本文使用的机械臂模型是《MoveIt可视化配置及仿真指南》课程中的机械臂模型,并加入了小修改。 1 构建机械臂的xacro模型 创建一个6机械臂的xacro模型文件,完整gazebo模型如下所示: 首先,定义6个link的形状以及末端夹具的大小: <!-- link1 properties --> <xacro:property name="link0_r
本文为使用ROS 2和Gazebo9搭建仿真机器人详细指南。 确保已按如下说明安装ROS和Gazebo: ROS 2安装:https://index.ros.org/doc/ros2/Installation/Eloquent/。 二进制软件包的安装足以满足该项目的需求,但是如果感兴趣,还可以选择从源代码搭建。Dashing或Eloquent均可。 Gazebo安装:http:/
什么是SDF? SDF是一种XML格式,能够描述机器人、静态和动态物体、照明、地形甚至物理学的各方面的信息。SDF可以精确描述机器人的各类性质,除了传统的运动学特性之外,还可以为机器人定义传感器、表面属性、纹理、关节摩擦等;SDF还提供了定义各种环境的方法。包括环境光照、地形,OpenStreetMaps 中的街道以及The Prop Shop中提供的任何模型。 SDF Homesdfo
原作者:Evan Ackerman 文章来源:IEEE Spectrum 编译/字幕组:沈永强 图源:Bob O’Connor/IEEE Spectrum 波士顿动力公司的Spot机器人在世界上很多地方都被应用于一些十分有用的工作中,并且已经服役了很长一段时间,现在是时候进行软件升级,增加一些更高级、更新的功能了。 今天即将发布的Spot Release 2.0在导航、自主性、感测、
以前有专门为ROS定制的软件库如PCL、Stage、Gazebo。H版本里这一部分做了较大的变动,将依赖于这些专用的软件库,修改成了依赖于其相应标准软件库。比如,一个软件包需要依赖ROS版的PCL,现在则改为依赖标准的PCL即可。这样就不需要单独更新ROS版本的PCL。Stage和Gazebo情形也类似。 Player项目由布莱恩·格基、理查德·沃恩(Richard Vaughan)和安德鲁·
编译系统将各种软件包组织在一起,生产一个可执行程序或被其他可执行程序调用的库文件。如果我们记得ROS的设计原则之一是:跨平台和多语言支持,做到这一点非常不易,编译系统起到关键作用。 大家试想一下,你下载了他人的代码,这个代码是C/C++写的,你希望让代码能在Windows下跑起来,这时候,你又发现了一个算法,这个算法是Python写的,你怎么把他们集成在一起。一般情况下,你可能还要下载一些第三
UR5构型的机械臂是目前机器人领域比较常见的一种,本文基于GuYueInvent PROBOT C800(《如何从Solidworks导出URDF模型 · 古月》课程中使用的机械臂)机械臂,从DH建模,到正逆运动学的推导,介绍其整个运动学建模的过程,并演示了在matlab 2015a和ROS-Rviz环境下的运动效果。 一、C800的DH模型: DH建模法是建立
之前发了一个在gazebo中抓取失败的帖子,过段时间来看被删了好像, 可能我发错地方了。后来在github上一个牛人的程序里找到了一个grasp fix的插件来修复抓取问题(据他说,这个问题是gazebo7以及之前版本普遍的问题,ode的问题), 虽然我的毕设到此能抓就行了。但是我有个问题想问,我现在的抓取使用ros 的gripper control来控制夹抓开合程度(模型好像只支持平行抓取),
一、先看效果 [video width="854" height="480" mp4="https://www.guyuehome.com/Uploads/wp/2020/04/effect2.mp4"][/video] 二、导入地板模型 这个我之前的教程里面有,参考这里: 北邮智能车仿真培训(三)—— 给车舞台让它驰骋 只需要把my_ground_plane放到了.gazeb
相关资料来源于教育部公布的2016,2017,2018,2019年度普通高等院校本科专业备案或审批结果的通知 (2019年4月最新更新,机器人工程专业(代码:080803T)): 2015年 http://www.moe.edu.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s4930/201503/185270.html 2017年 http://www.moe.e
