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适用于MATLAB机器人学习的robot-9.10压缩文件

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简介：
robot-9.10 是一个专为使用 MATLAB 学习和开发机器人技术设计的资源包。该压缩文件包含了学习所需的各种工具箱、示例代码及文档，适合初学者与进阶用户共同探索机器人编程的世界。 在MATLAB中使用机器人工具箱（robot-9.10.zip）解压后的内容需要安装到MATLAB文件夹下。由于官网下载速度较慢，现与大家分享这一资源，积分全网最低，绝对好用。

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  • 适用于MATLAB机器人学习的robot-9.10压缩文件
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    robot-9.10 是一个专为使用 MATLAB 学习和开发机器人技术设计的资源包。该压缩文件包含了学习所需的各种工具箱、示例代码及文档，适合初学者与进阶用户共同探索机器人编程的世界。 在MATLAB中使用机器人工具箱（robot-9.10.zip）解压后的内容需要安装到MATLAB文件夹下。由于官网下载速度较慢，现与大家分享这一资源，积分全网最低，绝对好用。
     
  • Matlab Robot Toolbox 9.10 最新版本
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    Matlab Robot Toolbox 9.10是Robotics System Toolbox的最新版，提供了机器人学中的模型表示、分析及仿真功能，适用于多指灵巧手和轮式移动机器人的研究与开发。 1. 下载该工具箱。 2. 将下载的压缩包解压到一个文件夹内。 3. 打开MATLAB软件，在File菜单下选择Set Path选项，打开相应的对话框。 4. 单击“Add With SubFolder”，然后在弹出的选择窗口中找到并选中前面解压出来的工具箱所在的位置。 5. 点击“Save”按钮保存设置，再点击“Close”关闭路径管理界面。这样就完成了将该工具箱的路径添加到MATLAB系统中的步骤，即成功安装了工具箱。
     
  • Robot Framework WebSocketLibrary：适用于Robot Framework的WebSocket测试插件
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    Robot Framework WebSocketLibrary是一款专为Robot Framework设计的WebSocket协议自动化测试插件，帮助用户轻松实现高效、准确的WebSocket接口测试。 robotframework-websocket库基于Websocket-client Python库。安装websocket-client的方法是使用sudo python setup.py命令进行安装。
     
  • 关节空间轨迹规划的Matlab代码-Robot-Inverse-Kinematics-Simulation: 适用于机器人学硕士课程
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    本资源提供基于Matlab的关节空间轨迹规划代码，专为机器人学逆运动学仿真设计，适合硕士课程教学与学习。 在MATLAB的Robotics MSc课程中使用关节空间规划代码进行Lynxmotion AL5D机械臂运动学模拟的任务要求如下： A. 根据讲座、实验室练习以及示例中的材料，完成以下任务： - 导出Lynxmotion arm1的正向运动学DH表示。 - 使用MATLAB和课程资料完成上述工作，并记录所有研究过程及结果。 - 当前四个关节在其活动范围内移动时，分析第五个关节（手腕中心）的工作空间。绘制该工作空间的2D和3D视图。 - 推导机械手的逆运动学模型（解析解）。 B. 完成以下任务： - 在MATLAB中规划一个包含至少5个位置的任务，并提供这些点在三维空间中的笛卡尔坐标，以指定末端执行器的位置与方向。 - 为上述位置求出3D空间内的逆运动学解决方案，得到相应的关节角度集合。 - 创建适当的图或动画来展示机械臂的移动过程。 - 在已确定的笛卡尔点之间实现三种不同的轨迹，并生成演示这些路径的图形。
     
  • Delta机器人运动学方程-Kinematic Delta Robot: MATLAB开发
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    本项目基于MATLAB开发，专注于Delta机器人的运动学分析与建模。通过精确计算其关节角度和末端执行器位置，实现高效的路径规划和控制策略研究。 在这里您可以找到 Delta 型机器人的正向运动学和反向运动学。请注意如何在所附图片中找到参数“f”和“e”。
     
  • 离散控制Matlab代码-应用于腿式机器人: Legged-Robot
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    本项目提供了一套基于MATLAB的离散控制系统代码，专为研究与开发四足机器人（Legged-Robot）而设计。通过精确控制算法，实现对复杂地形的有效导航和稳定移动。 这是在EPFL的腿机器人课程中的最终项目成果，涵盖了双足步行机器人的动力学建模与分析。 为了运行步行机器人的仿真，请转到主文件夹中的main.m文件。 如需调整行走速度，在control文件夹内的control_hyper_parameter.m中可以找到不同速度所需的参数设置。提供的速度包括0.4m/s、0.6m/s、0.8m/s、1.0m/s、1.2m/s和1.5m/s。 运行特定速度的代码时，只需取消对应其他速度下被注释掉的相关参数即可，默认情况下使用的是最低行走速度（即0.4m/s）。 若想查看每个时间步骤内的离散平均速度而非连续曲线v_h，在MATLAB中可以执行相应的命令输出每一步的平均值。 要向机器人添加外部扰动，需进入control文件夹中的control.m，并取消注释u_ext = perturbation(q, step_number)这一行代码。 通过analyst.m和analyge_2.m两个脚本将显示用于分析的数据图表。如希望更清晰地观察每个图，请使用main.m中analyze_2(sln)的相应命令。 若想直观查看所有图形，可直接执行analyze(sln)指令。
     
