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在MATLAB中利用RoboticsToolbox进行基于视觉的机械手控制算法模拟_代码_下载

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简介：
本资源提供了一套基于MATLAB及Robotics Toolbox的代码库，用于模拟和研究基于视觉信息的手动机器人控制系统。非常适合于学习与开发相关领域的学生和工程师使用。 本项目主要模拟四种机械手控制算法：线性相机空间操作（LCSM）、基于单目视觉系统的图像视觉伺服系统（单目IBVS）、基于双目视觉系统的图像视觉伺服系统（双目IBVS）以及基于位置的双目视觉伺服系统（双目PBVS）。这些算法适用于使用Robotics Toolbox 的6R PUMA机器人机械手。

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  • 在MATLAB中利用RoboticsToolbox进行基于视觉的机械手控制算法模拟_代码_下载
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    本资源提供了一套基于MATLAB及Robotics Toolbox的代码库，用于模拟和研究基于视觉信息的手动机器人控制系统。非常适合于学习与开发相关领域的学生和工程师使用。 本项目主要模拟四种机械手控制算法：线性相机空间操作（LCSM）、基于单目视觉系统的图像视觉伺服系统（单目IBVS）、基于双目视觉系统的图像视觉伺服系统（双目IBVS）以及基于位置的双目视觉伺服系统（双目PBVS）。这些算法适用于使用Robotics Toolbox 的6R PUMA机器人机械手。
     
  • MATLAB双目视觉代码- Manipulator_RoboticsToolBox: 在Matlab中的RoboticsToolbox应用
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    本项目展示了如何在MATLAB中使用Robotics Toolbox进行双目视觉编程，特别针对机械臂控制与仿真，提供了一系列实用示例和代码。 该项目在MATLAB环境中使用RoboticsToolbox仿真基于视觉的机械手控制算法，并查找目标。项目主要模拟四种不同的机械手控制算法：线性相机空间操纵（LCSM）、单眼视觉系统的图像基视觉伺服系统（MonocularIBVS）、双目视觉系统的图像基视觉伺服系统（BinocularIBVS）以及双目视觉系统的位置基视觉伺服系统（BinocularPBVS）。这些算法应用于6RPUMA机器人操作器。 在运行代码前，需要确保已在MATLAB中安装了RoboticsToolbox。所有代码仅通过视窗10和MatlabR2018b版本进行测试，并使用RoboticsToolbox 10.3.1版本编写。请注意，在其他版本中的兼容性可能无法得到保证。 项目文件夹内的四个子目录分别代表四种控制算法，每个子目录内包含一个名为Main.m的主程序文件。双击运行该文件即可开始相应的仿真过程。 希望您能享受这个机器人仿真的乐趣！
     
  • 机械臂视觉控制算法
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    机械臂视觉控制算法是一种结合计算机视觉技术与机器人控制理论的方法，用于实现对机械臂运动的精准引导和操控。通过图像处理识别目标物体的位置、姿态等信息，并据此规划最优路径，执行抓取、装配等一系列复杂任务，显著提升自动化生产的效率及精度。 我的工程项目涉及使用上位机MATLAB通过自带摄像头控制下位机机械手，并附有详细的软硬件清单。
     
  • MATLAB在机器人学与机器视觉控制中的算法基础.rar_gco_机器人学_机器视觉_MATLAB_视觉控制
    优质
    本资源深入探讨了MATLAB在机器人学和机器视觉控制领域的应用，涵盖了一系列核心算法的基础知识。适合于研究者、工程师及学生学习使用。包含gco算法等相关内容。 这本书介绍了机器学习及机器视觉的控制算法应用，并探讨了Matlib的相关内容。希望对您有所帮助。
     
  • Python在计算机视觉中的应用——利用BOF进行图像检索（含代码示例） 计算机视觉.pdf
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    本文档探讨了Python在计算机视觉领域的运用，并通过提供具体代码示例来演示如何使用Bag of Features(BOF)方法实现有效的图像检索技术。 本段落介绍了基于BOF的图像检索技术，该技术利用文本挖掘方法对基于视觉内容的图像进行搜索。由于暴力检索需要大量的计算资源，从20世纪70年代开始，研究者就开始关注提高图像检索效率的问题。文章展示了如何通过描述图片特征（如绘画作品）来实现有效的图像检索，并提供了Python计算机视觉编程的相关代码和PDF文档。
     
  • VGG19模型下载，用于计算机视觉
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    VGG19是一种流行的深度卷积神经网络架构，特别适用于图像识别和分类任务。本资源提供预训练的VGG19模型供用户下载，助力于计算机视觉领域的研究与开发工作。 VGG是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它以其简洁的设计和出色的性能而闻名，在图像分类、目标检测等多个任务上取得了很好的效果。
     
