四足机器人质心准静态控制器(一) 四足机器人质心准静态控制器(二) 参考工程代码 GitHub 逆向运动学 工程所给出的足式机器人是经典的单腿三自由的度末端点接触结构。 那我们在规划末端状态的时候就可以不用考虑末端姿态,只要考虑末端点位置就可以了。 三自由度刚好可以末端位置在任务空间种的要求。 所谓逆向运动学就是在任务空间的位置和姿态映射到关节空间。 一般的多自由度关节机器人进行逆向运
四足机器人质心准静态控制器(一) 参考工程代码 GitHub 准静态控制器 在六个维度上采用PD控制器,维持期望的位置和速度获得一个期望的加速度。 六个维度分别为三轴位移和三轴欧拉角。注意其中的Kp和Kd系数都是对每个维度可以调节的。 另外,有些论文还有另一种写法,姿态控制部分,角度误差可以转化为旋转矩阵进行表示,再从李群映射到向量空间。 接下来对矢量力如何组成进行介绍。 我们以四
前言: 之前古月居邀请着出四足机器人课程来着,但是由于时间和其他原因最后没有录播,这里就粗糙的介绍下,大概分为四章,大家可以直接白嫖,对应的工程参考代码可以到我的GitHub上参考。 对于控制刚体机器人来说,控制策略构建大概可以三部来实现。 首先是构造模型,模型可以是全动力学模型,或者是低维的替代模型。 优化目标一般是 状态跟踪误差最小,能量消耗最小,等等为目标。 优化方法
好久没写博客了,冒个泡。 四足机器人容错方面的运动控制很少被研究。现在能找到的,国内有上海交大做的特殊腿部结构的四足运动学容错方案,国外有韩国Jung-Min Yang所做的一系列的步态容错方法(很多都很相似,水了很多论文)。 在关节类机器人的容错领域,一般考虑的是关节受到故障后锁死的状况(因为非锁死故障问题太复杂了)。容错一般要求机器人在关节锁死故障发生后,运动任务依旧可以被有效执行。这
前言: 在研一的时候,由于XXX项目的需要,其中一项就是需要测试Gmapping建图,自然也要求使用ROS系统。由于之前经常在webots中进行仿真,所以想先在仿真中完成代码,再迁移实体。还有的是项目需要使用的ORB-SLAM3,便又测试了单目里程估计。这部分代码已经上传到我的Github上供大家参考(研究生小白菜福利)。这里就不贴代码了,文中会说文件和函数。先上一波图,说明是可以的。 Gm
前言 最近由于一些机会,接触到了一系列深度学习对称形状和纹理和篇文章,并尝试做了一些实践。以Learning to Predict 3D Objects with an Interpolation-based Differentiable Renderer举例,他的思想主要是通过相机视角的RGB图,用类似于Auto Encoder的模型输出三维点和纹理信息。然后通过一个渲染器得到在固定角度下的
前言: 大概在大一的时候由于Robocon比赛就开始调试麦克纳姆轮底盘。恰好,最近有个项目需要用到这个,在此重温了下当初做的内容。对麦克纳姆轮底盘的速度分解问题,网上有很多推导已经详细说明,但都是自身坐标系下的。这对执行有些任务是不够的,因此在这里进行推导和总结。另外,总结了使用麦轮底盘进行里程估计的方法。 由于本人比较懒,所以就在接下来的推导中使用手写的笔记。
前言: 之前展哥(导师)喊我在入学前做一个具有冗余腿的四足机器人用于部署XXX算法,验证XXX的ideal。最终由于有其他事情,没有投入太多的精力,以失败告终。但是过程中腿部末端需要求逆向运动学运用轨迹跟踪,然而由于腿部设计为冗余的,单单使用带阻尼的伪逆方法可以在一开始跟随轨迹,但是在一段时间后,部分关节开始趋向于极限,轨迹跟踪最后得不到保证。设计的关节运动范围是完全满足这段轨迹规划的,但是在
前言: 近些年来足式机器人在国内外发展的非常火热,其中控制方法可以说是百花齐放,在MIT开源其基于凸优化的MPC方法之前,许多小伙伴都是采用MIT在很早时候提出的Virtual Model Control(VMC)方法。该文主要讲述作者所提出的Virtual Suspension Model Control (VSMC)方法,并运用于点足站立平衡,代码已经开源,可以在本文(或者论文原文)最
前言: 之前在Unity3D中尝试训练四足机器人学习奔跑前进,只是做了简单的尝试。在19年的寒假里由于要写论文,所以基于强化学习提出一种分层学习算法,实现四足机器人在腿瘸后仍可以继续向前运动。这种是一种比较简单的,所以也就只发表在国内的核心期刊上面。这也是我第一次写论文。个人感觉还是相比国内许多论文来讲,还是有价值的。这里为大家介绍四足机器的案例。 以上是多只狗训练的截图,具体视频点
前言: 已入强化学习一个学期了,发现自己急需一个物理环境来进行训练机器人,前前后后参考过过许多环境,但是最后选择了Unity3D,这是因为其足够简单,不用费很大的功夫就可以建立一个简易的机器人,只需要编写C#脚本和tensoflow进行通讯,立马就可以生成一个模型。对于这点,之前我找过资料看是否unity 支持python脚本,国外一老哥介绍了方法,但是我的电脑在安装一些内容时就出错,当我确定
前言: 今年又去参加了余姚的第二届全国创意机器人大赛,当然还是主题二。今年限制了机器的体积及功率,所以没有出现去年那样的巨无霸。比赛我们队伍拿了一个全国一等奖一个全国二等奖,对于这个结果还是比较满意的。放一张去比赛的现场图片。我们还是用了去年的代码,只是添加了点东西,优化求解步数及时间。机械部分主要是由大一制作的,由于贫穷,所以做的大部分都是其他地方拆下来就使用,看起来有
前言: 机械手解魔方的快速方案,基本就是两只手成90度摆放,手臂固定,手腕进行旋转,就可以达到 面切换和 旋转面的功能,接下来就介绍一种坐标转换的方案。 这里的执行步法是按照国际上魔方的解法编码 魔方表示法 咱们先看一串天书般的字母:UF UR UB UL DF DR DB DL FR FL BR BL UFR URB UBL ULF DRF DFL DLB DBR 这
前言: 今年很荣幸的参加了首届高等教育创意机器人大赛的主题二,机械手解魔方这个项目,此次比赛可以说收获颇丰。见识到了其他高校的机械手系统,可以说是仰慕不已,当然了绝大多数,还是比较传统的,在此只讨论视觉采集的方案,随后介绍我们的视觉方案。 单摄像头:纵观全局,一般的队伍,采用的是单视觉正对魔方采集信息的方案,机械手轮着切换面来识别每个面的颜色,这样不用说过程就比较耗时间。 双摄像头:
前言: 非常高兴能作为古月居的签约作者,以后将推出更有价值的文章,以供参考。 由于最近要参与一个等效为机械臂的项目,肯定需要做仿真,在加上好友青云同样想要学习机器人仿真软件,特此推出这个简单的教程,基于的环境是Webots-2020a。另外,在很早之前,自己也推出了一个舵轮底盘的教程,但是相对于机械臂来说,结构稍显简单。这次为构建一个三自由度机械臂作为参考案例。最终
嘿嘿
可以呀,可以加个微信
gazebo 我不咋用啊,不好意思哈
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ok
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