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  • 上传内容主要为基于matlab版本的非下采样conturlet变换的图像融合函数库,可用于图像特征滤波和融合等功能实现。
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    热门讨论 2013-08-19 00:30:36
    ArcGIS10 Toolbox 工具箱中文帮助文档。 根据ArcGIS10.0中文帮助文档提取制作而成,版权归ESRI所有
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  • Robotics Toolbox工具箱使用

    千次阅读 2021-03-29 19:42:20
    1.Robotics Toolbox工具箱简介 Robotics Toolbox工具箱是一个功能强大的机器人工具箱,包含了机器人正、逆向运动学,正、逆向动力学,轨迹规划等,其中可视化仿真使得学习抽象的机器人学变得相对直观、好理解。学习...

    1.Robotics Toolbox工具箱简介
    Robotics Toolbox工具箱是一个功能强大的机器人工具箱,包含了机器人正、逆向运动学,正、逆向动力学,轨迹规划等,其中可视化仿真使得学习抽象的机器人学变得相对直观、好理解。学习这个工具箱,对理解机器人学很有帮助;然而MATLAB发行版中并没有自带该工具箱,需要自行安装;

    2.Robotic Box工具箱安装

    安装方式官网上已给出,可自行参考:
    https://petercorke.com/toolboxes/robotics-toolbox/
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    简单来说有两种安装方式,这里使用的压缩包文件进行安装,即上面第一种。
    安装步骤:
    第一步:下载工具箱,这里直接给出一个链接打开后的界面如下,点击“DOWNLOAD”进行下载,下载速度颇慢,需要耐心等待;
    链接:https://petercorke.com/resources/downloads/
    在这里插入图片描述
    第二步:将下载的文件进行解压至matlab安装目录toolbox中,解压文件和目录如下;
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    第三步:设置路径,打开matlab,单击设置路径,进行添加文件,添加完成后保存;
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    第四步:安装及验证
    a、在命令行窗口输入:startup_rvc 进行安装;
    在这里插入图片描述
    b、在命令行窗口输入ver查看是否安装成功;
    在这里插入图片描述

    3.常用函数介绍
    主要介绍Link类和SerialLink类;前者用于初始化机器人的运动参数、动力学参数、刚体惯性矩参数、电机参数和传动参数。后者用于创建机器人,并对动机器人进行正运动学、逆运动学、动力学求解等;
    1、Link类
    操作函数:
    % A 连杆变换矩阵
    % RP 关节类型: ‘R’ 或 ‘P’
    % friction 摩擦力
    % nofriction 摩擦力忽略
    % dyn 显示动力学参数
    % islimit 测试关节是否超出软限制
    % isrevolute 测试是否为旋转关节
    % isprismatic 测试是否为移动关节
    % display 连杆参数以表格形式显示
    % char 转为字符串
    运动学参数:
    % theta 关节角度
    % d 连杆偏移量
    % a 连杆长度
    % alpha 连杆扭角
    % sigma 旋转关节为0,移动关节为1
    % mdh 标准的D&H为0,否则为1
    % offset 关节变量偏移量
    % qlim 关节变量范围[min max]
    动力学参数:
    % m 连杆质量
    % r 连杆相对于坐标系的质心位置3x1
    % I 连杆的惯性矩阵(关于连杆重心)3x3
    % B 粘性摩擦力(对于电机)1x1或2x1
    % Tc 库仑摩擦力1x1或2x1
    电机和传动参数:
    % G 齿轮传动比
    % Jm 电机惯性矩(对于电机)

