机器人系统简介与MATLAB和Simulink金宝app Robotics Arena团队成员Sebastian Castro和Connell D’souza会面，讨论机器人系统的设计和为机器人学生竞赛团队提供的支持。金宝app

基于Simulink的接触建模金宝appSebastian Castro和Ed Marquez Brunal介绍了使用Simulink进行机械接触建模和仿真的基本原理，并展示了汽车和机器人应用的示例。金宝app

Simscape的接触建模Sebastian Castro和Ed Marquez Brunal讨论了使用Simulink、Simscape和Simscape多体建模机械接触和摩擦力的各种方法和在线资源。金宝app

基于MATLAB的波达方向估计Embry Riddle航空大学机器人协会的Stephen Cronin演示了如何使用MATLAB检测水声信号的到达方向。

步行机器人轨迹优化加入Sebastian Castro，他向您展示如何使用MATLAB和全局优化工具箱为步行机器人的Simulink模型找到最佳运动轨迹。金宝app

基于MATLAB的信号处理系统拍频跟踪新南威尔士大学的Jeremy Bell、Angus Keatinge和James Wagner（UnSW悉尼）讨论了他们的团队进入IEEE信号处理杯2017的获奖项目。

入门MATLAB和ROS加入Sebastian Castro和Pulkit Kapur，他们将展示机器人系统工具箱如何帮助您连接MATLAB和机器人操作系统（ROS）。

Simulink和ROS入门金宝app加入Sebastian Castro和Pulkit Kapur，他们将展示机器人系统工具箱如何帮助您连接Simulink和机器人操作系统（ROS）。金宝app

从Simulink部署独立ROS节点金宝app加入Sebastian Castro和Pulkit Kapur，他们将展示自动代码生成工具如何帮助您部署在MATLAB和Simulink中开发的算法，以便在机器人操作系统（ROS）中运行。金宝app

构建图形飞机设计工具构建交互式设计工具以减少开发时间。来自Embry-Riddle航空大学的Zachary Leitzau演示了如何使用自建应用程序来帮助设计模型飞机。

用Simulink和ROS模拟四轴飞行器任务金宝app仿真是测试和调整四旋翼机控制算法的好方法。Julien Caste谈到了使用Simulink、机器人操作系统（ROS）和Gazebo模拟学生竞赛中的四架直升机任务。金宝app

基于MATLAB的机身优化设计跟随来自康奈尔大学无人驾驶航空系统（CUAir）的Joshua Williams演示如何使用遗传算法优化模型飞机的机身尺寸。

使用App Designer构建MATLAB应用程序使用MATLAB构建应用程序以自动化重复的交互代码。来自机器人领域的塞巴斯蒂安·卡斯特罗（Sebastian Castro）和康奈尔·德索萨（Connell D'Souza）演示了如何使用应用程序设计器构建交互式应用程序。

使用MATLAB、Simulink和ROS进行分布式计算金宝app加入Sebastian Castro和Connell D'Souza，讨论Simulink中的技术，设计和部署具有机器人操作系统（ROS）的多速金宝app率和多平台机器人算法。

机器人机械手算法设计通过使用Robotics Systems Toolbox功能和集成机器人模型与仿真工具来编程和测试操作任务，加速机器人操作器算法的设计。

用MATLAB设计数字滤波器加入Mark Schwab和Connell D'Souza，演示如何使用Filter Designer应用程序，并以交互方式设计可在MATLAB或Simulink中实现的数字信号处理滤波器。金宝app

蓝色机器人推进器的系统辨识Connell D’souza和Kris Fedorenko解释了从数据收集到模型评估的工作流程。

机器人关节的控制了解MATLAB、Simulink和金宝appRobotics System Toolbox如何帮助您为机器人操纵和抓取任务设计关节扭矩控制器。

基于MATLAB和Simulink的移动机器人仿真金宝app学习如何在MATLAB中央文件交换上使用移动机器人仿真工具箱。

MATLAB应用程序与ROS了解如何设计交互式MATLAB应用程序，以便与启用ROS的机器人和模拟器进行通信。

机器人教育与MATLAB和Simulink金宝app彼得·科克教授和塞巴斯蒂安·卡斯特罗讨论了如何将MATLAB和Simulink应用于机器人技术教育。金宝app

