基于鲁棒控制的双连杆机器人控制策略优化

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。

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。

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。

《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。

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。