机器人控制

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。

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。

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。

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。

为了解决这一问题，我们可以采用基于滑模控制算法，它被证明在处理不确定性方面效果显著。

采用模糊控制算法对PUMA560三自由度机器人进行MATLAB开发。

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

Space机器人Kyle.unitypackage是Unity官方的演示机器人模型，包含了骨架、漫反射贴图和法线贴图。这款3D机器人与即将推出的Unity Mecanim技术完全兼容，由Kyle Brewer负责美术设计。

该程序可根据DH参数绘制机器人，并允许您更改角度和关节长度以查看机器人图的变化。使用方便，若遇问题，请参考预设示例。