YOLO机械臂仿真是一种结合了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法与机械臂控制的智能化仿真系统。该系统通过YOLO实时检测环境中的目标物体，并结合机械臂的运动规划与仿真，实现自动化的抓取、分拣、装配等任务。该应用广泛应用于工业自动化、智能仓储、机器人教育等领域，为机械臂的智能化操作提供了高效、精准的解决方案。
在仿真环境中，YOLO算法能够快速识别目标物体的位置和类别，并将这些信息传递给机械臂控制系统。机械臂根据目标的位置和姿态，自动规划运动路径，完成抓取或操作任务。通过仿真平台（如Gazebo、CoppeliaSim或PyBullet），用户可以在虚拟环境中测试和优化机械臂的控制算法，降低实际部署中的风险和成本。
YOLO机械臂仿真的优势在于其高效的目标检测能力和实时性，能够适应动态环境中的多目标场景。同时，仿真平台提供了高度可控的实验环境，便于开发者调试算法、优化性能，并快速验证机械臂的工作效果。
更新：
- 2025-8-29：基于ros2 gazebo harmonic的YOLO机械臂优化
- 2025-8-28：ros2与gazebo harmonic机械臂仿真项目Moveit2YoloObb的优化
- 2025-8-28：添加容器开发方式并优化代码。
- 2025-8-9：更新代码，使用GraphExeter显示控制。
- 2025-3-22：【代码】基于ros2与moveit2开发的yolo识别抓取虚拟机械臂
git clone --recurse-submodules https://github.com/laoxue888/Moveit2YoloObb.git