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Robotics Library：支持机器人运动学、动力学、运动规划和控制的C++框架（开源）

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简介：
Robotics Library是一款开源的C++框架，旨在为机器人研究者提供强大的工具来处理运动学、动力学、运动规划及控制系统。 机器人库（RL）是一个独立的C++库，专注于刚体运动学、动力学、运动规划与控制。该库涵盖了空间矢量代数、多体系统建模、硬件抽象层设计以及路径规划等功能，并支持碰撞检测及可视化技术。

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  • Robotics Library：支持机器人运动学、动力学、运动规划和控制的C++框架（开源）
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    Robotics Library是一款开源的C++框架，旨在为机器人研究者提供强大的工具来处理运动学、动力学、运动规划及控制系统。 机器人库（RL）是一个独立的C++库，专注于刚体运动学、动力学、运动规划与控制。该库涵盖了空间矢量代数、多体系统建模、硬件抽象层设计以及路径规划等功能，并支持碰撞检测及可视化技术。
     
  • PID控制器的MATLAB代码与Robotics Toolbox：针对机器人运动学和动力学的Simulink功能
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    本资源提供基于MATLAB及Robotics Toolbox的PID控制代码，并结合Simulink进行机器人运动学和动力学仿真，适用于深入研究机器人控制系统。 此仓库包含与机器人技术相关的Matlab函数集合，涵盖运动学、动力学及坐标转换等领域。这些功能扩展了Peter Corke的机器人工具箱，在可编译性和计算速度方面进行了改进。 莫里茨·施帕特, 2018-03 汉诺威大学机电系统研究所版权所有 使用说明： 要利用此存储库中的函数，需执行主文件夹内的robotics_toolbox_path_init.m脚本进行路径初始化。此外，某些功能需要外部资源和工具箱的支持。 对于matlab-ext仓库中提供的特定功能，必须先完成其路径设置，并且在调用相关函数前确保正确配置了所有依赖项。这是因为可能存在同名但功能不同的函数（例如eul2r）。 使用SerRob类时，请初始化serrob_mdlbib和可能需要的serhybrob-mdl库以支持串行或混合机器人模型。 对于ParRob类，其mex文件应在首次使用前通过以下命令进行编译： mex_script_dependencies(ParRob, true); 这些步骤确保了所有依赖项正确安装并可以高效运行。
     
  • UR机器人仿真工具箱，支持常见的运动学、动力学和控制仿真分析
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    UR机器人仿真工具箱是一款强大的软件包，专门用于进行运动学、动力学及控制算法的仿真与分析。它为用户提供了全面的功能以优化机器人的性能和编程效率。 UR机器人仿真工具箱能够实现机器人的常见运动学、动力学以及控制的仿真分析。
     
  • 华中科技大学机器人学课件PPT，包含运动学、动力学、轨迹规划、运动控制、导航定位与路径规划内容
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    本课程件为华中科技大学机器人学教程配套资料，涵盖运动学、动力学、轨迹规划及运动控制等核心主题，并深入探讨了导航定位和路径规划。 华中科技大学的机器人学课件PPT涵盖了机器人运动学、动力学、轨迹规划、运动控制、导航定位及运动规划等内容，适合新手入门学习，老手复习巩固知识，以及专业人士参考使用。这些资料特别注重理论原理的清晰阐述，并且来源于B站公开课资源。
     
  • 机器人运动学中的移动机器人的运动学模型
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    简介：本文探讨了机器人运动学中移动机器人的运动学建模方法，分析其在路径规划与控制中的应用价值。 移动机器人的运动学模型涉及非完整约束系统或欠驱动系统的概念。这类系统具有一定的动力学限制，使得机器人不能通过施加任意的控制力来实现所有可能的状态变化，从而增加了建模与控制设计上的复杂性。在研究中，理解这些非完整性质对于开发有效的路径规划和轨迹跟踪算法至关重要。
     
  • 仿人机器人运动学及动力学分析.pdf
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    本论文深入探讨了仿人机器人的运动学与动力学原理，详细分析其关节配置、动作规划以及力学特性，为提高仿人机器人在复杂环境中的适应性和灵活性提供了理论支持。 仿人机器人运动学和动力学分析涉及研究机器人的关节角度与末端执行器位置之间的关系以及作用在机器人上的力和产生的加速度。这类分析对于设计能够高效完成任务的仿人机器人至关重要，它不仅帮助工程师理解机器人的物理行为，还为优化其性能提供了理论基础。
     
