使用阻抗控制matlab代码的机器人神经网络检测技术

这是一份包含MATLAB算法和工具源码的毕业设计和课程设计作业文件，专为研究达手术机器人阻抗控制而设计。所有源码均经过严格测试，保证可以直接运行。如有任何问题，请随时联系博主获取解答。

随着机器人技术的不断发展，神经网络自适应控制和RBF网络的应用成为控制系统设计中的重要部分。特别是基于模型不确定性补偿的RBF网络机器人自适应控制，在仿真环境中展现出其优越性。

该代码库包含与Coursera MOOC《机器人技术：估计与学习》课程中项目相对应的MATLAB代码。主要包括：1. 多元高斯模型学习、检测和跟踪黄色球的Kalman滤波器实现；2. 2D地图的机械手占用网格映射算法；3. 使用粒子滤波器实现的机器人姿势跟踪。详细内容请参见相关结果视频。

单层神经网络matlab代码依赖关系LaTeX文件使用tikz，在大多数TeX发行版中应该是标准的。Python文件使用matplotlib，numpy和seaborn。此外，LaTeX用于呈现文本，因此LaTeX编译器应位于路径中。绘制Bloch球面还需要QuTIP工具箱。这是一个出色的量子机器学习资源，涵盖了算法、研究材料、库和软件的广泛列表（按语言分类）。介绍了量子机器学习的背景和其在现代科学中的重要性。机器学习（ML）虽然近年来才成为热门话题，但其概念早在18世纪就已存在。ML的核心是让计算机和应用程序能够自主学习。与IT和计算机科学紧密相关的同时，ML也渗透到了农业到机械等生活的各个方面。有效的计算是ML成功应用的关键。数学被认为是ML的基石，通过数学公式和定理，ML应用于从神经网络到DNA的广泛领域。随着计算技术的进步，数学在ML中的作用变得越来越重要，通过计算为现实世界问题提供了解决方案。

MATLAB未能成功运行一段代码，这是用于Parker XYZ平台机器人控制的关键公共控制代码。档解释了文件夹的基本布局和使用建议。模型文件夹包含在MATLAB 2016a中创建的Simulink实时模型“slrt_parker.slx”，涵盖了Parker XYZ所有基本功能，包括轨迹规划器、低级控制器和与硬件通信的接口。还包括实时数据可视化、数据记录的作用域模块以及电机使能子系统。用户需要根据自己的硬件接口调整“plant”块的代码。构建模型时应使用“MAKE_PARKER.m”函数，以确保所有依赖项正确添加到路径中。

该 MATLAB 代码实现了神经网络 PID-PIDC 控制算法。

聚类方法是数据挖掘中常用的技术，它根据对象的相似性将它们分组。模糊c均值聚类算法（FCM）是一种根据隶属度确定每个元素属于某个类别的方法。FCM将n个数据向量分为c个模糊类别，并计算每个类别的聚类中心，以最小化模糊目标函数。

采用模糊控制算法对PUMA560三自由度机器人进行MATLAB开发。

《Robotics, Vision and Control》一书的Matlab工具箱来源于Peter Corke的个人网页。由于上传大小限制，未包含images文件夹。