8自由度的机械臂控制仿真,模拟机械臂穿过障碍物的动态效果matlab仿真

检测障碍物是机器人自主移动的基础. 为了提高检测的障碍物效率和准确率, 提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法, 主要分为障碍物识别和检测长度, 宽度两部分. 在障碍物形状不规则的前提下, 通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心, 用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓, 利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置, 同时, 用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度. 结果显示, 在不同位置检测同一物体的误差不超过9%. 因此, 改良的帧差法检测障碍物轮廓准确率高, 坐标转换法速度快, 可以证明基于RGBD摄像头的障碍物检测设计检测效果良好.

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SJTU数字图像处理课设_传统图像处理结合yolov5算法实现电车轨道ROI区域标注及障碍物检测项目源码+项目说明.7z 【SJTU数字图像处理课程设计】 采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好，可准确的检测两种环境（白天和夜晚）下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS，效果较好。 主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测

在本文中，我们专注于带有车辆障碍物的车对车（V2V）通信的路径损耗特性的分析和建模。 在V2V通信的典型城市场景中，在5.9 GHz频率下执行了一系列信道测量。 在这些度量中，我们将测试案例分为三种类型：非阻塞，小车辆阻塞和大型车辆阻塞。 然后，提取，比较和分析这三种情况的路径损耗和阴影衰落分量。 基于这些测量，我们显示了不同类型的车辆障碍物对路径损耗和阴影衰减特性的影响。 发现小车辆阻塞不会显着影响路径损耗的平均值，并且会导致3 dB的额外阴影衰减。 较大的车辆障碍物会带来10 dB的额外路径损耗。 最后，提出了一种路径损耗模型，该模型包括车辆阻塞对路径损耗的影响，并采用经典的对数距离路径损耗公式。 本文的结果可用于V2V通信的性能分析和系统设计。

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。

利用Java实现的贪吃蛇游戏设计，包含关卡、速度、分数等信息，有障碍物；符合贪吃蛇游戏的所有设计理念，贪吃蛇吃到食物，身体会自增等等。

基于障碍物检测势场蚁群算法的平滑路径规划，陈铁中，石万凯，针对室内移动机器人提出一种基于障碍物检测蚁群算法的平滑路径规划方法。首先，针对传统蚁群算法初期信息素浓度差异小、收敛速度

社团发现代码 matlab 小障碍发现 冯雪创作 "" 的官方 Matlab 实现，ICRA 2019 介绍 该存储库包含“用于微小障碍物发现的新型多层框架”的官方 Matlab 实现。 这篇论文已被 IEEE 机器人与自动化国际会议 (ICRA) 2019 接受。 Python/ROS 的官方实现即将推出。 注：此版本在原作的基础上略有改进，主要包括以下几点： 训练代码略有改动，ROC 性能有所提升。 为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。 系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。 为了与社区中的其他工作保持一致，在实例级评估中，IoU 被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到 引文 如果你觉得这篇论文或代码有用，请引用我们的论文： @INPROCEEDINGS{Xue_ICRA_2019, Author = {Feng Xue, Anlong Ming, Menghan Zhou and Yu Zhou}, booktitle={2019 International C

红外传感器包括被动式红外传感器和微波、红外双鉴传感器