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深度学习驱动的平面抓取检测，提供python+pybullet仿真平台下的机械臂控制源码。

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简介：
该资源提供基于深度学习的平面抓取检测以及机械臂控制的实现方案，并采用Python语言与Pybullet仿真平台进行开发，同时提供了源码。 【重要提示】 1、在平台上提供的资源已保证完整且为最新版本，并会定期进行更新和优化。 2、请务必使用您自己的账号在官方网站进行下载。若通过第三方代理下载，本人不对下载的资源质量或完整性承担任何责任，也不会提供任何形式的技术支持或解答。

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  • 基于深度学习的平面抓取检测及Python+PyBullet仿真平台下的机械臂控制实现源码.zip
    优质
    本资源提供基于深度学习技术的平面抓取检测算法与Python结合PyBullet仿真的机械臂控制代码，适用于机器人视觉和自动化领域研究。 基于深度学习的平面抓取检测与机械臂控制实现源码使用了Python和PyBullet仿真平台。 【特别强调】： 1、资源保证是完整且最新的，并会不定期更新优化； 2、请通过官网个人账号下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，也不提供任何形式的技术支持和答疑。
     
  • 基于深度学习的机械臂抓取技术研究
    优质
    本研究聚焦于运用深度学习技术优化机械臂在复杂环境中的物体识别与精准抓取能力，以实现高效、智能的自动化操作流程。 一种基于深度学习的机械臂抓取方法。
     
  • 机械臂动力学控制及视觉引导下的物体抓取
    优质
    本项目研究机械臂的动力学建模与实时控制策略，并结合计算机视觉技术实现精准的物体识别和定位，以完成复杂环境中的自动化抓取任务。 本段落为一篇关于移动机械臂动力学控制及基于视觉的物体抓取技术的硕士学位论文。研究者通过建立移动机械臂的动力学模型并设计相应的控制算法，实现了对机械臂的精确操控。同时，借助视觉传感器的应用，成功完成了对目标物的识别与抓取任务。本段落的研究成果对于推动机器人技术的发展具有重要意义。
     
  • 基于GRCNN的机械臂视觉平面抓取（含Python源码和项目文档）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于GRCNN算法实现机械臂视觉平面抓取的完整解决方案，包含Python源代码及详细的项目文档。适合从事机器人视觉与自动化领域的学习者和技术开发者参考使用。 1. 该项目代码经过严格调试，下载后可以直接运行。 2. 资源适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据、数学、电子信息等），适合课程设计、期末项目或毕业设计的学生以及技术学习者作为参考材料使用。 3. 包含所有源码文件。理解并调试代码需要一定的基础知识。 基于GRCNN的机械臂视觉平面抓取（Python开发源码+项目说明）.zip
     
  • LabVIEW控制的机械臂仿真.zip_LabVIEW_LabVIEW 2306_机械臂_机械臂上位机_机械臂仿真
    优质
    本项目为使用LabVIEW软件开发的机械臂仿真程序，集成了机械臂上位机控制系统的设计与实现。通过LabVIEW 2306平台，模拟并控制机械臂的各种操作，适用于教学、研究及初步设计阶段，帮助用户理解机械臂的工作原理和编程技巧。 机械臂控制项目是用LabView开发的，在实验室里完成的。尽管我对这个领域不太熟悉，但我觉得它非常精致。喜欢的朋友可以拿去学习研究。
     
  • 2自由度机械臂PID控制MATLAB仿真_hugep7z_matlab机械臂_tightjhq_控制_机械臂
    优质
    本文介绍了基于MATLAB平台对两自由度机械臂进行PID控制仿真的研究。通过调整PID参数，优化了机械臂的运动轨迹和响应速度，为实际应用提供了理论依据和技术支持。 2自由度机械臂PID控制MATLAB仿真
     
  • 基于Python xy 的三自由度机械臂逆运动学仿真控制
    优质
    本研究运用Python编程语言及xy框架，专注于开发和实现一个三自由度机械臂的逆运动学模型，并进行仿真控制，以优化其操作路径与精度。 使用Pythonxy实现一个3自由度机械臂的逆运动学仿真控制程序。该程序在给定机械臂末端的目标轨迹后，能够计算出各关节所需的旋转角度，从而使得机械臂末端按照预定路径进行移动。
     
  • Q_Trading: 深度学习与强化学习驱动的量化交易平台-源码
    优质
    Q_Trading是一款基于深度学习和强化学习技术构建的量化交易软件平台开源代码。它为用户提供了高效、智能的投资策略开发环境，助力实现自动化交易决策。 基于深度学习和强化学习的量化交易系统大纲： 主要结构： 该系统包括三个核心模块：数据处理模块、价格预测模块以及强化学习模块。 1. 数据处理模块：我从Kaggle获取了美国股票市场的每日价格与数量的数据集，其中包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量。然而，原始数据在深度学习及强化学习的训练中效果不佳，因此我设计并创建了许多技术分析指标以生成更多的输入特征。 2. 价格预测模块：此部分利用深度学习算法对股票市场价格进行未来走势预估，为后续交易策略提供参考依据。 3. 强化学习模块： - 设计了六种操作（卖出、卖空、持有不动、覆盖买入等）。 - 将股价转换成区间(-1, 1)，并运用VWAP或BBIBOLL上下限来实现这一过程。 - 分别构建两个增强学习模型，一个用于处理买卖行为决策，另一个负责管理仓位调整策略（如卖空与平仓操作）。 - 根据价格预测结果及强化学习收益制定库存拣货策略，并设置优先级以决定输出何种交易指令。 结论： 通过上述各模块的协同工作，该量化交易平台能够实现自动化、智能化地执行股票买卖决策，从而提高投资回报率。
     
  • 基于Python和PyBullet的深度强化学习在四足机器人控制仿真中的应用
    优质
    本研究探讨了利用Python及PyBullet平台，通过深度强化学习算法优化四足机器人的运动控制，实现了高效且稳定的行走模式仿真。 包括DDPG、PPO、SAC、TD3、TROP等多种算法流程代码；基于PyBullet和MetaGym搭建的四足机器人模型使用SAC和PPO算法训练数据集，包含测试结果。运行前需配置Python环境，并修改所有.py文件中的路径设置为path.append(rC:\Users\机器人)。