基于VRep和Matlab模糊逻辑工具箱的移动机器人仿真项目

MATLAB模糊逻辑控制器代码，用于课程作业，控制室内环境中具有避障功能的移动机器人。详细描述了模糊逻辑控制器(FLC)的设计和仿真过程，通过九个超声波传感器的输入，生成适用于两个轮子电机的电压值。FLC采用MATLAB模糊逻辑工具箱设计，并在V-REP仿真平台中进行验证。

设置项目文件夹路径，加载Project_Workspace.mat文件，运行Mobile_Robot_Simulation.m。在Simulink中打开Main_Simulation.mdl，自定义仿真时间、输入及模糊逻辑规则。运行Main_Simulation.mdl后，执行Simulation_Plots.m以完成基于超前滞后补偿、PID和模糊逻辑的移动机器人平台控制系统设计和仿真。为了定制此代码，可以调整直流电机常数、超前滞后补偿零点、PID控制器增益以及模糊逻辑控制器规则。

该项目已不再活跃。 如果你对机器人算法感兴趣，这个项目可能对你有所帮助： AtsushiSakai/PythonRobotics: Python sample codes for robotics algorithms.

QlearningProject 基于 MatLab 的仿真程序，采用 Q 学习算法，帮助移动机器人实现避障和非周期性路径规划。项目包含 Python 代码，用于实现避障算法和移动机器人控制。

点击链接观看如何利用该工具箱进行操作： https://www.mathworks.com/videos/series/student-competition-mobile-robotics-training.html 。使用模拟地图生成器应用导入格式化的地图、草图或课程场地图片，生成适用于线路跟随和障碍物检测应用的虚拟地图。结合移动机器人培训库中的模块（如编码器、线传感器和超声波传感器仿真），模拟闭环移动机器人系统。该库包含一个机器人仿真器，可视化差分驱动机器人的运动学。

此模拟演示了比特Bot 机器人如何在竞技场中沿着地面上的线条移动。此模型包含考虑车轮与地面接触和不考虑接触两种情况。此外，还提供了用于配置组件和要遵循的线条的脚本和竞技场以及线条的 3D 模型。

一、rtdemo演示2二、坐标转换技术解析2三、齐次方程轨迹控制详述8四、正向运动学求解方法12四、动画效果展示18五、逆向运动学计算策略23六、雅可比矩阵与运动速度分析32七、逆向动力学计算方法45八、正向动力学模拟过程52

温室机器人模拟工具箱使用指南 此工具箱用于模拟温室环境中农业机器人的应用。 使用步骤： 安装运动控制工具箱: 点击链接在MATLAB中安装运动控制工具箱: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44850-velocity-based-dynamic-model-and-adaptive-controller-differential-steering-mobile-robot 安装农业虚拟平台工具箱: 双击MATLAB工作区中的“农业虚拟平台.mltbx”文件进行安装。 设置机器人路径: 编辑“Path_Generator.m”文件，其中Pathx_t代表x坐标随时间变化，Pathy_t代表y坐标随时间变化。 运行模拟: 打开“Crop_Inspection_Simulation_Rockmelon_PA.slx”文件，点击“虚拟环境”>“虚拟环境”。

随着技术的进步，MATLAB机器人仿真工具箱由澳大利亚教授编辑，为研究人员和工程师提供先进的仿真解决方案。该工具箱融合了最新的技术成果，为机器人研究领域带来了重大的创新和进步。