有必要谈一谈Gazebo。Gazebo是一个机器人三维仿真环境,这里面增加了称为“基于物理的仿真”这样的元素。学物理的时候,我们学习了,位移,速度,加速度,重力,摩擦力等概念,在这样的仿真环境里,可以模拟这样一些物理概念。在真实世界中遇到的一些物理现象,在这个仿真环境中尽可能把他们表现出来。它可以与ROS配套,用于完整的机器人仿真,也可以单独使用。 图:Gazebo仿真环境 Gazebo
一、前言 操作系统:ubuntu16.04 ROS版本:kinetic Gazebo版本:7.0.0 本文介绍在MIT的racecar模型基础上搭建slam,仿真实现2019年室外光电创意组比赛。 二、效果 [video width="1920" height="1080" mp4="https://www.guyuehome.com/Uploads/wp/2020/04/Fina
最近在琢磨别的事情,Gazebo探索上面进展不大,但也有一些收获,秉承慢慢写的佛系态度记录一下: 1、pigot四足项目的步态改进,前行换成了摆线步态,加入了斜向步态 2、Gazebo-IMU(惯性测量单元)插件的用法 3、利用rqt_plot绘制数据验证步态改进的效果 步态改进 简单来说,就是将每一步的足端轨迹规划为一条摆线。摆线轨迹的两端方向垂直于地面,足端与地面在其它方向的冲击力更小,机器人
继续更新,这两天继续死磕Gazebo仿真。还是拿本人之前的公布的开源项目pigot四足机器人作为仿真对象,研究四足机器人的姿态控制算法仿真。将建模与仿真过程的经验教训和相关资料进行总结(如有兴趣,推荐看一看文末的参考资料) 这一阶段的工作如下: 1、 编写四足机器人的姿态控制算法。主要是运动学求解。 2、仿真模型的轨迹规划改进。目标点之间改为三次样条插值,让路径更加平滑。 3、搭建多机器人联合
前言 前面的教程基本上是常规组别的,主要用于给大家写下摄像头的算法然后体会下PID,今天的教程是面向室外光电创意组的,从2019年钢铁侠科技公司赞助了100台车模开始有了这个组别,这也是智能车向人工智能领域迈进的一步,这个教程理论上也可以用来处理深度学习组别的比赛仿真。真实比赛的车模用的是阿克曼车辆模型,但是在仿真中不太好搭建… …尝试了用MIT的racecar来仿真但是他的教程有点少没太整明
前言 上一节:北邮智能车仿真培训(七)—— 使用c++编写程序 这一节实现两轮平衡车的仿真,工程还是在之前的基础上搭建的。 模型包含:两个驱动轮、摄像头、陀螺仪、车身 搭建模型 一会将SmartCar2.urdf和findline.cpp和smartcar_display_gazebo2.launch文件上传到群文件中。 群文件中的smartcar2.7z 百度云:链接
前言 上一节:北邮智能车仿真培训(六)—— 修改模型参数 前面的所有教程已经完全足够你上手修改模型和自己写Python脚本来驱动小车了,这里因为单片机主要还是支持c语言,所以这一节讲下用c++来驱动。 注意!这一章节由于我debug过程略微有点曲折,可能中间细节没记录,大家有问题在评论区留言,我会提供解决方案!!! 创建cpp程序包 cd ~/smartcar_ws/src cat
前言 上一节:北邮智能车仿真培训(五)—— 数据可视化工具的使用 前面的博客基本讲解了怎么将车模部署到你们的电脑上,有些同学可能会有一定的修改模型的需求,比如调整摄像头的角度什么的,这里讲解下如何修改。 修改摄像头参数 细心的你可能发现了,我建的模型就只是一个urdf文件,所有的修改在这里面完成即可。 gedit ~/smartcar_ws/src/smartcar_descrip
书接上回,上一次我们讲完了Dijkstra,如果小伙伴们有印象的话,肯定还记得在上一篇的文末,我们提到了Dijkstra的致命缺点:处理大地图时效率低下。那么今天我们就来看看Dijkstra的近亲A*究竟做出了哪些改变来解决效率问题? 1. A*原理详解 我们知道,Dijkstra之所以效率低下,就是因为Dijkstra对地图里所有的相邻栅格都“一视同仁”,所以Dijkstra在运行的时
前言 上一节:北邮智能车仿真培训(四)—— 仿真原理详解 这一节讲解下ros的画图工具的使用,可以很直观的观察我们的数据,也可以很方便的调试我们的代码。这一套ros的教程对于想参加ROS室外光电创意组的小伙伴也可以起到一个入门的作用,不过真心想参加室外光电创意组的建议看一下我博客里的ros编程实践那些文章,多尝试几个开源的ros平台会有更深刻的理解。 rqt_plot使用介绍 这里
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