  • MATLAB实现的手势识别计算机视觉代码下载.zip
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    本资源提供基于MATLAB的手势识别代码包，包含图像处理和机器学习技术，适用于手势控制系统的开发与研究。 计算机视觉是一种技术，它使计算机和软件系统能够从图像或视频中获取并理解信息。MATLAB作为一款强大的数值计算和编程环境，常被用于开发计算机视觉应用，包括手势识别。“MATLAB实现：计算机视觉手势识别代码下载.zip”提供了完整的MATLAB实现的手势识别代码集，是学习和研究计算机视觉技术的好资源。 为了理解手势识别的基本原理，我们需要了解以下步骤： 1. 图像预处理：这是计算机视觉的第一步。它包含灰度化、直方图均衡化及二值化等操作，目的是增强图像特征并降低后续处理的复杂性。 2. 特征提取：此阶段从图像中提取关键信息，例如边缘、角点和轮廓。MATLAB提供了Canny边缘检测与Harris角点检测算法来实现这一点。 3. 手部区域分割：通过颜色模型（如肤色模型）或形态学操作（如膨胀及腐蚀），定位手部区域。 4. 关键点检测：确定手指关节的位置，常用的方法包括基于霍夫变换的圆检测和机器学习方法。 5. 手势分类：将关键点信息转换为特定的手势模式，并与预定义模板进行匹配或使用分类器（如SVM、神经网络）来识别手势。 压缩包中的GestureSenseByComputerVision-master目录可能包含以下文件及子目录： - `src` 文件夹，其中包含了MATLAB函数和脚本。 - `preprocess.m`：用于处理原始图像的预处理函数。 - `handDetection.m`：定位手部区域的手部检测函数。 - `keyPointDetection.m`：找到手指关节的关键点检测函数。 - `gestureRecognition.m`：根据关键点信息识别手势的手势识别函数。 此外，还有可能包括： - `data` 文件夹，用于存储训练数据或测试样本。 - `config` 文件夹，包含颜色模型参数及分类器设置等配置文件。 - `results` 输出目录，存放程序运行结果。 在学习和使用这些代码时，请确保具备MATLAB编程基础以及计算机视觉的相关理论知识。通过阅读并执行代码，你可以了解如何利用MATLAB实现计算机视觉算法，并对手势识别技术有更深入的理解。同时，这也是一个很好的实践项目，有助于提升你在实际问题中的应用能力。如果对某个部分不熟悉的话，可以查阅MATLAB官方文档或在线教程来增强自己的技能。
     
  • 基于MATLAB的机器人视觉与控制算法入门
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    本书为初学者提供了一条通往机器人视觉和控制领域的捷径，通过使用MATLAB软件进行实践，深入浅出地介绍了相关算法的基础知识及应用技巧。 本书是一本关于机器人学与机器视觉的实用参考书。第一部分“基础知识”（第2章和第3章）涵盖了机器人及其操作对象的位置和姿态描述方法，以及路径规划及运动表示方式；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章），介绍了基本的运动控制模式、导航技术与定位策略；第三部分“臂型机器人”（第七到第九章节），讨论了其运动学原理、动力学特性及其控制系统的设计。第四部分“计算机视觉”，包括第十到十四章，涉及光照和色彩处理、图像形成及处理技巧、特征提取算法以及基于多幅图像的立体视觉技术等内容；第五部分“机器人学与视控”（第十五至十六章节），分别探讨了位置依赖型和图象驱动型的视觉伺服机制，并介绍了更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人的理论知识与实际应用相结合，提供了实例算法及程序代码以供参考学习。
     
  • Python 中利用模拟退火算法解决旅行商问题的代码下载
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    这段资源提供了一个使用Python编程语言实现的模拟退火算法来求解经典的旅行商(TSP)问题的代码示例。适合需要优化路径规划或学习模拟退火算法原理的技术人员和学生下载研究。 在 Python 中使用模拟退火算法解决旅行商问题，并将结果可视化。首先利用贪心算法（最近邻法）构建初始解决方案。一个简单的实现可以提供较好的效果。例如，在具有 100 个节点的 TSP 上生成的路由示例展示了该方法的有效性。
     
  • 机械手视觉定位的引导算法.pdf
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    本文探讨了一种用于机械手操作的视觉定位引导算法，通过图像处理技术实现对目标物体的精确定位与抓取，提高自动化生产效率和精度。 机械手视觉引导定位算法的原理涵盖了机械手坐标系图解、非线性标定、九点标定以及旋转标定等方面的数学理论。这些方法旨在提高机械手臂在执行任务时的位置准确性和灵活性。通过精确地计算和调整，可以确保机器人能够高效且精准地完成各种操作任务。