    2、SerialLink类
    操作函数:
    % plot 以图形形式显示机器人
    % teach 驱动机器人
    % isspherical 测试机器人是否有球腕关节
    % islimit 测试机器人是否抵达关节极限
    % fkine 前向运动学求解
    % ikine6s 6旋转轴球腕关节机器人的逆向运动学求解
    % ikine3 3旋转轴机器人的逆向运动学求解
    % ikine 采用迭代方法的逆向运动学求解
    % jacob0 在世界坐标系描述的雅克比矩阵
    % jacobn 在工具坐标系描述的雅克比矩阵
    % maniplty 可操纵性度
    % jtraj 关节空间轨迹
    % accel 关节加速度
    % coriolis 关节柯氏力
    % dyn 显示连杆的动力学属性
    % fdyn 关节运动
    % friction 摩擦力
    % gravload 关节重力
    % inertia 关节惯性矩阵
    % nofriction 设置摩擦力为0
    % rne 关节的力/力矩
    % payload 在末端坐标系增加负载
    % perturb 随机扰动连杆的动力学参数
    属性:
    % links 连杆向量(1xN)
    % gravity 重力的方向[gx gy gz]
    % base 机器人基座的位姿(4x4)
    % tool 机器人的工具变换矩阵[ T6 to tool tip] (4x4)
    % qlim 关节范围[qmin qmax] (Nx2)
    % offset 偏置(Nx1)
    % name 机器人名字(在图形中显示)
    % manuf 注释, 制造商名
    % comment 注释, 总评
    % plotopt options for plot() method (cell array)
    % n 关节数
    % config 机器人结构字符串, 例如 ‘RRRRRR’
    % mdh 运动学中约定的布尔数 (0=DH, 1=MDH)
    4.简单案例
    仿真一个三自由度机械臂,其中z0,z1,z2为旋转关节,根据DH约定建立以下坐标系;
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    仿真源码见公众号:在这里插入图片描述

    下篇预告:
    7自由度机械臂实例,工作空间求解,轨迹规划等;

    展开全文
  • 很多机械臂仿真在新版本的工具箱打不开,但是老版本却可以打开。很高兴为大家提供便利。、很多机械臂仿真在新版本的工具箱打不开,但是老版本却可以打开。很高兴为大家提供便利。、
  • robotics toolbox工具箱使用

    万次阅读 多人点赞 2019-02-26 18:59:13
    要建立PUMA560的机器人对象,首先我们要了解PUMA560的D-H参数,之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。 其中link函数的调用格式: L = LIN...

    原文:https://blog.csdn.net/dxuehui/article/details/42528685
    另外有一篇文章写了工具箱中的常用函数 链接:https://blog.csdn.net/linuxarmsummary/article/details/25618049

    1. PUMA560的MATLAB仿真

    要建立PUMA560的机器人对象,首先我们要了解PUMA560的D-H参数,之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。

    注意

    不知道是因为我用的robotic toolbox工具箱版本问题还是其他问题,貌似与下面的参数顺序有所不同,我目前调用如下:

    %      theta     d          a     alpha    sigma
    
    L1=Link([0      0.4       0.025    pi/2      0     ]);
    L2=Link([pi/2    0        0.56     0         0     ]);
    L3=Link([0       0        0.035    pi/2      0     ]);
    L4=Link([0       0.515    0        pi/2      0     ]);
    L5=Link([pi      0        0        pi/2      0     ]);
    L6=Link([0       0.08     0        0         0     ]);
    

    而官方解释如下:其中link函数的调用格式:

       L = LINK([alpha A theta D])
    
       L =LINK([alpha A theta D sigma])
    
       L =LINK([alpha A theta D sigma offset])
    
       L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION)
    
       L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION)
    
       L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION)
    

    参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’,其中‘standard’代表采用标准的D-H参数,‘modified’代表采用改进的D-H参数。参数‘alpha’代表扭转角 ,参数‘A’代表杆件长度,参数‘theta’代表关节角,参数‘D’代表横距,参数‘sigma’代表关节类型:0代表旋转关节,非0代表移动关节。另外LINK还有一些数据域:

       LINK.alpha      %返回扭转角
    
       LINK.A        %返回杆件长度
    
       LINK.theta       %返回关节角
    
       LINK.D        %返回横距
    
       LINK.sigma     %返回关节类型
    
       LINK.RP           %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动)
    
       LINK.mdh      %若为标准D-H参数返回0,否则返回1
    
       LINK.offset     %返回关节变量偏移
    
       LINK.qlim        %返回关节变量的上下限 [min max]
    
       LINK.islimit(q)   %如果关节变量超限,返回 -1, 0, +1
    
       LINK.I         %返回一个3×3 对称惯性矩阵
    
       LINK.m              %返回关节质量
    
       LINK.r         %返回3×1的关节齿轮向量
    
       LINK.G              %返回齿轮的传动比
    
       LINK.Jm      %返回电机惯性
    
       LINK.B              %返回粘性摩擦
    
       LINK.Tc      %返回库仑摩擦
    
       LINK.dh             return legacy DH row
    
       LINK.dyn        return legacy DYN row
    

    其中robot函数的调用格式:

