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Unity-Robotics-Hub:Unity中机器人仿真工具、教程、资源及文档的集中地

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简介:
Unity-Robotics-Hub是专为 Unity 平台打造的机器人仿真中心,汇集了丰富的工具、教程、资源和文档,助力开发者在虚拟环境中高效开发与测试机器人应用。 Unity机器人中心是一个集中存储用于在Unity环境中进行机器人仿真工具、教程、资源和文档的仓库。该仓库的内容正在积极开发之中,并且随着项目的推进,其功能与API可能会出现重大变动。 模拟技术对于机器人的发展至关重要。我们致力于确保研究人员能够利用Unity来进行此类模拟工作。为此,我们提供了一系列工具来简化基于ROS的工作流程中对Unity的应用。 为了帮助您快速上手,请参考以下示例: - Unity Robotics入门:简要概述了安装Unity Robotics软件包的步骤。 - 完整端到端演示:包括设置Unity环境、从URDF导入机器人模型,以及与ROS建立双向通信以实现控制等详细过程。

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客服
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  • Unity-Robotics-Hub:Unity仿
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    Unity-Robotics-Hub是专为 Unity 平台打造的机器人仿真中心,汇集了丰富的工具、教程、资源和文档,助力开发者在虚拟环境中高效开发与测试机器人应用。 Unity机器人中心是一个集中存储用于在Unity环境中进行机器人仿真工具、教程、资源和文档的仓库。该仓库的内容正在积极开发之中,并且随着项目的推进,其功能与API可能会出现重大变动。 模拟技术对于机器人的发展至关重要。我们致力于确保研究人员能够利用Unity来进行此类模拟工作。为此,我们提供了一系列工具来简化基于ROS的工作流程中对Unity的应用。 为了帮助您快速上手,请参考以下示例: - Unity Robotics入门:简要概述了安装Unity Robotics软件包的步骤。 - 完整端到端演示:包括设置Unity环境、从URDF导入机器人模型,以及与ROS建立双向通信以实现控制等详细过程。
  • MATLAB仿代码-Robotics-Toolbox-Python:用于Python技术
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    这是一个将MATLAB Robotics Toolbox的功能移植到Python环境中的项目。它提供了一套完整的仿真代码,方便开发者和研究者在Python中进行机器人技术的研究与开发。 机器人MATLAB仿真代码适用于Python的机器人技术工具箱提供了一套特定于机器人的功能,并利用了Python语言的可移植性、普遍性和支持优势以及线性代数(如numpy,scipy)、图形(matplotlib,Three.js,WebGL)等开源生态系统的强大功能。此外,该工具箱还支持交互式开发环境(jupyter, jupyterlab, mybinder.org)和文档生成(sphinx)。这个工具箱为表示串行链接机械手的运动学和动力学提供了必要的工具——用户可以方便地以Denavit-Hartenberg表格形式创建自己的模型,也可以导入URDF文件或使用超过30种预设模型来帮助处理来自Franka-Emika、Kinova、UniversalRobotics等公司的现代机器人以及Puma560和Stanford手臂这类经典机器人的问题。此外,该工具箱还支持移动机器人的功能,包括但不限于:单轮脚踏车及自行车的运动模式;错误修正、距离变换、D*与PRM算法在内的路径规划方法;晶格与RRT等运动学规划方案;EKF和粒子过滤器用于定位的技术手段以及通过EKF进行的地图构建,并支持同时定位与地图构建。
  • Ansoft Designer仿成-简单
    优质
    《Ansoft Designer仿真工具集成-简单中文教程》是一本专注于介绍如何使用Ansoft Designer进行电磁场仿真和设计的入门指南,适合电子工程与通信技术领域的初学者阅读。本书采用简体中文编写,语言通俗易懂,帮助读者快速掌握软件操作技巧及应用方法。 仿真工具集成提供了统一的仿真界面:电路、平面电磁场以及系统仿真的操作都在同一个界面上完成。支持合并仿真功能,包括电路/系统/平面电磁场的整合,并可根据需求选择解算器进行电磁场核心部分的计算。此外,还具备共同项目管理、元件管理和库管理的功能。
  • MATLAB Robotics Toolbox:
    优质
    MATLAB Robotics Toolbox是一款专为机器人研究与开发设计的强大工具箱。它提供了广泛的算法和函数库,用于建模、仿真及分析各种类型的机械臂和其他机器人系统。无论是学术研究还是工业应用,该工具箱都能帮助用户快速实现复杂的机器人技术项目。 MATLAB 机器人工具箱提供了一系列函数和模型,用于机器人的分析、仿真和控制。它支持多种类型的机器人系统,并且包含详细的文档与示例代码,帮助用户快速上手并深入研究相关技术。此工具箱是进行机器人学教育及科研的理想选择。
