MATLAB机器人工具箱使用指南

"matlab机器人工具箱使用手册.pdf" 该手册是关于MATLAB机器人类工具箱的详细指南，适用于版本9.10，发布于2015年2月。这个工具箱遵循LGPL许可协议，并可在指定的网站上找到更多信息。作者Peter Corke是一位在机器人和计算机视觉领域有多年经验的专家，他创建并维护了两个开源MATLAB工具箱，分别服务于机器人和视觉科学。 本书旨在帮助新手和专业人士更好地理解和应用机器人、计算机视觉以及控制领域的基础算法。它提供了一系列重要算法的实现，使用户能够处理实际问题，而不仅仅是简单的示例。通过结合理论、算法和实例，作者展示了如何使用最新版本的工具箱来分解和解决复杂问题，将机器人学和计算机视觉相互独立地以及融合在一起进行研究。 工具箱涵盖了机器人学的多个方面，可能包括但不限于以下知识点： 1. **坐标变换**：如笛卡尔坐标与关节坐标的转换，以及欧拉角、四元数等表示方法。 2. **运动学**：D-H参数模型，用于描述连杆结构，以及前向运动学和逆向运动学的求解。 3. **动力学**：计算机器人的动态特性，如牛顿-欧拉公式，雅可比矩阵和力矩分析。 4. **路径规划**：如何生成和优化机器人从一个位置到另一个位置的路径。 5. **传感器接口**：如激光雷达、摄像头和其他感知设备的数据处理。 6. **控制系统设计**：PID控制器、滑模控制、状态反馈控制等。 7. **轨迹生成**：平滑轨迹规划，如基于Spline的轨迹生成。 8. **视觉处理**：图像预处理、特征检测、目标识别、立体视觉和SLAM（同时定位与建图）算法。 此外，书中还讨论了计算机视觉的相关主题，如： 1. **图像处理**：滤波、边缘检测、阈值分割等基本操作。 2. **特征提取**：SIFT、SURF、ORB等关键点检测和描述符。 3. **目标检测与识别**：利用模板匹配、深度学习模型等方法。 4. **摄像机标定**：校正图像失真，获取摄像机内参和外参。 5. **三维重建**：单视点或多视点的场景重建技术。 6. **视觉伺服**：结合视觉信息的精确控制策略。 通过这本书，读者不仅可以了解如何使用MATLAB机器人工具箱，还能深入理解机器人和计算机视觉背后的理论。作者提供的示例代码和实践练习将帮助读者将这些理论应用于实际项目中，提升其在相关领域的技能。