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Modern Robotics: 现代机器人技术

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简介:
《现代机器人技术》一书深入浅出地介绍了机器人技术的最新进展,涵盖机械设计、控制理论及人工智能应用等多方面内容。适合工程技术人员和高校师生阅读。 现代机器人:力学, 计划及控制的代码库包含了与书籍《现代机器人学》(作者为凯文·林奇和弗兰克·帕克,出版于剑桥大学出版社2017年)相配套的程序源码。这些代码位于名为doc的目录下,并支持Python、MATLAB以及Mathematica三种编程语言。 每个函数上方都有注释部分,解释了使用该函数所需的输入参数及如何操作以获得预期输出。此外,存储库中还提供了一个PDF文档,概述了可用功能及其在MATLAB语法下的应用情况。根据书中介绍的功能章节进行分类后,这些代码便于理解与学习,并旨在增强读者对书本概念的理解。 值得注意的是, 基础函数如向量大小计算、归一化操作以及数值接近零的判断等功能并未在此提及;而主要功能则是为了方便阅读和教育目的设计的。同时需要注意的是,所提供的软件并不追求效率或鲁棒性的优化。 一些非官方版本正在开发中,例如使用tensorflow包重构Python版本等。

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  • Modern Robotics:
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    《现代机器人技术》一书深入浅出地介绍了机器人技术的最新进展,涵盖机械设计、控制理论及人工智能应用等多方面内容。适合工程技术人员和高校师生阅读。 现代机器人:力学, 计划及控制的代码库包含了与书籍《现代机器人学》(作者为凯文·林奇和弗兰克·帕克,出版于剑桥大学出版社2017年)相配套的程序源码。这些代码位于名为doc的目录下,并支持Python、MATLAB以及Mathematica三种编程语言。 每个函数上方都有注释部分,解释了使用该函数所需的输入参数及如何操作以获得预期输出。此外,存储库中还提供了一个PDF文档,概述了可用功能及其在MATLAB语法下的应用情况。根据书中介绍的功能章节进行分类后,这些代码便于理解与学习,并旨在增强读者对书本概念的理解。 值得注意的是, 基础函数如向量大小计算、归一化操作以及数值接近零的判断等功能并未在此提及;而主要功能则是为了方便阅读和教育目的设计的。同时需要注意的是,所提供的软件并不追求效率或鲁棒性的优化。 一些非官方版本正在开发中,例如使用tensorflow包重构Python版本等。
  • 200H-Robotics: VEX(2019-2020)
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    200H-Robotics: VEX机器人技术(2019-2020)项目专注于VEX机器人设计与编程,涵盖机械构造、传感器应用及竞赛策略等多方面内容,旨在培养学生的工程技能和团队协作能力。 2019-2020年期间,Lancebotics 200H的工程师(兼机长)为VEX Robotics挑战赛中的塔式接管项目编写了代码。这段代码包括驱动程序部分和自主操作部分的内容。
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    现代机器人技术是指当前最新的机器人设计、制造和应用的技术,涵盖人工智能、机器学习、自动化系统等多领域,广泛应用于制造业、医疗、服务等行业。 在2008年于帕萨迪纳举行的IEEE国际机器人与自动化会议上,在一次喝啤酒的闲聊中,我们决定编写一本面向大学生的机器人学教科书。自1996年起,弗兰克一直在首尔国立大学用他自己的讲义教授本科生关于机器人的运动学知识;到2008年时,这些讲义已经发展成为本书的核心内容。凯文则在西北大学从他自己的一套笔记中为学生开设了入门级的机器人课程,他的教学材料来自各种论文和书籍的综合汇编。
  • MATLAB仿真码-Robotics-Toolbox-Python:用于Python的工具箱
