基于Matlab的水下机器人机械手系统仿真环境下载

这是基于Don Riley的“3D Puma Robot Demo”进行的Puma 762机械手仿真，专注于解决正向和反向运动学问题。GUI经过更新，包括新的逆运动学面板和绘图功能，增强了用户体验。

这个存储库包含了我的文章“4-DoF机器人机械手的自适应控制”的Matlab/Simulink代码。具体来说，您将获得一个包含符号化推导机械手动力学代码的4-DoF机器人模型，以及一个使用自适应扭矩控制器控制机器人的仿真模型。该模型可以在线估计机器人一些参数（如子体的CoM）。项目主要依赖于Peters Corke的机器人工具箱。

Matlab Simulink接口SimulinkIIWA允许用户通过UDP协议控制KUKA iiwa机械手，相比TCP/IP协议更为高效。项目测试在Windows 10下的Matlab 2018a运行成功，适用于Sunrise.OS 1.11.0.7的KUKA iiwa 7R800。安装步骤详见视频教程。

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。

这是一个使用 MATLAB 实现的指南针机器人仿真程序，可用于相关研究。

该项目是机器人课程的一项设计任务，利用A星（A*）算法在方格地图和谷歌地图上搜索最优路径。使用MATLAB开发，用户可在地图上设定起点和终点，系统将找出最短路径。

码垛机器人在自动化生产中发挥着至关重要的作用。针对码垛机器人的发展现状进行分析，重点研究其机构组成和运动学特性。通过建立机器人运动学模型，并结合仿真软件进行运动轨迹和空间姿态的仿真演算，验证了模型的准确性和有效性，为码垛机器人的设计优化和性能提升提供理论依据。

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。

在KUKA KR6 R900机械手的线性控制中，我们进行了多项近似，以便对控制问题进行线性分析。关键近似包括将每个关节视为独立，并假设每个关节致动器的惯性是恒定的。然而，这种简化可能导致工作空间内阻尼不均匀及其他负面影响。为了解决这些问题，我们引入了一种复杂的控制律，其增益随时间变化，以保持系统处于临界阻尼状态。这种线性化控制方案通过消除非线性控制项来抵消受控系统中的非线性效应，从而使闭环系统表现为线性特性。基于KUKA KR6 R900机械手，提出了这一线性化控制系统的案例研究。参考文献：John J. Craig，《机械手的非线性控制》，Pearson。