本文主要研究基于里程计和单目视觉传感器的地面车辆定位与地图构建问题。为了提高地面车辆视觉估计的精度，研究人员利用了近似平面运动的约束，并且通常将其作为SE（3）姿态的随机约束来实现。本文提出了一种在se（2）上直接参数化地面车辆姿态的简单算法。该方法不忽略se（2）运动扰动，而是将其引入一个新的se（2）-xyz约束的综合噪声项中，通过图像特征测量将se（2）姿态和3d地标关联起来。对于里程测量处理，我们还提出了一种有效的se（2）预积分算法。利用这些约束条件，以一种常用的图优化结构，开发了一个完整的视觉里程定位与映射系统。在工业室内环境下的实际实验验证了该方法在精度和鲁棒性方面的优越性。

Raibert 大神的著名作品，做legged robot。

用于建立机器人整机动力学方程，包含各关节变量及所受外力

恶搞小程序 bin\ActionRecoder.exe 利用swt的全局钩子，捕获简单的鼠标键盘事件，并作为动作记录到文件“actionRecordTest.xml”中。 bin\InputRobot.exe 读取并执行文件“actionRecordTest.xml”中所记录的动作。 目录src中为源码 目录lib中为依赖包 做这个东西的目的曾经是为了利用飞信狂发短信，恶搞恶搞。^_^ 如果将“actionRecordTest(讲故事).xml”重命名为“actionRecordTest.xml”，放到bin目录下的话，运行InputRobot.exe，然后打开一个飞信发短信窗口，最大化，输入法用拼音。最后按Ctrl+Alt+F1就开始了。

Mastering ROS for Robotics Programming is an advanced guide of ROS that is very suitable for readers who already have a basic knowledge in ROS. ROS is widely used in robotics companies, universities, and robotics research institutes for designing, building, and simulating a robot model and interfacing it into real hardware. ROS is now an essential requirement for Robotic engineers; this guide can help you acquire knowledge of ROS and can also help you polish your skills in ROS using interactive examples. Even though it is an advanced guide, you can see the basics of ROS in the first chapter to refresh the concepts. It also helps ROS beginners. The book mainly focuses on the advanced concepts of ROS, such as ROS Navigation stack, ROS MoveIt!, ROS plugins, nodelets, controllers, ROS Industrial, and so on.

比较多示例，靠近实际

KUKA Robot外部轴配置： 1.外部轴单轴配置 2.外部轴耦合配置 3.用WorkVisual进行外部轴配置说明

书是chm格式的，能直接打开不用阅读器的，要是打不开右键——属性——解除锁定就可以了 这本书非常著名，是机器人运动规划方面的权威著作。但是不知道为什么国内好像没有引进。搞机器人运动规划的基本上都知道它。网上关于这本书的资料也很少。拿出来跟大家分享，chm格式的。

Delta Robot Kinematics 并联机器人 运动学 正解 逆解 本人自己总结 matlab亲测 正反解正确

Robot Motion Planning and Control， Laboratoire d'Analye et d'Architecture des Systemes Centre National de la Recherche Scientique LAAS report 97438 Foreword How can a robot decide what motions to perform in order to achieve tasks in the physical world ? The existing industrial robot programming systems still have very limited motion planning capabilities. Moreover the eld of robotics is growing: space exploration, undersea work, intervention in hazardous environments, servicing robotics : : : Motion planning appears as one of the components for the necessary autonomy of the robots in such real contexts. It is also a fundamental issue in robot simulation software to help work cell designers to determine collision free paths for robots performing specic tasks.