  • C#运动控制软件框架
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    C#运动控制软件框架是一款专为自动化设备设计的开发工具包，利用此框架可以轻松实现对各种机械设备的精准控制与高效管理。 雷赛板卡控制的C#源码包括自动模式、手动模式、参数设置、报警处理、数据管理和用户界面等功能。
     
  • 机械臂项目资料 —— 运动学、动力学模型及轨迹规划与运动控制仿真代码.zip
    优质
    本资料包提供了一个全面的机械臂研究工具集，包含详细的运动学和动力学模型，以及先进的轨迹规划和运动控制仿真代码。适用于机器人技术领域的学习和开发工作。 在本项目中，我们主要探讨的是机械臂在自动化领域的核心技术——运动学、动力学建模、轨迹规划以及运动控制仿真。这些知识点是机器人技术尤其是工业机器人设计与应用的基础，对于理解和开发高效的机器人系统至关重要。 首先，让我们深入理解机械臂的运动学。运动学研究机器人的几何结构和其各个关节的运动对末端执行器（工具）位置和姿态的影响。它分为两个主要部分：正运动学是从关节变量到笛卡尔空间位置的映射；逆运动学则是从目标位置和姿态求解所需的关节角度的过程。在实际应用中，如机器人路径规划，这两者都有重要作用。 其次，动力学建模是另一关键环节，涉及机械臂的力和运动之间的关系。牛顿-欧拉方法和拉格朗日力学是常用的动态建模方法。通过动力学模型可以计算出机器人执行任务时所需的动力和扭矩，这对于控制器设计和能量优化至关重要。 接下来关注的是轨迹规划，在机械臂操作中，轨迹规划是指从起始位置平滑、安全地过渡到目标位置的过程。这需要考虑工作空间中的障碍物避免、速度限制和加速度约束。常用的方法有基于插值的规划、势场法及采样-based方法等。一个好的轨迹规划算法能确保机械臂在复杂环境中高效且稳定运行。 最后，运动控制仿真涉及到如何实现精确的机械臂运动，包括位置控制、速度控制和力扭矩控制等。控制策略可以是传统的PID控制或更高级的滑模控制、自适应控制等。仿真是测试和优化这些控制策略的过程，在虚拟环境中验证它们在实际操作中的性能。 压缩包内的“simulation”文件可能包含了上述理论的实现代码，包括但不限于运动学与动力学计算函数、轨迹规划算法的实现以及控制系统仿真模型及数据可视化脚本。通过分析和运行这些代码可以更直观地理解相关理论，并进行实际应用探索与改进。 总结起来，这个项目涵盖了机器人技术的核心知识：通过运动学了解机械臂的运动特性；通过动力学建模分析其动力需求；利用轨迹规划确保安全高效的路径选择；最后借助于运动控制仿真优化实际操作。这不仅有助于提升我们的理论知识水平，也有助于提高在相关领域的工程技能，对从事机器人研发或相关工作的人来说是一份宝贵的资源。
     
  • MATLAB机器人工具箱：运动学、动力学建模及轨迹规划实战教程
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    本书为读者提供了一站式的指南，深入讲解如何使用MATLAB机器人工具箱进行运动学、动力学建模以及轨迹规划。适合机器人技术爱好者和工程师学习参考。 MATLAB机器人工具箱：运动学、动力学建模与轨迹规划实战指南 1. 机器人运动学： - 建立正逆运动学模型。 - 利用DH参数表进行描述。 - 使用蒙特卡罗法构建机器人的工作空间。 2. 机器人动力学： - 构建雅可比矩阵。 - 推导和建立动力学方程。 3. 路径规划与轨迹规划： - 应用三次多项式插值算法。 - 实施五次多项式插值方法，进行路径优化。 核心关键词：MATLAB; 机器人工具箱程序; 运动学; 逆运动学; DH参数表; 蒙特卡罗法; 工作空间; 动力学; 雅可比矩阵; 动力学方程；路径规划；轨迹规划；三次多项式插值；五次多项式插值；轨迹优化。
     
  • 冗余空间机器人操作臂的运动学、轨迹规划与控制
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    本研究聚焦于冗余自由度机器人的运动学特性，探讨其在复杂环境下的操作灵活性，并深入分析路径规划及控制系统优化策略。 冗余空间机器人操作臂的运动学、轨迹规划及控制研究