  • MATLAB SRC1_9 压缩文件
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    MATLAB SRC1_9压缩文件包含用于信号处理和通信应用的MATLAB源代码及资源。该文件适用于科研与工程开发中的数据压缩技术研究。 《MATLAB实现SRC1_9：稀疏表示分类在人脸识别中的应用》 稀疏表示算法（Sparse Representation Classification，简称SRC）是一种在计算机视觉领域广泛应用的先进方法，在人脸识别技术中展现出了强大的性能优势。作为科学计算的强大工具，MATLAB被广泛用于实现各种复杂算法，包括特定的人脸识别方法——SRC1_9。本段落将详细探讨SRC的基本原理、其在MATLAB中的实现以及该算法在人脸识别领域的应用优势。 ### 一、稀疏表示理论基础 稀疏表示起源于信号处理领域中的稀疏编码概念，它假设信号可以用一组基函数的线性组合来近似表示，并且这种表达是尽可能简单的。具体而言，在SRC中，人脸图像被视作高维空间中的一个向量，通过寻求最小化非零元素的数量来进行表示和分类，从而有效减少噪声的影响并提升识别精度。 ### 二、SRC算法流程 1. **训练阶段**：收集大量的人脸样本作为训练集，并对每个样本进行预处理（如灰度化、归一化等），形成一个大矩阵。 2. **稀疏编码**：利用L1范数最小化的优化方法，找到测试样本在训练数据中的最佳表示形式。 3. **分类决策**：通过比较测试样本与所有训练样本的残差来确定最相似的一个作为识别结果。 ### 三、MATLAB实现SRC1_9 MATLAB提供了一系列高效的工具箱用于求解L1范数最小化问题，如`lasso`和`spams`等。在实际应用中，用户需要编写代码读取图像数据，并构建训练集；设置好优化参数后调用稀疏编码函数进行计算；最后执行分类决策步骤。 ### 四、SRC在人脸识别中的优势 - **鲁棒性**：面对光照变化、表情改变或部分遮挡等情况时，SRC能够保持较好的识别效果。 - **泛化能力**：即使训练集和测试集中的人脸图像存在差异，SRC也能获得较高的准确性。 - **稀疏特性**：利用数据的稀疏性质可以减少不必要的信息处理量，并提高计算效率。 ### 五、应用场景 除了人脸识别外，SRC还广泛应用于其他计算机视觉任务中，例如图像分类、恢复以及去噪等场景下均能发挥重要作用。其应用前景十分广阔。 ### 六、挑战与未来发展方向 尽管目前SRC在实际问题解决方面表现出色，但仍然存在一些亟待克服的技术难题，比如大规模数据处理效率低下和过拟合等问题。未来的科研工作可能会集中在优化算法性能、结合深度学习技术增强表示能力以及与其他机器学习方法相结合以提高分类准确率等方面。 总之，基于MATLAB实现的SRC1_9为人脸识别领域提供了一种有效的方法论框架。它将稀疏表示理论的优势与MATLAB强大的计算功能结合起来，在实际应用中展现出了巨大的潜力和发展空间。随着技术进步和不断的研究探索，我们有理由相信SRC将在更多场景下发挥其独特的作用。
     
  • quill-image-compress：适用于Quill富文本编辑器的图片压缩插件
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    quill-image-compress是一款专为Quill富文本编辑器设计的图片压缩插件，能够有效减小上传图片文件大小，提升编辑器性能和用户体验。 羽毛笔图像压缩是一个Quill.js模块，用于在上传到编辑器时压缩图片。安装方式为`yarn add quill-image-compress`。 该模块的特性包括： - 当用户将文件拖放到鹅毛笔中或粘贴至其中时会自动进行图像压缩。 - 点击加载按钮后也能触发压缩功能。 - 支持处理多种格式的图片，如gif、jpeg、png、svg、webp和bmp。 此外，还提供了一系列可配置选项以满足不同需求。例如，在引入模块时可以设置质量参数： ```javascript import ImageCompress from quill-image-compress; Quill.register(modules/imageCompress, ImageCompress); const quill = new Quill(editor, { modules: { imageCompress: { quality: 0.7 }, // 其他配置选项... } }); ```
     
  • 关于不同人物使用手机的图片数据集（适用于深度学习和机器学习）
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    本数据集包含各种人物使用手机的照片，旨在为深度学习与机器学习研究提供丰富的训练素材，助力相关算法优化。 数据集名称：深度学习玩手机数据集 数据量：共2015张图片，图片及标签文件压缩包大小为311M 标注框种类：telephone（手机）、hold（拿着手机）、nohold（没有拿手机），共三类 标签格式：voc格式 收集来源：现实场景拍摄和网络收集 备注：由团队自行标注，已自用过，标注质量高