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PUMA560机器人仿真环境构建。

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简介:
该界面利用Robotics Toolbox for MATLAB构建,旨在模拟PUMA560机器人系统的运动学以及动力学,并处理诸如轨迹规划的正反问题。在使用前,务必安装robotics工具箱。若您在使用过程中遇到任何疑问,欢迎通过我的博客留言。相关介绍文章可参考:http://blog..net/poonjun/archive/2009/01/04/3701873.aspx,关于安装和使用方法,请查阅:http://hi.baidu.com/pengjun/blog/item/d2e98ad4b50d9e09a18bb7d0.html

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客服
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  • Sifive QEMU仿
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    Sifive QEMU仿真环境的构建介绍了如何在计算机上搭建用于模拟SiFive处理器开发工作的QEMU软件平台,助力开发者进行高效测试与应用开发。 Sifive的qemu仿真环境搭建指南。此过程涉及配置必要的软件工具以在虚拟环境中运行Sifive相关的硬件架构模拟。
  • 在Ubuntu中Ardupilot仿
    优质
    本教程详细介绍了如何在Ubuntu操作系统上搭建Ardupilot仿真的开发环境,适合希望进行无人机飞行控制算法研究和测试的学习者。 在Ubuntu操作系统下搭建Ardupilot仿真环境的步骤如下: 首先介绍如何通过VMware安装Ubuntu 18.04: - VMware是一个虚拟机软件,可以创建多个独立运行操作系统的虚拟机。 - 使用最新版本的VMware(如VMware16)来创建新的虚拟机,并选择合适的操作系统、CPU和内存资源及网络参数等设置。在完成这些步骤后安装Ubuntu 18.04作为系统环境。 - 在安装过程中需要指定语言、时区以及磁盘分区,最后配置用户账户与密码。 接下来是搭建Ardupilot仿真环境: - 安装git用于代码版本控制:`sudo apt-get install git` - 确保已安装python2,因为它是Ardupilot的必要依赖项之一。 - 使用命令 `sudo apt-get install mavproxy` 来安装MAVProxy,这是一个与无人机交互的重要工具。 - 通过执行命令 `git clone ` 将Ardupilot代码克隆到本地机器上。具体的仓库地址需要根据最新的GitHub页面获取。 - 安装arm-linux-gcc编译器:`sudo apt-get install arm-linux-gcc` 以上步骤完成后,您将能够在Ubuntu 18.04下成功搭建起用于模拟无人机飞行环境的Ardupilot仿真系统,并可以进一步测试和优化自动驾驶算法。
  • Gazebo仿安装包.zip
    优质
    本压缩文件包含用于在计算机上搭建和运行Gazebo机器人仿真环境所需的所有安装包。适合进行机器人学研究与开发。 此工程包适用于嵌入式ROS学习中的Gazebo机器人仿真搭建。将该工程包导入到ROS工作环境中后,可以进行ROS机器人的仿真开发。
  • 在MATLAB仿一个
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    本项目旨在通过MATLAB平台进行机器人仿真实验,涵盖机器人的运动学、动力学建模及路径规划等关键技术。 在MATLAB环境下仿真一个机器人机械臂的整个运动情况是一个很好的参考程序。该资源发布于2007年6月10日,文件大小为7KB,已被下载212次。
  • 在Windows 10下Ardupilot仿
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    本指南详细介绍了如何在Windows 10操作系统中搭建ArduPilot仿真开发环境,包括所需软件安装及配置步骤。适合无人机爱好者与开发者参考学习。 在VM环境下搭建Win10下的Ardupilot仿真环境,并使用QGC进行测试。
  • VREP-MATLAB仿——PUMA560械臂目标抓取
    优质
    本项目利用VREP与MATLAB集成环境进行PUMA560机械臂的目标抓取仿真研究,结合视觉识别技术优化路径规划和控制策略。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能,并配有使用Qt开发的上位机软件。该系统具备自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等功能,能够将传送带上的物品夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。
  • 在Ubuntu 18.04中Gazebo仿.zip
