重组了位置和速度控制器的代码和结构，利用MATLAB的系统识别工具箱实现了角速度控制。

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。

这个程序展示了一个模拟的双轮机器人平台的避障和导航。我使用了差动转向模型来模拟传动系统，这是对机器人驱动非常实用的模型。这种驱动系统能够直线行驶、跟踪圆弧并实现原地转弯。模拟机器人在一个以.png文件表示的环境中操作，其中黑色表示墙壁，白色表示平坦清晰的地形。测试包括一个自然障碍训练场和一个办公室环境，带有方形墙壁和角落。机器人能够在环境中自主导航，并覆盖大部分区域而不碰撞墙壁。算法包括：1.直行，除非传感器被阻挡；2.避开被阻挡的传感器；3.如果两侧传感器均被阻挡，转向最远处；4.转动直到两侧传感器均未被阻挡；5.继续直行（随机弧线）。请访问该网站获取更多有关演示、机器人技术及计算机视觉项目

该项目探讨了利用机器视觉技术实现农业机器人导航路径识别的可能性。通过分析农业环境中的图像信息，提取道路边界、障碍物等特征，为机器人规划安全高效的导航路径提供依据。