机器人控制

《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。

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。

matlab环境下进行机器人圆弧插补的仿真，代码详细，便于理解与应用。

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。

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

在CPG神经电路被识别后，众多学者采用各种方法模拟神经元和神经键（突触），建立CPG模型，以描述或模拟其行为及动态特性。这些方法包括非线性微分方程、VLSI硬件电路、人工神经网络和拓扑图等。从工程角度看，CPG神经电路可以视作由一组互相耦合的非线性振荡器构成的分布系统，通过相位耦合实现节律信号的生成。通过改变振荡器之间的耦合关系，可以产生具有不同相位关系的时空序列信号，从而实现不同的运动模式。与其他类型的机器人相比，四足机器人因其良好的运动灵活性和环境适应性而成为步行机器人研究的热点。近年来，研发高动态性、高适应性、高稳定性和高负载能力的高性能四足机器人成为仿生机器人技术的主流研究方向。作为一