       ROBOT                           %创建一个空的机器人对象
    
       ROBOT(robot)             %创建robot的一个副本
    
       ROBOT(robot, LINK)     %用LINK来创建新机器人对象来代替robot
    
       ROBOT(LINK, ...)        %用LINK来创建一个机器人对象
    
       ROBOT(DH, ...)            %用D-H矩阵来创建一个机器人对象
    
       ROBOT(DYN, ...)            %用DYN矩阵来创建一个机器人对象
    

    2.变换矩阵

    利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。下面举例来说明:

    A 机器人在x轴方向平移了0.5米,那么我们可以用下面的方法来求取平移变换后的齐次矩阵:

    >> transl(0.5,0,0)
    
    ans =
    
    1.0000         0         0    0.5000
    
         0    1.0000         0         0
    
         0         0    1.0000         0
    
         0         0         0    1.0000
    

    B 机器人绕x轴旋转45度,那么可以用rotx来求取旋转后的齐次矩阵:

    >> rotx(pi/4)
    
    ans =
    
    1.0000         0         0         0
    
         0    0.7071   -0.7071         0
    
         0    0.7071    0.7071         0
    
         0         0         0    1.0000
    

    C 机器人绕y轴旋转90度,那么可以用roty来求取旋转后的齐次矩阵:

    >> roty(pi/2)
    
    ans =
    
    0.0000         0         1.0000         0
    
         0        1.0000         0              0
         
    -1.0000        0             0              0
    
         0         0             0         1.0000
    

    D 机器人绕z轴旋转-90度,那么可以用rotz来求取旋转后的齐次矩阵:

    >> rotz(-pi/2)
    
    ans =
    
      0.0000    1.0000       0         0
    
     -1.0000    0.0000       0         0
    
         0         0       1.0000      0
    
         0         0         0       1.0000
    

    当然,如果有多次旋转和平移变换,我们只需要多次调用函数在组合就可以了。另外,可以和我们学习的平移矩阵和旋转矩阵做个对比,相信是一致的。

    3 轨迹规划

    利用Robotics Toolbox提供的ctraj、jtraj和trinterp函数可以实现笛卡尔规划、关节空间规划和变换插值。

    其中ctraj函数的调用格式:

       TC = CTRAJ(T0, T1, N)
    
       TC = CTRAJ(T0, T1, R)
    

    参数TC为从T0到T1的笛卡尔规划轨迹,N为点的数量,R为给定路径距离向量,R的每个值必须在0到1之间。

    其中jtraj函数的调用格式:

       [Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, N)
    
       [Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, N, QD0, QD1)
    
       [Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, T)
    
       [Q QD QDD] = JTRAJ(Q0, Q1, T, QD0, QD1)
    

    参数Q为从状态Q0到Q1的关节空间规划轨迹,N为规划的点数,T为给定的时间向量的长度,速度非零边界可以用QD0和QD1来指定。QD和QDD为返回的规划轨迹的速度和加速度。

    其中trinterp函数的调用格式:

    TR = TRINTERP(T0, T1, R)

    参数TR为在T0和T1之间的坐标变化插值,R需在0和1之间。

    要实现轨迹规划,首先我们要创建一个时间向量,假设在两秒内完成某个动作,采样间隔是56ms,那么可以用如下的命令来实现多项式轨迹规划:t=0:0.056:2; [q,qd,qdd]=jtraj(qz,qr,t);

    其中t为时间向量,qz为机器人的初始位姿,qr为机器人的最终位姿,q为经过的路径点,qd为运动的速度,qdd为运动的加速度。其中q、qd、qdd都是六列的矩阵,每列代表每个关节的位置、速度和加速度。如q(:,3)代表关节3的位置,qd(:,3)代表关节3的速度,qdd(:,3)代表关节3的加速度。

    4 运动学的正问题

    利用Robotics Toolbox中的fkine函数可以实现机器人运动学正问题的求解。

    其中fkine函数的调用格式:

    TR = FKINE(ROBOT, Q)

    参数ROBOT为一个机器人对象,TR为由Q定义的每个前向运动学的正解。

    以PUMA560为例,定义关节坐标系的零点qz=[0 0 0 0 0 0],那么fkine(p560,qz)将返回最后一个关节的平移的齐次变换矩阵。如果有了关节的轨迹规划之后,我们也可以用fkine来进行运动学的正解。比如:

    t=0:0.056:2; q=jtraj(qz,qr,t); T=fkine(p560,q);