编程机器人群探索如何使用MATLAB和Simulink进行机器人群行为的金宝app原型设计和实现。

目标检测中的地面真值标注使用地面实况标签机应用程序生成高质量的地面实况数据，可用于训练和评估目标探测器。

培训和验证目标探测器使用标记的地面真实数据来训练和评估目标探测器。

使用MATLAB、NVIDIA Jetson和ROS进行深入学习了解如何使用GPU编码器部署从MATLAB到嵌入式NVIDIA GPU的深度学习算法，以及部署的代码如何与机器人操作系统(ROS)使用。

用于方位估计的传感器融合加入Roberto Valenti和Connell D’souza的讨论，他们讨论了使用传感器融合和跟踪工具箱进行传感器融合以进行方向估计。

气动机器人执行器的仿真Veer和Maitreyee展示了如何使用Simscape中可用的物理块对气动系统进行建模。

机器人投掷机构仿真Veer和Maitreyee向您展示了如何使用Simscape Multibody构建一个投掷机制，将球投掷到特定目标。

机器人投掷系统的控制设计Veer和Maitreyee首先展示了如何使用Simscape中建模的物理效果扩展Simscape多体投掷机制模型。随后，在系统中实现控制器以跟踪参考活塞位置。

利用Simulink开发自动驾驶仪金宝app罗马萨皮恩扎大学(Sapienza University of Rome)萨皮恩扎飞行团队(Sapienza Flight Team)的克劳迪奥·康蒂(Claudio Conti)加入了康奈尔·D 'Souza，讨论如何使用基于模型的设计和实时仿真来设计定制的自动驾驶仪。

水下机器人的LQR控制与Juan Rojas和Nathan Liebrecht一起学习为自主式水下机器人项目实施线性二次调节器（LQR）控制器的基础知识。

步行机器人的深度强化学习使用MATLAB、Sim金宝appulink和强化学习工具箱，通过深度强化学习训练仿人机器人的控制策略。

足球机器人行为规划通过一个自主足球机器人的例子，探索如何使用MATLAB和Si金宝appmulink进行多智能体系统的原型设计和实现。

步行机器人模式生成了解如何使用MATLAB和Simulink金宝app为腿部仿人机器人设计行走模式生成器。

用Simulink编程BeagleBone Blue金宝appSebastian Castro和Kurt Talke介绍了BeagleBone Blue硬件，并演示了如何使用Simulink为机器人应用程序编程。金宝app

机器人的轨迹规划Sebastian Castro讨论了MATLAB和Simulink如何帮助您设计、金宝app规划和验证机器人操纵任务的运动轨迹。

基于模型的仿人步行控制了解如何使用线性倒立摆模型（LIPM）在MATLAB和Simulink中设计仿人行走模式。金宝app

用MATLAB和Simulink学习机器人技术金宝app了解如何使用MATLAB和Simulink为中小学教授机器人技术，金宝app同时使用仿真和低成本教育硬件。

步行机器人的建模与仿真学习如何使用Simscape建模一个两足步行机器人，包括物理接触力、执行器模型和控制器。

面向深度学习的数据预处理了解如何调整图像大小，创建标记的训练、验证和测试数据集，以训练和测试对象检测模型，Neha Goel将加入Connell D'Souza讨论深度学习的数据预处理。

用MATLAB设计和训练YOLOv2网络Neha Goel与Connell D'Souza一起讨论设计和训练YOLOv2实时目标检测神经网络。

将预训练的深度学习网络导入MATLABNeha Goel与Connell D'Souza一起演示如何使用开放式神经网络交换（ONNX）将预训练的深度学习网络导入MATLAB并执行迁移学习。

在NVIDIA Jetson上部署YOLOv2Connell D’souza和Neha Goel一起讨论了如何使用GPU Coder在NVIDIA Jetson上部署YOLOv2对象检测模型。