机器人控制

为了解决这一问题，我们可以采用基于滑模控制算法，它被证明在处理不确定性方面效果显著。

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。

《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。

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。

采用模糊控制算法对PUMA560三自由度机器人进行MATLAB开发。

在Matlab命令行中输入fuzzy命令以打开工具箱，是进行Simulink模糊控制算法仿真的第一步。这一过程为机器人和数控系统的设计提供了重要支持。

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。

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

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。

在CPG神经电路被识别后，众多学者采用各种方法模拟神经元和神经键（突触），建立CPG模型，以描述或模拟其行为及动态特性。这些方法包括非线性微分方程、VLSI硬件电路、人工神经网络和拓扑图等。从工程角度看，CPG神经电路可以视作由一组互相耦合的非线性振荡器构成的分布系统，通过相位耦合实现节律信号的生成。通过改变振荡器之间的耦合关系，可以产生具有不同相位关系的时空序列信号，从而实现不同的运动模式。与其他类型的机器人相比，四足机器人因其良好的运动灵活性和环境适应性而成为步行机器人研究的热点。近年来，研发高动态性、高适应性、高稳定性和高负载能力的高性能四足机器人成为仿生机器人技术的主流研究方向。作为一种典型的强耦合非线性复杂动力学系统，四足机器人模型结构复杂，关联因素众多，许多基础理论与关键技术亟待深入研究。围绕提高四足机器人的环境适应性和运动稳定性，对仿生机构设计、仿生运动控制理论与方法及运动控制系统构建等关键技术问题进行研究。