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    这是一个将MATLAB Robotics Toolbox的功能移植到Python环境中的项目。它提供了一套完整的仿真代码,方便开发者和研究者在Python中进行机器人技术的研究与开发。 机器人MATLAB仿真代码适用于Python的机器人技术工具箱提供了一套特定于机器人的功能,并利用了Python语言的可移植性、普遍性和支持优势以及线性代数(如numpy,scipy)、图形(matplotlib,Three.js,WebGL)等开源生态系统的强大功能。此外,该工具箱还支持交互式开发环境(jupyter, jupyterlab, mybinder.org)和文档生成(sphinx)。这个工具箱为表示串行链接机械手的运动学和动力学提供了必要的工具——用户可以方便地以Denavit-Hartenberg表格形式创建自己的模型,也可以导入URDF文件或使用超过30种预设模型来帮助处理来自Franka-Emika、Kinova、UniversalRobotics等公司的现代机器人以及Puma560和Stanford手臂这类经典机器人的问题。此外,该工具箱还支持移动机器人的功能,包括但不限于:单轮脚踏车及自行车的运动模式;错误修正、距离变换、D*与PRM算法在内的路径规划方法;晶格与RRT等运动学规划方案;EKF和粒子过滤器用于定位的技术手段以及通过EKF进行的地图构建,并支持同时定位与地图构建。
  • SCARAMATLAB码-Robotics-Toolbox:工具箱
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    这段内容介绍了一个名为SCARA机器人MATLAB代码-Robotics-Toolbox的资源。它基于Robotics-Toolbox开发,提供了一套用于SCARA机器人仿真的MATLAB代码和相关函数,适用于机器人学的学习与研究工作。 Scara机器人Matlab代码机器人工具箱(RoboticsToolbox)包含一组与机器人相关的Matlab函数。这些函数涵盖了运动学、动力学以及坐标变换等领域,并扩展了Peter Corke的Robotics Toolbox,尤其是在编译性和计算速度方面进行了改进。 为了使用这个repo,用户需要在主文件夹中执行robotics_toolbox_path_init.m脚本以初始化路径设置。某些功能依赖于外部函数和工具箱repomatlab-ext,因此必须先进行matlab-ext的路径初始化,因为存在同名但内容不同的函数(如eul2r)。 对于Matlab类SerRob,需要分别初始化用于串行机器人的serrob_mdlbib以及用于混合机器人的serhybrob-mdl集合。用户可以通过examples_tests文件夹中的模块测试来启动repo的各个功能,并且可以使用主文件夹中的整体测试robo来进行全面验证。
  • 概率型(Probabilistic Robotics
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    《概率型机器人》是一本介绍如何利用概率论解决机器人导航和感知问题的专著,融合统计方法与智能机器人的设计。 《概率机器人》(Probabilistic Robotics)一书是机器人领域的权威著作,并有中文版与英文版可供选择阅读,但鉴于部分读者反馈的翻译质量问题,建议中英双语对照学习以获得更佳理解。 本书内容全面覆盖了定位、地图构建及规划控制等核心领域,适合所有对机器人技术感兴趣的学生、研究者和技术人员参考。书中还包含非机器人领域的工程师和科研工作者若想应用统计学与传感器知识时的参考资料价值。此外,《概率机器人》同样适用于课堂教学用途,在教学过程中每章内容一般需要1-2课时完成,并且可以根据实际情况选择性地跳过某些章节或重新安排讲授顺序。 书中的每一章都设计了一些习题和实验项目,鼓励读者通过实际操作来深化理解所学知识。该书籍主要探讨如何利用概率方法处理机器人面对的各种不确定性因素(如环境变化、传感器误差等),从而提高机器人的定位精度与地图构建能力,并降低规划与控制过程的不确定度,使它们能够在复杂多变的应用场景中正常运作。 全书分为基础知识介绍、定位技术详解、地图生成策略以及路径规划和控制系统设计四个部分共计17章内容。
