之前尝试了做控制仿真,对于着实有点难了。我把工作重新转移回电机控制了,开始从头开始构建电机控制的软件,以及对应的上位机。这个过程很费人,所面临的不在是一个点,是很多面。想要做的还凑合,都需要做很多次取舍,计较。 介绍一下单片机裸机编程中,简单的log打印信息的功能。 程序稍微比较大,找bug的时候,打印信息是一个很好的帮手 程序的遇到的状态信息,错误信息,警告 屏蔽一些不重要的
导航实现02_amcl定位 参考视频:【奥特学园】ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程_哔哩哔哩_bilibili 参考文档:http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/ 所谓定位就是推算机器人自身在全局地图中的位置,当然,SLAM中也包含定位算法实现,不过SLAM的定位是用于构建全局地图的,是属于导航开始之前的阶段,而当前定位是
1 kill:根据进程号(PID)杀死进程 在linux上,一般常用的杀死进程的命令是kill,但是也有缺陷,下面说 1、查看指定名称的进程,如下我查看运行python程序的进程 python aux|grep python 2、根据进程号(PID)杀死进程:第二列显示的就是进程号 kill PID 3、强制杀死进程,有些进程可能杀不死,就加个-9参数,强制让它死掉!
目录: PLC学习笔记(一):概述 PLC学习笔记(二):PLC结构(1) PLC学习笔记(三):PLC结构(2) 以下为正文 §2.3 输入/输出单元 PLC的输入、输出信号多种多样,可以是开关量、模拟量和数字量,信号的电平也有差别,但PLC能识别的只能是标准电平。 PLC的输入和输出包含两部分:一部分是与被控设备相连接的接口电路;另一部分
文章目录 一、数据类型 二、C语言关键字 1.static 2.const 3.extern 4.volatile 5.typedef 6.enum 7.struct 三、指针 四、条件编译 总结 一、数据类型 C语言里有很多数据类型,有整型、浮点型、字符型、结构体、枚举类型等等。在那么多数据类型中,整型和字符型用的更频繁
一、简介 6X192点阵程序通常用于表示高分辨率图像或文字,其中16X表示像素阵列的宽度,192表示每个像素阵列中的点阵数,16X192点阵程序需要一定的编程知识和技能才能编写和调试,同时还需要考虑硬件设备的兼容性和性能等因素。 初始化硬件设备,如显示器或打印机等输出设备,定义像素阵列的宽度和点阵数,以确定图像或文字的分辨率,将图像或文字的数据存储在内存中,每个点阵对应一个字节,根据需要,可以使用
在ubuntu虚拟机中安装ros2-foxy 为了配合旭日派X3的ros2-foxy系统,担心之前安装的humble系统与foxy不兼容,于是重新开了一个Ubuntu20.04的虚拟机环境是ubuntu20.04 使用阿里源 1. 设置源 首先,确保你的Debian软件包索引是最新的: sudo apt update 安装用于添加HTTPS源的软件包: sudo apt insta
AprilTags二维码的检测与应用 1 AprilTags介绍 2 使用python库包apriltag对AprilTag进行检测 2.1 python模块apriltag的安装 2.2 python模块apriltag的测试用例 3 AprilTags二维码检测,以及绘制检测框 AprilTag标记跟踪 1 Apri
S型压力传感器是一种基于压阻效应工作的传感器,其工作原理是当传感器受到压力作用时,其内部电阻值会发生变化,通过测量这个电阻值的变化,就可以得到相应的压力值。S型压力传感器具有灵敏度高、稳定性好、测量范围宽等优点,因此被广泛应用于各种工业、医疗、环保等领域。 S型压力传感器接线步骤 1.准备工具和材料在开始接线之前,请准备好以下工具和材料:导线、绝缘胶带、螺丝刀、剥线钳等。 2.确定接
Tensorflow官方文档中文版学习纪要 上篇MNIST的正确率只有91%,本篇文章用卷积神经网络来改善效果。准确率预计99.2%; 参考:http://blog.csdn.net/smf0504/article/details/56666229 # coding=utf-8 import tensorflow as tf # import data
