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基于VREP和MATLAB的机械臂视觉抓取仿真示例（含GUI控制）

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简介：
本项目在VREP与MATLAB环境下搭建机械臂视觉抓取仿真系统，并实现图形用户界面(GUI)操控。演示了从视觉识别到精准抓取的全过程，为机器人研究提供便利。 机械臂视觉抓取仿真的示例展示了如何在vrep与matlab之间进行联合仿真。在这个例子中，用户可以通过MATLAB的GUI界面控制机械臂抓取不同的物体，并且MATLAB端包含了一些基础的图像处理算法（虽然这些算法没有经过优化，可以自行改进）。此项目适合有一定基础知识的学习者使用；对于初学者来说可能较为困难。

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  • 基于VREP和MATLAB的机械臂视觉抓取仿真示例（含GUI控制）
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    本项目在VREP与MATLAB环境下搭建机械臂视觉抓取仿真系统，并实现图形用户界面(GUI)操控。演示了从视觉识别到精准抓取的全过程，为机器人研究提供便利。 机械臂视觉抓取仿真的示例展示了如何在vrep与matlab之间进行联合仿真。在这个例子中，用户可以通过MATLAB的GUI界面控制机械臂抓取不同的物体，并且MATLAB端包含了一些基础的图像处理算法（虽然这些算法没有经过优化，可以自行改进）。此项目适合有一定基础知识的学习者使用；对于初学者来说可能较为困难。
     
  • VREP-MATLAB机器人仿真——PUMA560机械臂目标抓取
    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。
     
  • VREP-MATLAB机器人仿真——PUMA560机械臂目标抓取任务
    优质
    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）。
     
  • 基于VREP和MATLAB的UR5机械臂动力学控制联合仿真程序
    优质
    本项目开发了一套结合VREP与MATLAB平台的UR5机械臂动力学控制仿真系统，实现对UR5机械臂在复杂环境中的精确运动规划及控制。 本段落研究了在VREP与MATLAB联合仿真环境下对UR5机械臂进行PD控制并加入重力补偿的方法。
     
  • 基于Matlab的机械臂阻抗控制仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行机械臂阻抗控制的仿真分析，通过构建数学模型和算法实现对机械臂运动特性的精确模拟与优化。 这段资料包含了多自由度机械臂阻抗控制的Matlab代码，欢迎下载后与他人一起讨论。
     
  • 基于VREP和CoppeliaSim的MATLAB机器人轨迹控制仿真：机械臂绘图及算法解析
    优质
    本研究利用MATLAB结合VREP和CoppeliaSim平台，实现机械臂在虚拟环境中的轨迹规划与控制仿真。通过详细的算法分析和实验验证，探讨了机械臂绘制复杂图形的能力及其优化策略。 本段落介绍了如何使用VREP Coppeliasim与MATLAB联合实现机器人轨迹控制仿真，重点在于机械臂的绘图轨迹规划及其相关算法详解。通过Matlab读取预设轨迹，并利用这些信息来指导虚拟环境中的机械臂在墙上绘制特定图案。文中包含详细的代码和说明文档，适用于学习目的。
     
  • 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。
     
  • 机械臂视觉控制算法
    优质
    机械臂视觉控制算法是一种结合计算机视觉技术与机器人控制理论的方法，用于实现对机械臂运动的精准引导和操控。通过图像处理识别目标物体的位置、姿态等信息，并据此规划最优路径，执行抓取、装配等一系列复杂任务，显著提升自动化生产的效率及精度。 我的工程项目涉及使用上位机MATLAB通过自带摄像头控制下位机机械手，并附有详细的软硬件清单。
     
  • 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