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    机器人技术是一门融合机械工程、电子学及人工智能等领域的跨学科科学,专注于设计和开发能够自主或半自主执行任务的机器设备。 《Robotica》是一款独特且创意十足的字体,在IT行业中被广泛应用于设计、图形艺术、网站开发及各种视觉传达项目。这款字体因其机械与未来感的设计风格吸引了众多设计师,为他们的作品增添了科技和现代元素。其设计理念源于机器人技术的精密冷酷,体现了数字时代的特征。Robotica 字体线条清晰、结构严谨,每个字母都像是精心设计的机械零件,展现出硬朗而优雅的独特美感。 视觉上,它能够营造强烈的科技氛围,适用于科幻主题的设计或需要强调高科技气息的情境中。使用时应注意字体排版和配色的选择:简洁明亮的颜色搭配可以凸显其特点;由于较高的识别度,在大量文字应用中应适度控制以避免影响阅读体验。在网站开发领域,Robotica 可作为标题或者重要提示信息的字体,增强页面的专业感与现代气息。 然而,因其独特设计可能不适合长时间阅读文本内容,开发者需要考虑用户体验和舒适度问题,并与其他易读性较强的字体搭配使用。在图形设计方面,《Robotica》能够为标志、广告及海报等带来独特的视觉冲击力,适合用于科技产品、游戏或科幻电影宣传。同时,在UI 设计中也适用,可增加应用程序或网站界面的科技感和创新气息。 设计师还可以通过调整大小、颜色、透明度以及结合其他设计元素来进一步发挥《Robotica》字体的独特性,并满足特定项目需求。例如,利用3D 渲染或者动态效果使其更加立体生动,从而增强作品吸引力。总之,《Robotica》凭借其独特的机械风格在IT行业中占据一席之地,在网页设计、图形艺术及品牌标识中为创作带来前卫且科技感十足的视觉体验。 但使用时需注意与其他元素协调一致,确保展现个性的同时也保障良好的用户体验。
  • MATLAB Robotics Toolbox:工具箱
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    MATLAB Robotics Toolbox是一款专为机器人研究与开发设计的强大工具箱。它提供了广泛的算法和函数库,用于建模、仿真及分析各种类型的机械臂和其他机器人系统。无论是学术研究还是工业应用,该工具箱都能帮助用户快速实现复杂的机器人技术项目。 MATLAB 机器人工具箱提供了一系列函数和模型,用于机器人的分析、仿真和控制。它支持多种类型的机器人系统,并且包含详细的文档与示例代码,帮助用户快速上手并深入研究相关技术。此工具箱是进行机器人学教育及科研的理想选择。
  • Robotics Introduction 学入门引导
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    《Robotics Introduction》是一本专为初学者设计的机器人学入门书籍,旨在通过简洁明快的语言和生动实例,帮助读者快速掌握机器人技术的基础知识与应用技能。 机器人学是一门跨学科领域,它结合了机械工程、电子工程、计算机科学及人工智能等多个领域的研究成果。这门学科的核心目标是研发能够模仿人类或其他生物体智能行为的自动化机器,并使其能完成特定任务。 《机器人学导论》一书由Miomir Vukobratovic及其合作者编写,于1989年由Springer-Verlag出版社出版,成为该领域的经典教材之一。书中探讨了“Locomotion Robots”(运动机器人),这是研究机器人的移动能力的一个重要分支。根据其运行方式的不同,运动机器人可以分为轮式、履带式和步行式等类型。其中,由于步行式的环境适应性强且具有良好的稳定性,它成为了当前的研究热点。“Anthropomorphic Mechanisms”(拟人化机械)部分强调了在设计中模拟人类结构的重要性,并旨在使机器人的动作与操作方式更加接近于人类。 该书全面介绍了机器人学的基础知识,包括机构学、动力学、控制理论、感知技术和人工智能的应用。其中,机构学研究的是如何构建能够完成复杂任务的机器人;动力学关注的是运动中的力学特性及其作用力和运动的关系;而控制理论则专注于实现对机器人的精确智能操控。此外,书中还探讨了传感器技术以及通过这些技术来获取信息并使其适应环境的方法,并介绍了人工智能在赋予机器人学习、推理及解决问题能力方面的作用。 《机器人学导论》中涉及的术语包括“Degrees of Freedom (DoF)”(自由度),即指机器人的独立运动方式的数量;“Sensor Fusion”(传感器融合)是指如何整合不同来源的数据以得到更准确和可靠的信息;以及“Machine Vision”(机器视觉)是关于赋予机器人识别图像或视频信息的能力。 该书不仅提供了一个理论基础,还为深入研究这一领域提供了知识框架。随着技术的进步,机器人学将在工业、服务、医疗及探索等领域发挥日益重要的作用。
  • 操控
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    机器人操控技术是指通过编程、传感器和控制系统来实现对机器人的操作与控制的技术。它包括路径规划、人机交互等关键技术领域,在自动化生产、医疗健康等多个领域有着广泛应用。 一本介绍机器人概念及其控制系统设计的书籍非常值得一读。