一、简介 为基于微控制器的系统设计的,旨在实现温度和电压的实时测量并将结果显示在LCD屏幕上。核心部件包括DS1621数字温度传感器和MAX1241 A/D转换器:DS1621用于温度测量,而MAX1241则负责电压测量。通过精确读取这些传感器的数据,处理这些数据,并以易于读取的格式在LCD上展示出来,定义相关接口用于初始化和设置一些与LCD及可能的I2C设备相关的硬件接口。 二、头文
0. 简介 对于ORB-SLAM3而言。如何将代码融入Wheel和GPS是一个挺有意思的事情。通过GPS和Wheel可以非常有效的约束视觉里程计结果。Wheel这块主要就是将速度等信息融合到前端中,类似IMU和视觉帧间的关系。而GPS由于频率不是很高,所以基本是用于全局修正的作用。这部分我们经常使用松耦合的形式,当然也有工作去做了紧耦合相关的工作。 1. Wheel特征添加 这一部分主要的其实就是
两周前有同学在qq群中讨论PLL的参数设计,之前没自己动手计算过,一直用的将PLL传递函数,忽略零点项,当做标准的二阶系统近似处理,类似ζ=0.707,wn=wc的近似吧。我搜过一些文章也都是这样写的,其实它的频率响应表现还是不太一样的。电机控制qq群:528884293 传递函数和频率响应: PLL框图: G ( s ) = K p s + K i s 2 G(s)=\frac{K
机器人阻抗控制通俗理解与仿真实践 机器人阻抗控制是一种控制方法,其核心思想是让机器人在与环境交互时能够像具有某种“阻抗”特性的物体一样作出反应。这种阻抗特性是通过模拟物体的力学行为,如质量、阻尼和弹簧等属性来实现的。 通俗地说,阻抗控制就像是给机器人装上了“弹簧和阻尼器”。当机器人与环境(如地面或其他物体)接触时,这些“弹簧和阻尼器”会帮助机器人更柔顺地适应外界的变化。例如,如果机器
掌握C语言之后,接着就是去 驱动一些常用模块 逐飞已经出了简单的视频,你需要看懂他在干什么。 基本上所有模块的使用过程都是 先初始化,然后调用相关函数,循环执行。 【逐飞科技】STC8G2K 核心板与智能车常用模块搭配使用视频教程_哔哩哔哩_bilibili 看完视频,就可以打开逐飞的库,里面有一些例程,首先把红色的这些例程要看懂,尝试执行一遍,然后自己写代码,执行出逐飞视频
匈牙利算法学习笔记 1. 前言 1.1 二分图 1.2 二分图匹配 2. 匈牙利算法(Hungarian Algorithm) 2.1 基础概念 2.2 实现步骤 参考链接:1. 14-4:匈牙利算法 Hungarian Algorithm 1. 前言 1.1 二分图 二分图通常针对无向图问题。假设G=(V,E)是一个无向图,
在现代工业、环境监控和城市安防应用中,多机器人系统(MRS)的应用日益广泛。相较于单一机器人系统,多机器人系统在执行复杂任务时不仅效率更高,而且对单一故障的鲁棒性更强。本文介绍了Tello无人机编队控制方法,设计了五架无人机的编队任务,并在物理中进行了实现。 通讯接口 可使用官方的Tello SDK通过电脑或手机无线2.4 GHz 802.11n WiFi连接控制无人机。无人机控制指令主要是通过U
0. CMake应用示例 之前我们也整理过cmake 引入第三方库(头文件目录、库目录、库文件)。但是这里面整理的内容其实是不全的。所以我们需要进一步将CMake的使用整理好。以供后面的学习的工程师来检索查询。 cmake-template ├── CMakeLists.txt └── build └── include └── src └── main.cpp 1. CMakeLis
0. 简介 多视角聚合技术有望克服多目标检测和跟踪中的遮挡和漏检问题。最近的多视角检测和三维物体检测方法通过将所有视角投影到地面平面上,并在鸟瞰图中进行检测,取得了巨大的性能提升。《EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird’s Eye View》研究了在鸟瞰图中进行跟踪是否也能在多目标多摄像头跟踪中带来下一次性能突破。目
参考视频:莫烦python https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/threading/why/ 1.多线程简单介绍 # -*- coding: utf-8 -*- import threading def main(): print(threading.active_count()) #运行的线程个数 print(t
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