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机器人与机器视觉工具箱.zip

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简介:
《机器人与机器视觉工具箱》是一款集成了多种算法和函数的MATLAB工具包,专为机器人技术及计算机视觉应用的设计、仿真与分析而设计。 下载机器人和机器视觉的工具箱后解压,并将文件夹剪切到MATLAB安装目录下的toolbox子文件夹内。接着打开MATLAB,在主页上点击设置路径选项,添加刚刚移动的文件夹及其内容至搜索路径中。最后只需运行startup_rvc.m文件即可使用其中提供的函数了。

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    《机器人与机器视觉工具箱》是一款集成了多种算法和函数的MATLAB工具包,专为机器人技术及计算机视觉应用的设计、仿真与分析而设计。 下载机器人和机器视觉的工具箱后解压,并将文件夹剪切到MATLAB安装目录下的toolbox子文件夹内。接着打开MATLAB,在主页上点击设置路径选项,添加刚刚移动的文件夹及其内容至搜索路径中。最后只需运行startup_rvc.m文件即可使用其中提供的函数了。
  • MATLAB的
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    MATLAB的机器视觉工具箱提供了一系列函数和应用程序,用于图像处理、分析、可视化及算法开发。它支持多种标准数据格式,并包含示例和文档指导用户快速上手进行机器视觉应用开发。 解压该工具箱,将其加载到MATLAB安装目录下的toolbox文件夹中,并在MATLAB主页面的设置路径上选择并添加该文件夹。成功加载后即可正常使用。
  • 系统的比较-
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    本文章对机器视觉系统和人类眼睛的视觉功能进行了详细的对比分析,探讨了两者在成像原理、处理速度及准确性等方面的异同。通过这种比较,旨在加深读者对于机器视觉技术的理解,并为其实际应用提供理论支持。 人的视觉系统与机器视觉系统的对比: - 适应性:人类的视觉系统在复杂多变的环境中表现出很强的适应能力,能够识别各种目标;相比之下,机器视觉系统的适应性较差,在复杂的背景或环境变化中容易受到影响。 - 智能水平:人具有高度智能和逻辑分析及推理的能力,可以总结规律并有效应对变化的目标。尽管现代技术如人工智能和神经网络让机器具备了一定的学习能力,但它们在识别动态目标方面仍不及人类的视觉系统灵活高效。
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    《机器人工具箱》是一款集成了多种编程、模拟和分析工具的应用程序,旨在帮助用户高效地设计、开发及测试各类机器人系统。 《MATLAB Robotics Toolbox 9.10:探索机器人技术的新里程》 MATLAB Robotics Toolbox是MATLAB环境下的重要扩展工具包,在机器人领域具有强大的功能,为科学家与工程师提供全面支持,涵盖从设计、模拟到控制的各个阶段。最新版本Robotics Toolbox 9.10进一步提升了其在机器人学中的应用广度和深度。 一、概述 作为MATLAB中用于研究的核心组件,Robotics Toolbox 9.10涵盖了多个方面的重要工具,包括但不限于机器人建模、动力学分析、路径规划以及控制系统设计。它不仅适用于传统的机械臂等设备,也支持无人机及移动机器人的现代类型。通过封装复杂的运动学、动力学和控制算法,使得用户能够利用MATLAB的高级编程环境解决各种难题。 二、主要功能 1. **机器人建模**:提供多种类型的模型选项,包括连杆机构、铰接式机械臂以及并联机器人等,并支持参数化构建与3D可视化展示。 2. **运动学和动力学分析**:内置了DH参数表征法、雅可比矩阵计算及力矩传递函数等多种算法,帮助用户深入理解机器人的运动特性。 3. **路径规划**:提供基于图搜索、样条插值以及优化等方法的路径规划工具,以便机器人在复杂环境中找到最有效的移动路线。 4. **控制系统设计**:包含PID控制器和滑模控制策略,并支持自定义开发,便于用户进行性能调整与优化。 5. **传感器及感知技术**:包括激光雷达、相机、IMU等多种传感器模型的支持,有助于实现自主导航以及障碍物规避等功能的开发基础构建。 三、新特性 Robotics Toolbox 9.10中引入了以下显著更新和改进: 1. **增强型无人机支持**:增加了对多旋翼飞行器建模与控制的功能,并支持实时仿真及飞行控制系统。 2. **更多机器人模型库**:新增多种真实世界机器人的模型,如UR5、PR2等,方便用户进行测试对比。 3. **优化的图形界面功能**:改进了3D可视化效果,提供更加直观且互动性强的场景编辑与动画播放体验。 4. **更新控制工具集**:引入新型控制理论和技术(例如模型预测控制器和深度学习控制器),提高了整体系统的性能水平。 5. **增强兼容性支持**:更好地适配MATLAB最新版本,并确保与其他工具箱之间的无缝集成使用。 四、应用场景 Robotics Toolbox 9.10在机器人研究与开发领域具有广泛应用,包括但不限于: 1. **设计与分析阶段**:通过虚拟原型的设计,在项目初期节省硬件成本。 2. **实验室控制算法测试**:便于用户进行控制策略的调试和优化工作。 3. **教学培训平台建设**:为学生提供直观的学习体验,帮助他们掌握机器人学的基本原理并开展实践操作学习。 4. **工业自动化应用开发**:在生产线上设计与实施高效的机器人作业流程以提升效率。 5. **服务型机器人的研发部署**:助力开发者快速构建出用于家庭、医疗等多个领域的智能化解决方案。 综上所述,MATLAB Robotics Toolbox 9.10是科研人员和工程师的理想选择,凭借其强大的功能及用户友好的界面设计,在加速机器人项目开发的同时推动技术创新与进步。
