Matlab工具箱机器人、视觉与控制

Peter Corke的《Robotics, Vision, Control》附带的Matlab机器人工具箱提供了广泛的功能和工具，支持机器人领域的研究与开发。

温室机器人模拟工具箱使用指南 此工具箱用于模拟温室环境中农业机器人的应用。 使用步骤： 安装运动控制工具箱: 点击链接在MATLAB中安装运动控制工具箱: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44850-velocity-based-dynamic-model-and-adaptive-controller-differential-steering-mobile-robot 安装农业虚拟平台工具箱: 双击MATLAB工作区中的“农业虚拟平台.mltbx”文件进行安装。 设置机器人路径: 编辑“Path_Generator.m”文件，其中Pathx_t代表x坐标随时间变化，Pathy_t代表y坐标随时间变化。 运行模拟: 打开“Crop_Inspection_Simulation_Rockmelon_PA.slx”文件，点击“虚拟环境”>“虚拟环境”。

一、rtdemo演示2二、坐标转换技术解析2三、齐次方程轨迹控制详述8四、正向运动学求解方法12四、动画效果展示18五、逆向运动学计算策略23六、雅可比矩阵与运动速度分析32七、逆向动力学计算方法45八、正向动力学模拟过程52

Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。

这个Matlab机器人工具箱比先前上传的版本更全面。安装方法与之前的版本相同。

Matlab机器人视觉工具箱的2013年版详细说明书提供了全面的功能介绍和操作指南，适用于工程师和研究人员。本版本包含了最新的视觉算法和工具，帮助用户实现精确的视觉识别和分析任务。

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。

这是基于Matlab开发的机器人工具箱版本10.3.1，可供用户自行下载。

随着技术的进步，MATLAB机器人仿真工具箱由澳大利亚教授编辑，为研究人员和工程师提供先进的仿真解决方案。该工具箱融合了最新的技术成果，为机器人研究领域带来了重大的创新和进步。