机器人抓取201703年的MATLAB白化代码

这是一个用Matlab编写的小游戏代码，模拟迷你高尔夫场景。

前言：由于时间紧张，本项目已不再维护。您可以考虑使用@hieplpvip的版本。CNH聊天机器人版本4.1创立于2019年6月15日，提供一个放松情绪的健康平台。尽管编码风格可能较差，但我专注于性能优化和运营成本的最小化。通过收集的数据进行了统计方法测试，帮助理解用户需求。希望这份源代码能帮助所有人创建自己的理想聊天机器人。访问Nu官网获取更多信息。

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.

Matlab编程：机器人比赛的实现。实现了UCB E7机器人锦标赛的功能。

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。

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。

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

matlab环境下进行机器人圆弧插补的仿真，代码详细，便于理解与应用。

Matlab代码正在研究透明RLfD中机器人动作的影响，特别关注不同类型的动作如何改进未来的演示效果。研究涉及的动作类型包括注意动作、不确定性动作和可预测动作。通过分析这些动作如何正面或负面影响演示效果，研究还考察了学习过程随时间的演变和更新的状态值。研究计划包括示范阶段（6月15日）、无模型RL阶段（7月1日）以及动作更新的模拟测试阶段。其中，考虑到状态如姿势、速度和物理特性等因素，奖励机制设定为每个动作直至最终目标的不同得分。研究的下一步将比较两种不同算法在逆向强化学习中的效果，实验数据将在学习过程评估（7月15日）和运动计划测试（7月25日）中得到验证。