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V-rep仿真，并利用pythonAPI实现机器人视觉巡线功能，同时包含pid调速模块。

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简介：
由于疫情的持续影响，学习被迫转为在线方式。由于假期前我并未预料到会迎来如此漫长的休假，因此我将所有用于学习的开发板、硬件设备以及相关开发教程书籍都移至学校实验室，从而避免了现在既无法在家进行实践操作，也无法前往学校进行实物实验的困境。之后，一门课程（计算机控制技术）的调整，有效地缓解了这种尴尬的局面。张老师建议我们采用Vrep进行机器人仿真，并实现PID控制，于是我便积极利用空闲时间深入研究这款软件，并完成了机器人视觉巡线功能加上PID调速系统的构建。在实现视觉巡线功能之前，我曾多次提交作业，内容涵盖从简单的灰度巡线到更为复杂的视觉巡线任务。

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  • 基于V-rep与Python API的机器人视觉巡线及PID调速仿真.zip
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  • CoppeliaSim (v-REP)中的机器人3D相机手眼标定及实时视觉追踪（一）
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    本论文探讨了在机器人研究领域中使用V-REP与MATLAB进行仿真的方法，详细介绍了这两种软件工具如何协同工作以优化机器人算法的设计与测试。文中通过具体实例展示了其在机器人路径规划、避障及协作任务中的高效应用，为机器人技术的研究者和开发者提供了一种有效的仿真解决方案。 利用V-REP与MATLAB完成机器人加工仿真的过程如下：首先通过CAM软件生成工件的后处理文件；接着用MATLAB读取该文件中的刀具轨迹数据，并进行计算以获取对应的机器人关节角度信息；然后在V-REP和MATLAB之间建立通信接口，使V-REP中机器人的模型能够响应来自MATLAB的控制指令；最后，在V-REP的运动仿真环境中执行碰撞检测及对生成路径点误差进行分析。实验结果表明，该方法可以有效生成无干涉加工轨迹，并且能准确计算出机器人关节所需的运动参数，具有较高的精度值。
     
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    本实验基于V-REP仿真平台进行机器人码垛操作，通过编程控制虚拟机器人完成物品有序堆叠任务，旨在培养学生在自动化及机器人技术方面的实践能力。 没上课的时候感觉很简单，但老师不教我们如何完成课程设计就很困难了。我在学习V-REP的过程中发现相关资料很少，当时感到非常苦恼。自己摸索出来了一些简单的方法，现在分享一下。
     
  • V-Rep/CoppeliaSim：机器人末端沿路径运动的仿真场景
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    本项目展示了使用V-Rep或CoppeliaSim软件模拟机器人在虚拟环境中沿着预定路径进行精确移动的过程。通过编程控制机器人的动作，可实现复杂的轨迹跟踪任务，为机器人技术的研究与开发提供了一个直观且高效的平台。 在Vrep/CoppeliaSim环境中，可以设置机器人末端沿指定路径运动的场景。这方面的教程可以在一些技术博客或论坛上找到，例如有关如何实现这一功能的具体步骤和代码示例的文章。这些资源通常会详细介绍如何使用仿真软件中的相关函数来控制机器人的移动轨迹，并提供实践案例以帮助理解其应用过程。
     
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    本项目采用Python编程语言开发了一款能够自动循迹行驶的小车系统，通过摄像头捕捉路面信息，并利用图像处理技术识别线路，实现了精准导航与自动驾驶功能。 通过使用OpenCV完成视觉巡线任务，在白色地面上利用摄像头检测黑色的车道线。将小车的行驶速度分为四个等级：当小车在直道上行驶时会逐渐加速，达到最高速度后保持匀速；遇到弯道时立即减速，并根据弯道大小调整速度，确保安全通过弯道的同时维持适当的行驶速度。
     
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    本项目提供了一套基于OpenMV平台的视觉巡线解决方案，通过摄像头实时捕捉赛道信息，并利用内置微控制器进行图像处理和路径追踪。代码实现了对特定颜色线条的有效识别与跟踪，适用于各类机器人竞赛及自动化应用场景，助力开发者快速搭建高效稳定的视觉导航系统。 用于颜色识别、线段处理及色域处理，适用于巡线应用。
     
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