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    本资源提供详细的教程和步骤,在Ubuntu 18.04操作系统上安装并配置Gazebo仿真软件,适用于机器人学和自动化领域的学习与研究。 在Ubuntu 18.04操作系统上搭建Gazebo仿真环境是机器人技术、自动驾驶汽车及无人机等领域研究开发的重要步骤之一。Gazebo是一款强大的3D模拟器,提供逼真的物理与视觉效果,让开发者能够在没有实际硬件的情况下测试和验证算法。 首先需要确保系统是最新的状态。打开终端并输入以下命令来更新系统: ```bash sudo apt update sudo apt upgrade ``` 接下来安装必要的依赖项。Gazebo需要用到一些库和工具,如libopencv-dev、libboost-all-dev、libgazebo9及libgazebo9-dev等。运行下面的命令进行安装: ```bash sudo apt install -y build-essential cmake git libopencv-dev libboost-all-dev ``` 在Ubuntu 18.04中,默认软件源已包含Gazebo,可以通过apt直接安装它: ```bash sudo apt install gazebo9 ``` 若需要与ROS(机器人操作系统)集成使用,则先要安装ROS Melodic。ROS提供了方便的接口来操作Gazebo: ```bash sudo sh -c echo deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list wget https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -O - | sudo apt-key add - sudo apt update sudo apt install ros-melodic-desktop-full ``` 完成安装后,初始化ROS环境: ```bash source /opt/ros/melodic/setup.bash ``` 为了方便日常使用,可以将上述命令添加到~/.bashrc文件中: ```bash echo source /opt/ros/melodic/setup.bash >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 接下来安装Gazebo插件和模型。ROS Melodic包含了一些预装的Gazebo插件,但你可能还需要其他插件,例如`gazebo_ros_pkgs`: ```bash sudo apt install ros-melodic-gazebo-plugins ros-melodic-gazebo-ros-pkgs ``` 为了获取更多的环境模型,可以安装`gazebo_ros2_control`和`gazebo_ros2_models`: ```bash sudo apt install ros-melodic-gazebo_ros2_control ros-melodic-gazebo_ros2_models ``` 现在你已经成功地在Ubuntu 18.04上安装了Gazebo与ROS Melodic,可以启动Gazebo来开始使用。打开一个新的终端窗口并输入: ```bash gazebo ``` 这将在屏幕上打开Gazebo的主界面。你可以通过ROS发布`gazeboset_world`服务来加载不同的场景。 为了在ROS中和Gazebo进行交互,创建一个工作空间,并编译你的项目。通常情况下,一个ROS工作空间包括src目录、build目录以及devel目录。在家目录下创建名为`catkin_ws`的工作区: ```bash mkdir -p catkin_ws/src cd catkin_ws/src ``` 将你的项目克隆或下载到`src`文件夹内,然后返回至工作区根目录进行构建: ```bash cd .. catkin_make source devel/setup.bash ``` 现在你可以运行ROS节点并与Gazebo环境互动了。例如启动一个简单的机器人模型: ```bash roslaunch my_robot_gazebo my_robot_world.launch ``` 请将`my_robot_gazebo`和`my_robot_world.launch`替换为你的实际项目名称。 在Ubuntu 18.04上搭建Gazebo仿真环境是一个多步骤的过程,包括系统更新、依赖项安装、ROS配置以及与Gazebo及ROS节点的交互。掌握这些步骤对于虚拟环境中开发和测试机器人应用至关重要。通过不断实践学习,在Gazebo中创建复杂且逼真的场景将为你的项目提供强有力的支持。
  • ROS导航调试资源、仿
    优质
    本项目专注于ROS(Robot Operating System)中的自主导航技术,提供详尽的调试指南及实用工具。通过模拟真实场景,优化机器人在复杂环境下的路径规划和避障性能,旨在促进智能机器人的研发进程。 在调试ROS navigation过程中使用了一些资源,包括kinetic navigation包、自己搭建的gazebo仿真地图以及机器人模型、基于ORB_SLAM的视觉里程计发布程序、参考用的文章《ROS导航调优指南》及《多层地图讲解》。
  • VREP-MATLAB仿——PUMA560械臂目标抓取任务
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    本项目通过VREP与MATLAB联合仿真环境,实现PUMA560机械臂的目标识别和精确抓取任务,展示机器人视觉与运动控制的集成应用。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能,并配有使用Qt编写的上位机软件。该系统支持自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等操作,能够将传送带上的物体夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。演示视频可在Bilibili平台观看(链接为:https://www.bilibili.com/video/BV16p4y1D7Qv?t=3)。
  • 关于PUMA560在MATLAB中的运动仿研究
    优质
    本研究针对PUMA560机器人,在MATLAB环境下进行详细的运动学和动力学分析,并开展运动仿真,以优化其操作性能。 基于MATLAB的PUMA560机器人运动仿真研究对学习机械臂的同学具有借鉴意义。