YOLO_World_SAM_GraspNet机械臂抓取仿真（代码部分）

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简介：
本系统整合了YOLO-World的目标检测、SAM的图像分割以及GraspNet的抓取姿态计算技术。这些关键技术共同构成了对 UR5 机械臂抓取动作进行仿真模拟的基础框架。具体而言，在系统的运行过程中首先利用深度相机获取场景中物体的 RGB 图像及其对应的深度信息。随后通过 YOLO-World 模型对目标物体进行精确定位，并生成相应的边界框数据以辅助后续处理步骤。接着基于 SAM 技术生成高精度掩膜图从而进一步提升物体边缘识别的准确性。随后系统根据点云数据运用 GraspNet 计算模块确定最优抓取点并规划最适夹持姿态为机械臂提供决策依据。最后 UR5 机械臂将依据计算出的最佳参数执行精准抓取动作完成整个仿真流程的关键环节。为了使更多研究者能够方便地进行开发与应用本系统还提供了详细的实验指导内容包括但不限于环境搭建步骤操作指南及常见问题解答参考方案等资源以降低使用门槛并促进技术在实际领域的推广与应用

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本项目通过VREP与MATLAB联合仿真环境，实现PUMA560机械臂的目标识别和精确抓取任务，展示机器人视觉与运动控制的集成应用。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能，并配有使用Qt编写的上位机软件。该系统支持自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等操作，能够将传送带上的物体夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。演示视频可在Bilibili平台观看（链接为：https://www.bilibili.com/video/BV16p4y1D7Qv?t=3）。

ROS机械臂仿真教程及代码分享

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本教程全面介绍ROS环境下的机械臂仿真技术与编程实践，涵盖基础知识、配置搭建到高级应用，提供丰富的示例代码供学习者参考和练习。适合机器人爱好者和技术开发者深入学习和交流。 ROS机械臂仿真课件和代码涵盖了机械臂的各个知识点，从轨迹规划到视觉感知都有涉及，并提供了用于仿真的代码。即使没有实际的机械臂，也可以通过这些资源操作仿真环境中的机械臂。

双机械臂的Matlab仿真代码

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本项目提供了一套基于MATLAB的双机械臂系统仿真代码，旨在模拟和研究双臂协调作业、运动规划及控制策略。使用MATLAB Robotics Toolbox工具包中的Puma560机械臂进行双机械臂操作。

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