    返回的矩阵T是一个三维的矩阵,前两维是4×4的矩阵代表坐标变化,第三维是时间。

    5 运动学的逆问题

    利用Robotics Toolbox中的ikine函数可以实现机器人运动学逆问题的求解。

    其中ikine函数的调用格式:

       Q = IKINE(ROBOT, T)
    
       Q = IKINE(ROBOT, T, Q)
    
       Q = IKINE(ROBOT, T, Q, M)
    

    参数ROBOT为一个机器人对象,Q为初始猜测点(默认为0),T为要反解的变换矩阵。当反解的机器人对象的自由度少于6时,要用M进行忽略某个关节自由度。

    有了关节的轨迹规划之后,我们也可以用ikine函数来进行运动学逆问题的求解。比如:

    t=0:0.056:2; T1=transl(0.6,-0.5,0); T2=transl(0.4,0.5,0.2); T=ctraj(T1,T2,length(t)); q=ikine(p560,T);

    我们也可以尝试先进行正解,再进行逆解,看看能否还原。

    Q=[0 –pi/4 –pi/4 0 pi/8 0]; T=fkine(p560,q); qi=ikine(p560,T);

    6 动画演示

    有了机器人的轨迹规划之后,我们就可以利用Robotics Toolbox中的plot函数来实现对规划路径的仿真。

    puma560;T=0:0.056:2; q=jtraj(qz,qr,T); plot(p560,q);

    当然,我们也可以来调节PUMA560的六个旋转角,来实现动画演示。

    drivebot(p560)

    展开全文
  • MATLAB-robotic-toolbox工具箱学习笔记,入门资料整理,使用MATLAB进行机器人仿真必备工具箱。
  • Crestron Toolbox工具箱

    2018-09-18 00:23:24
    Crestron调试工具——Toolbox版本2.42。下载后,第四步安装此程序
  • tensor_toolbox工具箱

    2015-05-16 20:58:08
    突然记起matlab没法做高维矩阵运算,简单运算的可以用for循环或者降维的技巧来实现,但是当比较复杂,特别是实现一些张量运算的时候就很麻烦,因为一些简洁的公式用一片for循环代码去...于是找到这个工具箱给大家分享
  • Robotic Toolbox 9.10工具箱及使用说明书
  • 日前Kingston金士顿官网更新了其SSD固态硬盘的管理工具Toolbox,版本号为2.07A。功能依然比较少,也不支持中文。推荐需要的用户下载使用。 支持的产品型号: SSDNow 300、KC380、KC300、E100、E50、HyperX S
  • MATLAB OPTI Toolbox工具箱,包括OPTI-OPTI_Toolbox_v2.28_Released.zip、optiMEXFiles_mexw64_2_28.zip、scip.mexw64和sedumi-1.3.4.zip文件,是目前求解器相对比较全的安装文件,在本人博客中有配套的安装说明。
  • conturlet变换-nsct_toolbox工具箱源码简要分析

    千次阅读 多人点赞 2019-05-25 23:48:16
    因为大创项目的关系,需要编写关于contourlet的相关代码,苦于网上没有太多的相关资料,无奈,硬着头皮强行啃食nsct_toolbox的源码,现总结出一些经验和自己的理解,供苦×的广大学子参考,有错误之处还请指正。...

    因为需要编写关于contourlet的相关代码,苦于网上没有太多的相关资料,无奈,硬着头皮强行啃食nsct_toolbox的源码,现总结出一些经验和自己的理解,供苦×的广大学子参考,里面还有很多疑问点,希望看到该篇文章的朋友不吝赐教,有错误之处还请指正。
    在这里插入图片描述

    • y = nsctdec(x, levels, [dfilt, pfilt] )
      这就是非下采样(也可选择采样滤波器)的contourlet分解的主函数
    y = nsctdec(x, levels, [dfilt, pfilt] )
    

    x:图像的输入矩阵,双精度数据类型
    levels:方向滤波器组分解层数向量,注意是一组向量值
    dfilt:方向滤波器组
    pfilt:塔式分解的滤波器组
    out:输出的结果是一组向量集合,集合第一个向量是低频分量的二维数组,接下来是从小到大排列高频子带。
    首先是一些滤波器的准备:

    filters = cell(4) ;//初始化一个数组存放滤波器
    [h1, h2] = dfilters(dfilt, 'd');//得到方向二维滤波器组,一低一高
    //得到比例尺度
    h1 = h1./sqrt(2) ;
    h2 = h2./sqrt(2) ;
    
