前言 本文主要介绍Matlab Simulink与ADAMS实现联合仿真,实现两个软件间的参数传递。 一、本文介绍 本文以六自由度工业机器人为例,介绍ADAMS与Matlab的联合仿真功能,通过MatlabSimulink向ADAMS中的机器人模型输入控制参数(期望轨迹),在ADAMS中实现仿真功能,并将ADAMS仿真结果数据(关节角度值)输出到Matlab中。 二、具体步骤 1.建立函
一、本文介绍 本文以六自由度工业机器人为例,介绍利用ADAMS软件进行串联机器人运动学仿真的具体步骤,实现机器人末端走出一条长方形轨迹。 二、具体步骤 2.1机器人三维模型保存为x_t格式,导入ADAMS软件 首先将在三维建模软件(如SolidWorks、Proe等)中建立好的机器人三维模型,另存为x_t格式,并导入ADAMS软件。 提示: 1 模型导入前建议对模型进行适当简化,去
TOC RTC STM32F103 RTC 时钟简介 STM32 的实时时钟(RTC)是一个独立的定时器。STM32 的 RTC 模块拥有一组连续计数的计数器,在相应软件配置下,可提供时钟 日历的功能。修改计数器的值可以重新设置系统当前的时间和日期。 RTC 模块和时钟配置系统(RCC_BDCR 寄存器)是在后备区域,即在系统复位或从待机模式唤醒后 RTC 的设置和时间维持不变。但
功能包简介 ROS功能包名称:dji_sdk 功能包功能:用于DJI 板载SDK的ROS版本 OSDK 是一个用于开发无人机应用程序的开发工具包,基于OSDK 开发的应用程序能够运行在机载计算机上(如Manifold 2),开发者通过调用OSDK 中指定的接口能够获取无人机上的各类数据,经开发者设计的软件逻辑和算法框架,执行相应的计算和处理,生成对应的控制指令控制无人机执行相应的动作,实现如
接触检测 步态规划器给出的接触序列是严格按照时间进行周期性计算的。而在实际运行当中,由于地形的不平整,又或者存在坡度等情况,腿部会发生提前或者延迟接触等情况,因此只靠步态规划器给出的接触序列来控制机器人往往是不可靠的。因此这里提出一个基于卡尔曼滤波的概率接触检测。其综合考虑了步态规划其给出的恒定接触序列,足端高度,地形的不平整性,以及通过关节编码器数据所计算出来的关节力矩,来提高接触检测的精度,
TOC STM32 ==》IIC(IO模拟IIC和硬件IIC) STM32 ==》IIC(IO模拟IIC和硬件IIC) STM32 ==》IIC(IO模拟IIC和硬件IIC) 1.“软件模拟协议”:直接控制GPIO引脚电平产生通讯时序时,需要由CPU控制每个时刻的引脚状态 2.“硬件协议”:STM32的I2C片上外设专门负责实现I2C通讯协议, 只要配置好该外设,它就会自动根
步态规划 四足机器人控制当中,步态是至关重要的一项。我们可以简单理解成四足机器人运动过程中各腿的状态,在这套设计方案中,我们对步态的规划主要分成两大主要部分,即接触状态和周期函数。而步态规划的目的,就是创建一个关于的足端接触状态的周期函数。 1、接触状态 四足机器人行进过程中,根据足端与地面是否发生接触,我们可以规定各条腿的两种接触状态,即接触(contact)与摆动(s
[TOC] STM32F103C8T6是没有DAC的,所以这个可以先了解学习。 STM32F103 DAC 介绍 DAC 为数字/模拟转换模块,故名思议,它的作用就是把输入的数字编码,转换成对应的模拟电压输出,它的功能与 ADC 相反。在常见的数字信号系统中,大部分传感器信号被化成电压信号,而 ADC 把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理的数字编码,由计算机处理完成后
Linux下使用VScode开发ROS时clangd插件的使用 本人在最近刚开始接触Linux和ROS开发,在开发过程中发现,微软的C/C++的intelliSense的代码补全,纠错等功能是真的难用,恰好有学长跟我提起了clangd这个东西,而且以前用clion去写一些小的C/C++工程,想着怎么去配置一下在vscode上使用clangd,让自己写代码更舒服一些(主要是太懒了),于是就有了这篇
前言 上文介绍使用自己的多线激光雷达来可视化、采数据,接下来就是介绍怎么使用港科大改进的A-Loam进行建图。注意注意!第六和第七章使用的都是Ubuntu18.04系统!!!!!! 1 A-LOAM 参考论文如下:LOAM: Lidar odometry and mapping in real-time A-LOAM 是 LOAM的先进实现(Advanced Implementatio
