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机器人技术:机器视觉与控制的MATLAB算法基础

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简介:
本书聚焦于使用MATLAB编程语言讲解机器人技术中的关键环节——机器视觉与控制系统的基础算法,旨在为读者提供理论与实践相结合的学习资源。 完整版,正在学习中,欢迎一起学习。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本书聚焦于使用MATLAB编程语言讲解机器人技术中的关键环节——机器视觉与控制系统的基础算法,旨在为读者提供理论与实践相结合的学习资源。 完整版,正在学习中,欢迎一起学习。
  • MATLAB.rar_gco_学__MATLAB_
    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。
  • 学及MATLAB
    优质
    本书专注于介绍使用MATLAB进行机器人学和机器视觉的基础知识和技术,包括相关算法的设计、实现及应用。 机器人学、机器视觉与控制以及MATLAB算法基础的中文版书籍。
  • 学及MATLAB
    优质
    本书《机器人学及机器视觉控制的MATLAB算法基础》旨在介绍如何使用MATLAB进行机器人学和机器视觉领域的算法设计与实现。通过丰富的示例和实践,读者可以掌握相关技术的核心概念和编程技巧。 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”(包括第2章和第3章)介绍了有关机器人及其操作对象的位置、姿态描述以及路径和运动表示方法的基础知识;第二部分“移动机器人”涵盖了从第4章到第6章的内容,主要讨论了基本运动控制模式及导航与定位的方法;第三部分“臂型机器人”,包括第七至第九章节,则深入探讨了机器人的运动学、动力学及其控制方面的知识。第四部分是关于计算机视觉的介绍(即第十章至十四章),涵盖了光照和色彩处理、图像形成技术以及特征提取等多幅图像立体视觉方法等内容;第五部分“机器人与视学及控制”,包括第十五章和第十六章节,分别讨论了基于位置信息和影像数据驱动下的机器视觉伺服系统及其更先进的混合式视觉伺服方案。本书将理论知识与实践应用紧密结合,并提供了实例算法以及程序代码供读者验证书中所提及的知识点和技术案例。作者还提供了一套完整可运行的源码以帮助学习者进一步理解和掌握相关技术,重点在于如何运用计算机视觉信息来控制机器人的运动行为。
  • 学中MATLAB
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    本书聚焦于机器人学中机器视觉与控制技术,并结合MATLAB编程实践,为读者提供理论知识和实用技能。适合初学者入门学习。 该书由澳大利亚作者Peter Corke耗时二十年完成,内容摒弃了传统的理论教学方法,转而通过大量代码来验证原理。
  • MATLAB入门
    优质
    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。
  • 图像传感
    优质
    本课程深入浅出地讲解了机器视觉系统中相机和图像传感器的核心原理和技术细节,旨在为工程师和研究人员提供坚实的理论基础。 《机器视觉基础:相机与图像传感技术》 在现代科技领域,机器视觉扮演着至关重要的角色,使设备能够“看”并理解周围环境。本段落将深入探讨相机及图像传感器技术的基础知识,帮助我们了解这些技术背后的原理。 首先我们要掌握光的基本知识。光是电磁波谱中一个非常狭窄的频段,在200-1100纳米范围内最为关注。其中400-750纳米为可见光,200-400纳米为紫外光,而750-1100纳米则属于近红外光范围。每个光粒子称为一个光子,并且其能量取决于波长;这个波长对应的颜色决定了我们所见的光线颜色。此外,光的强度等于其中包含的光子数量。 当这些光线照射到硅表面时,会产生光电效应,释放出电子。量子效率(Quantum Efficiency, QE)是衡量传感器将光转化为电荷能力的一个指标:假设QE为60%,那么每10个光子撞击像素就会产生6个电子。需要注意的是,这种特性与相机的设计无关,并且绝对的量子效率才是比较不同传感器性能的良好标准。 全阱容量(Full Well Capacity)是指一个像素能够捕获的最大电荷量,这直接影响了传感器的灵敏度、信噪比(SNR)以及动态范围。通常来说,较大的像素拥有更高的全阱容量:例如小型像素可能为4,000电子,中型则可达10,000电子,而大型可以高达5万至数十万个电子。 接下来我们来看数字相机的基本原理和CCD(Charge-Coupled Device)与CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)图像传感器的区别。CCD以其卓越的成像质量著称,在高质量摄影应用中非常有用,但其功耗较高且成本较大;相比之下,CMOS在能耗及价格方面更具优势,并且随着技术的进步,它的图像质量也逐渐接近甚至超过了CCD水平,广泛应用于各种消费级和工业级相机。 接口是连接相机与其他设备的关键部分。常见的标准包括USB、GigE(千兆以太网)、Camera Link以及CoaXPress等,各自具有独特的优势与应用场景:例如,USB易于使用;而GigE则支持长距离传输需求;CoaXPress提供高速数据传输能力。 了解不同类型相机及其适用场景也十分重要。面阵相机适合用于静态或低速移动物体的检测工作;线扫描相机适用于高速连续生产线上的物品检测任务。此外,在选择时还需考虑全局快门和卷帘快门等关键因素:前者在同一时间捕获整个画面,非常适合处理快速运动场景,而后者则逐行曝光,更适合相对静止或者速度较慢的情况。 综上所述,理解相机及图像传感器技术的基础对于挑选合适的机器视觉系统至关重要。无论是光线的基本性质、传感器的物理特性还是相机的设计和接口选择等各个方面都需要根据实际应用需求综合考量。通过深入学习这些基础知识,我们可以更好地利用机器视觉技术解决现实问题,并提升自动化系统的性能水平。
  • MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB平台,结合Simulink和计算机视觉工具箱,探索了机器人视觉技术及其控制系统的设计与优化方法。 《机器人学入门MATLAB代码实现》是一本包含详细代码教程的工具书。书中提供了丰富的示例和指导,适合初学者学习机器人学相关知识及如何使用MATLAB进行编程实践。
  • .pdf
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    本书《机器人视觉技术》深入浅出地介绍了机器人视觉的基本原理与应用技术,涵盖图像处理、特征识别和深度学习等关键领域,旨在帮助读者掌握如何利用视觉信息提升机器人的自主性和智能化水平。 机器人视觉技术是指利用计算机视觉技术和方法使机器人能够感知、理解和处理周围环境中的图像或视频数据的能力。这项技术在工业自动化、无人驾驶汽车以及服务型机器人的应用中发挥着重要作用,有助于提高生产效率和安全性,并为人们的生活带来便利。 希望这段关于机器人视觉技术的介绍对大家有所帮助。
  • 分拣系统
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    本发明提出一种采用机器视觉技术的高效机器人分拣系统及其实现方法,有效提升了物品识别和分类的速度与准确性。 基于机器视觉的机器人分拣系统及方法涉及利用先进的机器视觉技术来提高自动化分拣系统的效率与准确性。该系统能够通过图像识别技术自动检测并分类各类物品,适用于物流、制造业等多个领域。相关的方法包括但不限于物体定位、特征提取和模式匹配等关键技术环节,以实现快速准确的产品处理流程。