基于鲁棒控制的双连杆机器人控制策略优化

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。

该项目展示了如何使用Simulink对乐高Mindstorms NXT机器人进行建模、控制和仿真。项目支持R2006a至R2012a版本的Simulink，并提供了迷宫行走、循线行驶和自平衡等多个机器人示例。每个示例都包含详细的Simulink模型，涵盖了机器人运动控制、传感器数据处理和决策逻辑等方面。此外，项目还提供了基于3D虚拟现实技术的仿真环境，用户可以在其中测试和验证机器人的设计方案。

《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。

讨论了Oracle数据库中用户权限管理的策略，包括登陆权限、表创建权限、数据插入权限等关键命令。

采用模糊控制算法对PUMA560三自由度机器人进行MATLAB开发。

ArcSDE是空间数据库的一种管理数据机制，它在版本控制方面发挥重要作用。

MATLAB未能成功运行一段代码，这是用于Parker XYZ平台机器人控制的关键公共控制代码。档解释了文件夹的基本布局和使用建议。模型文件夹包含在MATLAB 2016a中创建的Simulink实时模型“slrt_parker.slx”，涵盖了Parker XYZ所有基本功能，包括轨迹规划器、低级控制器和与硬件通信的接口。还包括实时数据可视化、数据记录的作用域模块以及电机使能子系统。用户需要根据自己的硬件接口调整“plant”块的代码。构建模型时应使用“MAKE_PARKER.m”函数，以确保所有依赖项正确添加到路径中。

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。

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。