1 SLAM简介 1.1 概述 SLAM本质就是确定自己在哪里的哪里,如在苏州中心的正东边66米处。 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。机器人自主定位导航技术中包括:定位和地图创建(SLAM)与路径规划和运动
前言 好久没更新这部分了,最近在搞中期答辩的东西,简单补充一部分多线激光雷达建图的内容。上文介绍使用自己的激光雷达如何通过GMapping算法建图,接下来两节介绍怎么运行Velodyne的16线激光雷达,并使用港科大改进的A-Loam进行建图。 前文链接如下 1 Velodyne激光雷达 Velodyne 的 Puck 激光雷达传感器( VLP-16)是目前机器人与自动驾驶使用的主流传感
为什么选择OriginBot 最近因为工作原因接触到机器人相关的内容,对机器人很感兴趣,就在网上找了一圈适合新手入门的产品,最终选择了OriginBot,下面是当时待选产品的一些对比和思考。最开始找到的感觉还不错的产品其实亚博智能和幻尔机器人两款机器人,都是基于树莓派做的,淘宝上有的卖,感兴趣的可以去搜一下看看。但是很快就发现这类产品不适合新手学习,有以下几个原因: 不是基于ROS开发的这
描述 python实现简单的车道线检测,本文章将介绍两种简单的方法 颜色阈值+区域掩模 canny边缘检测+霍夫变换 这两种方法都能实现简单的车道线检测demo,注意仅仅是demo 下面的图片是用到的测试图片 方法1:颜色阈值(Color Selection)+ 区域掩模(Region Masking) 我们可以仅仅通过设置一些RGB通道阈值,来提取车道线。 以
前言 前文我们已经安装了turtlebot3并运行了自带的SLAM仿真例程,完成了地图的建立与路径规划前往目标位置的任务,并首次完成了对激光雷达的启动与可视化,本文开始介绍使用自己的激光雷达如何通过GMapping算法建图。 前文链接如下 1 Gmapping算法 Gmapping算法又名Grid Mapping算法,是一种基于RBpf粒子滤波算法,即将定位和建图过程分离,先进行定位再进
前言 前文我们已经安装了turtlebot3并运行了自带的SLAM仿真例程,完成了地图的建立与路径规划前往目标位置的任务,本文开始介绍使用自己的激光雷达如何与ROS通信并可视化。 前文链接如下 1 激光雷达简介 本文使用的激光雷达为衫川的Delta-2A,某宝售价在400左右 下载官方提供的资料包,找到所使用的雷达型号,内容如下 在使用任何硬件前建议大家先将官方提供的手册进行阅读
前言 Turtlebot3(简称TB3)是继Turtlebot2之后,又一款ROS官方打造的软硬件学习平台,更小,更便宜,更好玩,该文章通过该项目提供的软件平台与例程进行SLAM简单介绍与实现。 在Turtlebot3进行SLAM仿真 1 安装Turtlebot3依赖包 打开终端,输入以下命令安装Turtlebot3依赖的包文件 sudo apt-get install
0 简单的CUDA简介 1.简单教程 CUDA C ++只是使用CUDA创建大规模并行应用程序的方法之一。它允许您使用功能强大的C ++编程语言来开发由GPU上运行的数千个并行线程加速的高性能算法。许多开发人员以这种方式加速了他们的计算和带宽需求的应用程序,包括支持正在进行的人工智能革命(称为深度学习)的库和框架。 1.1.案例 C ++程序开始,该程序添加两个数组的元素,每个数组包含一百
本博客为《OpenCV算法精解:基于Python与C++》一书(参阅源代码链接)的阅读笔记,根据理解对书中绝大多数算法做了总结和描述,对Numpy较为熟悉,Python方面仅对与C++不同的注意事项做了标注。书作者整体按照冈萨雷斯的经典教材《数字图像处理(第三版)》和OpenCV知识脉络组织内容,每个算法均用Python和C++两种语言实现。除官方函数外本书给出了多数算法函数的自定义版本便于读者理
实物照片 模块简介 MAX30102是一个集成的脉搏血氧仪和心率监测仪生物传感器的模块。 它集成了一个红光LED和一个红外光LED、光电检测器、光器件,以及带环境光抑制的低噪声电子电路。 MAX30102采用一个1.8V电源和一个独立的5.0V用于内部LED的电源,应用于可穿戴设备进行心率和血氧采集检测,佩戴于手指点耳垂和手腕处。 标准的I2C兼容的通信接口可以将采集到的数值传输给A
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