  • SCARAMATLAB代码-Robotics-Toolbox:
    优质
    这段内容介绍了一个名为SCARA机器人MATLAB代码-Robotics-Toolbox的资源。它基于Robotics-Toolbox开发,提供了一套用于SCARA机器人仿真的MATLAB代码和相关函数,适用于机器人学的学习与研究工作。 Scara机器人Matlab代码机器人工具箱(RoboticsToolbox)包含一组与机器人相关的Matlab函数。这些函数涵盖了运动学、动力学以及坐标变换等领域,并扩展了Peter Corke的Robotics Toolbox,尤其是在编译性和计算速度方面进行了改进。 为了使用这个repo,用户需要在主文件夹中执行robotics_toolbox_path_init.m脚本以初始化路径设置。某些功能依赖于外部函数和工具箱repomatlab-ext,因此必须先进行matlab-ext的路径初始化,因为存在同名但内容不同的函数(如eul2r)。 对于Matlab类SerRob,需要分别初始化用于串行机器人的serrob_mdlbib以及用于混合机器人的serhybrob-mdl集合。用户可以通过examples_tests文件夹中的模块测试来启动repo的各个功能,并且可以使用主文件夹中的整体测试robo来进行全面验证。
  • 仿技术配套
    优质
    《机器人仿真及编程技术配套资源》是一套全面支持学习与实践的工具集,涵盖理论讲解、代码示例和实验指导等内容,旨在帮助读者深入掌握机器人仿真与编程技巧。 在机器人的科研与工业应用领域,机器人仿真与编程技术扮演着至关重要的角色。它不仅能够对控制算法进行测试验证,还为研发人员提供了一个无风险且稳定的实验平台。本书的内容分为三个部分:基于MATLAB机器人工具箱的仿真、三款常用的机器人仿真软件介绍以及ROS(Robot Operating System)的基础知识和实际应用。书中使用的工具有包括MATLAB、Simulink、三种常用仿真软件及ROS系统,同时配有丰富的资源支持教学或自学使用,并适合不同层次的技术人员与爱好者阅读。
  • 基于Robotics Toolbox械臂GUI箱MATLAB仿(含完整码、说明数据).rar
    优质
    本资源提供了一个基于Robotics Toolbox的机械臂图形用户界面(GUI)工具箱,适用于MATLAB环境下的机械臂仿真。包含完整的源代码、详细的说明文档以及必要的数据文件,便于学习和研究机械臂控制与仿真技术。 资源内容:基于robotics toolbox实现机械臂GUI工具箱的matlab仿真(完整源码+说明文档+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改; - 代码编程思路清晰,注释明细。 适用对象: - 工科生、数学专业学生以及算法方向的学习者。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++和Java的算法仿真工作10年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等领域的实验。欢迎交流学习。
  • 利用MATLAB Robotics箱进行SCARA轨迹规划仿研究(2012年)
    优质
    本研究运用MATLAB Robotics工具箱探讨了SCARA机器人在轨迹规划与仿真中的应用,发表于2012年。 为了研究SCARA机器人的轨迹规划,在MATLAB环境下设计了该机器人的运动学参数,并利用Robotics toolbox工具箱编写简单的程序语句来建立机器人运动学模型。讨论了标准D-H参数和改进D-H参数建模方法的区别,进行了机器人的轨迹规划仿真。通过仿真直观地展示了机器人关节的运动并得到了连续平滑的机器人关节角度轨迹曲线。仿真实验表明所设计的运动学参数是正确的,达到了预定的目标。该工具箱可以对机器人进行图形仿真,并分析真实机器人控制时的数据结果,在机器人的研究开发中具有较高的经济实用价值。
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    《工业机器人》是一份全面介绍工业机器人技术及其应用的中文PDF文档。涵盖机器人设计、编程和自动化系统集成等核心内容,助力读者深入了解现代制造业中的智能自动化趋势与实践技巧。 这本书全面介绍了工业机器人的相关知识,非常适合初学者阅读。
  • Robotics-Toolbox-Python:Python包(非官方)
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    Robotics-Toolbox-Python是一款基于Python语言开发的机器人工具包,旨在简化和加速机器人的建模、分析与仿真过程。尽管它并非由原作者直接维护,但为开发者提供了丰富的接口来探索机器人学的核心概念和技术。 Python机器人工具包的非官方存储库的第一个版本现已发布,支持以下功能:齐次变换单位四元数、轨迹正向和反向运动学以及逆动力学。此外,现在可以使用基本的3D图形查看trplot()函数的功能。当前尚未实现的功能包括图形动画和前进动力学建立。