《机器人学、机器视觉与控制——MATLAB算法基础》是一本深入探讨机器人技术、机器视觉以及相关控制策略的书籍，其核心是利用MATLAB作为工具进行算法开发与实践。MATLAB，全称“Matrix Laboratory”，是一款强大的数值计算与数据可视化软件，广泛应用于科学研究和工程计算领域。
在机器人学部分，本书可能涵盖了以下几个方面：
1. **机器人动力学与控制**：讨论了机器人运动方程的建立、动力学建模，以及如何设计有效的控制器来实现精确的位姿控制。这包括牛顿-欧拉法、迪卡斯特罗-洛夫斯基变换（Dynamics-Link Matrix）和卡尔曼滤波等方法。
2. **机器人轨迹规划**：介绍了如何为机器人设计平滑且无碰撞的路径，可能涉及到样条曲线构造、优化算法及快速插补技术。
3. **传感器与感知**：讲解了机器人如何通过各种传感器如激光雷达、摄像头等获取环境信息，并处理这些信息以实现避障、定位和导航。
4. **机器人操作与抓取**：涵盖机器人手爪的设计与控制，以及物体抓取策略，可能涉及力矩控制、自适应控制和视觉伺服等技术。
5. **多机器人协作**：讨论了多个机器人协同工作的问题，如通信协议、任务分配和协调策略等。
机器视觉方面，本书可能涉及：
1. **图像获取与预处理**：包括摄像头模型、曝光控制、图像去噪、灰度化和直方图均衡化等基础步骤。
2. **特征检测与匹配**：介绍了角点检测、边缘检测、模板匹配等方法，用于识别物体或跟踪目标。
3. **目标检测与识别**：可能涵盖了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，如YOLO、SSD等，以及传统的方法如Haar级联分类器。
4. **三维视觉**：利用立体视觉、结构光或激光雷达等手段重建三维场景，以及SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术。
5. **视觉伺服控制**：将视觉信息反馈到控制系统中，实现对机器人位置或姿态的精确控制。
MATLAB算法基础则意味着书中会详细讲解如何用MATLAB实现上述理论，包括函数调用、脚本编写、图形用户界面（GUI）设计以及仿真等实际操作。读者将学习如何利用MATLAB的Simulink模块进行动态系统模拟，以及使用Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox进行图像处理和机器视觉应用。
《机器人学、机器视觉与控制——MATLAB算法基础》是一本综合性的教程，旨在帮助读者掌握机器人与视觉领域的基本概念、理论以及MATLAB编程技能，为实际项目开发提供坚实的基础。通过深入学习，读者将能够运用所学知识解决实际问题，推动机器人技术和智能系统的进步。
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