MATLAB和Simulink硬件挑战赛机器人手臂控制方案

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matlab 的 Simulink 控制 Rapiro 机器人的一套资源，挺适合做机器人项目练手的。Rapiro 是那种能走路、能挥手的开源机器人，用一堆舵机拼出来的。配上 Simulink 之后，你可以用拖拖拽拽的方式搞定动作控制，逻辑清晰又不容易写错。压缩包里有各种 Simulink 模型，比如走路、识别绿色球，还有跟 Arduino 或 Raspberry Pi 联动的。哦对，还有个ServoPinMapping.mat，能让你快速搞清楚舵机怎么接线，挺方便的。做完这些，基本你就能实现一个会走路、能识别颜色、还能联网控制的机器人，蛮有成就感。

2018 年中兴迪杰斯特拉算法挑战赛受到美国制裁的影响被迫终止，官网也已关闭。该比赛的任务是在给定网格中填充 1000 条链路，每条链路有三种选择，目标是在一分钟内尽可能降低网格的最大链路利用率。 一种优化方案是从第一条链路开始，每次选择使得当前网格最大链路带宽利用率最小的链路，直到填充完所有链路。该方案得到的利用率约为 40。在此基础上，可以采用模拟退火算法进行优化，每次退火改变一条链路的选择，替换为另外两种选择之一。由于每次只改变一条链路，因此只需计算一次网格利用率，大幅减少了计算量，在相同时间内可以进行更多次的退火操作。通过调整模拟退火参数，最终可以将网格最大链路带宽利用率降低到 37.

巴西保险巨头Porto Seguro与Kaggle平台合作，发起一项机器学习挑战赛。参赛者需要利用提供的汽车保单持有人数据集，构建模型预测其在未来一年内提出索赔的可能性。数据集已经过预处理，方便参赛者直接构建模型。

挑战任务 本次比赛要求参赛者基于讯飞开放平台提供的移动设备用户数据，准确预测用户的年龄和性别。 数据集描述 数据集包含训练集和测试集，共涵盖超过2万个设备的用户数据。 每个设备由唯一的 device_id 标识，并包含设备信息、APP信息和事件信息。 目标字段包括： gender: 用户性别 age: 用户年龄 数据集中部分字段信息已脱敏处理，以保护用户隐私。 数据集构成 训练集：包含2万条设备数据，用于模型训练。 测试集：包含3千多条设备数据，用于模型评估。

汇总了2021级在2022年各路线的运货量数据，共2个EXCEL文件，分别对应1年数据。

《MathorCup数学建模挑战赛：理论与实践的融合》MathorCup数学建模挑战赛激发学生的创新思维和数学应用能力。每年吸引全国大学生参与，他们运用数学解决实际问题，展示理论与实践结合的能力。2024年4月13日开赛，文件名为\"MathorCup数学建模_2024-04-13.md\"，包含赛题介绍、参赛指南和优秀作品分析。数学建模将现实问题转化为数学模型，并通过计算机求解，为决策提供依据。参赛团队需解决经济、环境和社会挑战，具备数学基础、编程和数据分析技能。

LQR 控制的 m 函数对接 Simulink 控制器，再结合 Simscape Multibody 跑物理仿真，这种整合方案真的是蛮高效的。你不用在多个系统间来回切换，代码逻辑也清晰，调试起来方便不少。适合搞机器人数模实验的同学，响应快、稳定性也不错。 Simulink里的控制器算法用 m 函数去调，逻辑清楚，结构也好改；在Simscape Multibody里模拟物理结构，比如关节运动、连杆转动啥的，还原度挺高，做控制验证蛮方便。 嗯，如果你还在研究怎么把 LQR 接进真实模型里，那这套组合值得一试。用sim()指令就能直接运行 Simulink 模型，m 文件负责调用和传参，仿真一体化，

这个存储库包含了Kiwi SCARA机器人的Simulink模型和用于在ERT Linux实时目标上控制它的附加Matlab代码。它为FER机器人基础课程实验室的控制实验室提供了客户端基础设施。系统安装需要在Ubuntu 14.04和Ubuntu 16.04上使用Matlab R2014a和R2015a进行测试，并且必须设置实时Linux目标机以控制机器人。