Simulink模糊控制算法仿真步骤机器人与数控

该项目展示了如何使用Simulink对乐高Mindstorms NXT机器人进行建模、控制和仿真。项目支持R2006a至R2012a版本的Simulink，并提供了迷宫行走、循线行驶和自平衡等多个机器人示例。每个示例都包含详细的Simulink模型，涵盖了机器人运动控制、传感器数据处理和决策逻辑等方面。此外，项目还提供了基于3D虚拟现实技术的仿真环境，用户可以在其中测试和验证机器人的设计方案。

采用模糊控制算法对PUMA560三自由度机器人进行MATLAB开发。

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。

详细介绍了二自由度机器人的MATLAB仿真过程及其分析结果，通过提供清晰的图片和详尽的分析，展示了其在控制领域的广泛应用。

这本书的目的是扩展工具箱提供的教程内容，增加更多示例，并通过叙述涵盖机器人学和计算机视觉的独立和结合应用。作者展示了如何使用简短的代码解决复杂问题，并鼓励新一代研究者。涵盖的主题由多年来机器人学和计算机视觉从业者观察到的真实问题指导。书写风格轻松但富有信息性，易于阅读和吸收，包含大量Matlab示例和图表。本书详细介绍了机器人运动学、动力学及关节级控制，相机模型、图像处理、特征提取和极线几何，并将它们融合到视觉伺服系统中。

《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。

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。

该仿真环境实现了用于编队控制和基于卡尔曼滤波的算法。环境中包含了基于行为的控制、领导者-跟随者控制和差分驱动/全向动力学等策略和动力学模型。环境适用于多机器人控制策略研究。

这个程序展示了一个模拟的双轮机器人平台的避障和导航。我使用了差动转向模型来模拟传动系统，这是对机器人驱动非常实用的模型。这种驱动系统能够直线行驶、跟踪圆弧并实现原地转弯。模拟机器人在一个以.png文件表示的环境中操作，其中黑色表示墙壁，白色表示平坦清晰的地形。测试包括一个自然障碍训练场和一个办公室环境，带有方形墙壁和角落。机器人能够在环境中自主导航，并覆盖大部分区域而不碰撞墙壁。算法包括：1.直行，除非传感器被阻挡；2.避开被阻挡的传感器；3.如果两侧传感器均被阻挡，转向最远处；4.转动直到两侧传感器均未被阻挡；5.继续直行（随机弧线）。请访问该网站获取更多有关演示、机器人技术及计算机视觉项目的视频信息：[http://www.shawnlankton.com/2006/02/robot-simula