    //这个函数用来进一步生成滤波器,参数c表示column列方向
    filters{1} = modulate2(h1, 'c');
    filters{2} = modulate2(h2, 'c'); 
    
    //通过线性组合,由原来二方向调制四方向
    [filters{3}, filters{4}] = parafilters( h1, h2 ) ;
    
    //生成塔式分解的滤波器
    [h1, h2, g1, g2] = atrousfilters(pfilt); 
    
    

    滤波器准备完毕,主要是塔式分解来进行层数切割,方向滤波器对每一层的高频进行处理
    下面来看一下索引控制

    //获得向量长度表示层数
    clevels = length( levels ) ;
    //这个是表示有多少层,+1是为了存放多出来的低频
    nIndex = clevels + 1 ;
    % 初始化输出向量数组
    y = cell(1, nIndex) ;
    

    关键代码如下:

    %金字塔分解
    for i= 1 : clevels    
       %该函数稍后介绍,是计算金字塔分解的函数,xlo是较粗尺度(下一轮的迭代分解),xhi是高频
        [xlo, xhi] = nsfbdec(x, h1, h2, i-1) ;
            
        if levels(nIndex-1) > 0        
            %对高频进行方向分解,这里又冒出一个进一步分解函数,第三个参数是剩余分解的层数
            xhi_dir = nsdfbdec(xhi, filters, levels(nIndex-1));        
            y{nIndex}=xhi_dir ;%创建该层的子带向量
        else
            % 小于0代表分解结束,直接输出低频结果
            y{nIndex}=xhi ;
        end
        
        % 更新层数索引
        nIndex = nIndex - 1 ;
        
        %进入新的循环啦:)
        x = xlo ;
        
    end
    
    • function [h0, h1] = dfilters(fname, type)
      生成方向二维滤波器组,
      fnmae:可选的滤波器名字,具体在代码里有注释
      type:d或者c表示分解或者重构
    代码就不关心了,数学问题了。只要知道这个函数提供了低通和高通滤波器就行。
    同样的还有几个滤波器构造函数就不深入探索了。
    
    • function [y0, y1] = nsfbdec( x, h0, h1, lev )
      这是非下采样的的金字塔变换
      x:需要被分解的图像,第一次就是原图,第二次到最后一次都是上一次的低频分量。
      h0,h1:
    function [y0, y1] = nsfbdec( x, h0, h1, lev )
    if lev ~= 0 
        I2 = eye(2); 
        shift = -2^(lev-1)*[1,1] + 2; L=2^lev;
        y0 = atrousc(symext(x,upsample2df(h0,lev),shift),h0,I2 * L);
        y1 = atrousc(symext(x,upsample2df(h1,lev),shift),h1,I2 * L); 
    else
        //到了第一层直接上小波变换(疑问:为什么contourlet第一层不能多几个方向呢,要用小波四方向?)
        shift = [1, 1]; % delay compensation
        //小波函数,注意工具箱里没有这个函数,大佬是用c写的,要在控制台编译相关c mex filename
        y0 =  conv2(symext(x,h0,shift),h0,'valid');
        y1 =  conv2(symext(x,h1,shift),h1,'valid');
    end
      
    
    • function y = nsdfbdec( x, dfilter, clevels )
      这是第二个主要函数,contourlet的核心,对高频进行方向分解了。先拿个老图镇贴。
      在这里插入图片描述
      在图上我们看到分解是逐级变多的。
      X:输入图像,这里当然就是塔式分解下来的高频
      dfilter:一个字符串,方向过滤器名称。矩阵单元,包括两个方向滤波器和八个平行四边形过滤器。刚刚准备的过滤器派上用场了。
      首先得细说一下传入进来的索引控制,当初关于层数分解是由图像大小或者需求决定的,级数分解在传入进来的数组里都是同一个数,下面要分类讨论级数分解
    这部分源码稍微有点复杂了
    
    Input check和滤波器准备不说了
    q1 = [1, -1; 1, 1];//先定义了一个采样矩阵
    //分解级数为1, NSSFBDEC用一个双通道非子采样滤波器组对图像X进行卷积,一共就两个分支的输出
    if clevels == 1 
        [y{1}, y{2}] = nssfbdec( x, k1, k2 ) ; 
    //分解级数为2
    //先把一级分解了
        [x1, x2] = nssfbdec( x, k1, k2 ) ;
        //根据一级分解下来的再次分解,所以级数索引当初设定是要取2的对数
        [y{1}, y{2}] = nssfbdec( x1, k1, k2, q1 ) ;
        [y{3}, y{4}] = nssfbdec( x2, k1, k2, q1 ) ;
    //三级往上大概也是这么个意思。
    