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    机器人视觉是指赋予机器人感知和理解周围环境的能力的技术领域,通过摄像头和其他传感器收集图像数据,运用计算机视觉算法进行处理分析,使机器人能够识别物体、导航定位及执行复杂任务。 如何使用人脸识别与物体识别功能结合ROS(Robot Operating System)及OpenCV进行实现,并提供launch启动文件代码以及对应的py文件代码的示例。
  • MatLab
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    MatLab机器人工具箱提供了一系列函数和应用程序,用于建模、仿真及分析多指机械手。它支持机器人动力学计算、运动规划等复杂任务,助力研究人员和工程师快速开发创新性解决方案。 Matlab的机器人工具箱由澳大利亚某大学的一位教授开发,非常好用。
  • MATLAB
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    MATLAB机器人工具箱提供了一套全面的功能和算法,用于分析、可视化和仿真机器人动力学,适用于机械臂和其他机器人系统的设计与开发。 MATLAB机器人工具箱提供了一系列函数和应用程序,用于建模、仿真和分析多自由度机械臂和其他工业机器人的运动学与动力学特性。该工具箱支持多种类型的机器人模型,并且可以方便地进行正逆向运动学计算、轨迹规划以及动态模拟等操作。此外,它还包含了图形用户界面(GUI)功能,使得研究人员和工程师能够直观地查看并调试他们的机器人系统设计。
  • MATLAB
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    MATLAB机器人工具箱提供一系列函数和应用程序,用于建模、仿真及分析多指机械手。它支持正向和逆向运动学计算,并包含轨迹规划算法。 Matlab机器人工具箱能够实现工业机械臂的运动学、动力学建模以及控制器的设计等功能。
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    机器视觉是一种利用计算机模拟人类视觉能力的技术,广泛应用于工业自动化、质量检测等领域,通过图像处理和分析实现物体识别、测量等功能。 ### 机器视觉与双目立体视觉在机器人导航中的应用 #### 一、机器视觉与双目立体视觉概览 机器视觉是指使用计算机或机器来解释和理解来自传感器的图像输入,通过图像处理及模式识别技术使设备能够“看懂”并分析其环境。其中,双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支,它模仿人类双眼的工作原理,利用两台相机从不同视角捕捉同一场景,并计算出物体深度信息以构建三维空间模型。 #### 二、双目立体视觉在机器人导航中的优势与挑战 **优势:** 1. **隐蔽性高:** 双目视觉系统是一种被动式传感器,在执行特殊任务(如军事侦察)时,不会主动发射能量,从而提高了隐蔽性和安全性。 2. **灵活性和适应性:** 它可以根据环境条件灵活调整导航精度及实时性能,提供更定制化的解决方案。 3. **丰富的信息获取:** 双目视觉能提供更多关于物体深度、距离等细节的信息,帮助机器人更好地理解周围环境并做出准确决策。 **挑战:** 1. **计算延迟问题:** 处理双目立体图像通常需要复杂的算法和大量数据处理,可能造成系统响应时间较长。 2. **精确地图生成难度大:** 目前的技术还难以在保证精度的同时快速构建三维地图,这对机器人自主导航提出了技术挑战。 #### 三、关键技术 1. **数字图像获取:** 使用两个相机捕获环境的二维图像数据。 2. **噪声过滤与边缘分割:** 对采集到的数据进行预处理以提升质量,减少干扰因素并突出关键特征边界。 3. **特征提取和立体匹配:** 辨识出图像中的重要特征,并在两张图片间找到对应的点对,这是计算深度信息的基础步骤。 4. **生成深度图:** 根据上述的对应关系来确定每个像素的距离值,形成完整的深度地图。 5. **三维重建与表示方法:** 结合相机位置和深度数据构建环境模型,并采用合适的格式进行存储展示。 6. **导航算法设计:** 例如路径规划等技术,在已知的地图基础上寻找最优路线并绕开障碍物。 #### 四、研究重点及创新点 本项目关注于双目立体视觉系统的整体优化以及三维地图生成的改进。提出了一种基于任务需求和反馈机制简化处理流程的方法,以实现快速响应与导航精度之间的平衡;在构建3D模型方面,则通过深度图、原始图像对等多类型数据综合应用,采用特征反向匹配策略逐步完成点线面体转换过程,并加入坐标转换及错误校验环节确保最终地图的准确性和完整性。 #### 五、结论和未来展望 双目立体视觉在机器人导航中具有巨大潜力,特别是在未知环境中的自主探索能力和障碍物规避能力方面。然而为了克服实时性与精确建图方面的挑战,未来的科研工作需要进一步优化图像处理算法以提高效率,并开发出更高效的地图生成技术来满足日益增长的应用需求。随着人工智能和机器视觉领域的不断进步与发展,我们期待未来机器人将更加智能自主地适应复杂多变的环境条件,为人类社会带来更多的便利与价值。
  • Peter Corke推荐的MATLAB(MVTB)
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    MVTB是由Peter Corke推荐的一款专为MATLAB设计的机器视觉工具箱,包含多种算法和函数,便于用户进行图像处理与分析。 机器视觉工具箱(MVTB)提供了多种函数,用于相机建模、图像处理、图像特征提取、多视图几何以及基于视觉的控制。