    到这里也基本上稀里糊涂的算是把主要函数把握了。等等,有啥用啊,分解的这么开心,都分解的稀巴烂了,又是纵向分解,又是横向分解,干嘛搞这么累。我们其实分解下来的目的就是在不同尺度不同方向下对频域进行处理,来达到我们的效果,至于怎么处理那就是要实验研究的地方了,处理完毕,直接交给我们的重构函数,一键生成!!让开让开,重构函数来了。

    • function x = nsscrec(y, dfilt, pfilt)
      y:就是分解下了的结果,处理的时候注意不破坏原有的数据结构就行
      还有两个参数同原来的分解,怎么分解怎么还原。
      输出的就是一个图像的矩阵。
    for i=1:n
        
        % Process the detail subbands
        if iscell( y{i+1} )
           //各个方向的重建
            xhi = nsdfbrec( y{i+1}, filters ); 
        else
          //如果没有方向分解,直接原路返回
            xhi = y{i+1};
        end
                     
        %金字塔重建
        x = nsfbrec(xlo, xhi, g1, g2, nIndex);            
            
        %为下一次重建准备
        xlo = x ;//这一层重建完成的就是下次的低频,具体看上面的图就理解了
        nIndex = nIndex -1;     
    end
    
    展开全文
  • 标题Matlab深度学习——安装deep learning toolbox工具箱 步骤: 1、在GitHub下载deep Learning toolbox: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 2、查看matlab的安装根目录: 在matlab的命令窗口...

    步骤:
    1、GitHub下载deep Learning toolbox: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox

    2、查看matlab的安装根目录:
    在matlab的命令窗口(command window)中输入“matlabroot”并回车;
    在这里插入图片描述
    可知我的根目录为 D:\matlab\MATLAB2

    3、解压后的deep Learning toolbox文件夹(自动命名为DeepLearnToolbox-master)放到matlab安装根目录的toobox文件夹里。
    我的路径为
    在这里插入图片描述

    4、在matlab命令行窗口输入addpath(genpath(‘D:\matlab\MATLAB2\toolbox\DeepLearnToolbox-master’))
    在这里插入图片描述
    注意:要将安装目录换成自己的哦!!!

    展开全文
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    万次阅读 多人点赞 2019-03-10 11:43:40
    % tool 机器人的工具变换矩阵[ T6 to tool tip] (4x4) % qlim 关节范围[qmin qmax] (Nx2) % offset 偏置(Nx1) % name 机器人名字(在图形中显示) % manuf 注释, 制造商名 % comment 注释, 总评 ...
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  • vita工具箱_1.58_fix.zip

    2020-01-02 04:45:13
    vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58vita工具箱_1.58
  • MATLAB Robotic Toolbox 机器人工具箱示例

    千次阅读 2020-02-06 22:57:14
    程序是基于Matlab2016a,工具箱版本为Robotic Toolbox 10.2 参考博客: MATLAB机器人工具箱使用 Matlab Robotic Toolbox V9.10工具箱(三):轨迹规划 六轴机器人建模方法、正逆解、轨迹规划实例与Matalb Robotic ...
  • pls_toolbox工具箱可以解决统计领域多个问题的matlab求解问题,比如偏最小二乘问题、多向主元问题、主元分析等等,集成的工具箱方便,而且不需要验证码!
  • WsaToolbox工具箱v1.2.2

    2021-10-21 17:01:45
    WsaToolbox 工具箱此软件可以助力已在尝鲜windows11安卓子系统的网友,便捷操作 软件功能包括安卓子系统设置,系统adb链接,安装软件,管理软件。进程管理,文件传输
  • 软件:matlab2013a ...Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations目录,将分三大部分阐述: 1、General(Rotations,Transformations,Trajectory) 2、Arm(Robot,Animation
  • GRACE_Matlab_Toolbox工具箱使用说明

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    1.软件下载地址:https://github.com/fengweiigg/GRACE_Matlab_Toolbox2.由于目前使用的数据大多都是RL06产品,而测地所冯伟老师的工具箱处理的是RL05产品,所以需要进行一些修改: (1)gmt_replace_C20函数中RL05...

空空如也

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