机器人学中经典教材 《Introduction to Robotics: Mechanics and Control》,也就是John Craig的中文版《机器人学导论》,刚来实验室的时候,就发现师兄们人手一本了,某些章节自己啃也是有点难度的,之 前在 Youtube上看完了斯坦福 Oussama Khatib 教授的视频Introduction to Robotics,他们上课使用的教材就是这本
在上一篇文章中,我们得到的轨迹并不是很好,与路径差别有点大,我们期望规划出的轨迹跟路径大致重合,而且不希望有打结的现象,而且希望轨迹中的速度和加速度不超过最大限幅值。为了解决这些问题有两种思路: 思路一:把这些”期望“加入到优化问题中。 思路二:调整时间分配,来避免这些问题。 1.corridor 1.1 corridor是什么? 为了限制
一. 轨迹规划是什么? 在机器人导航过程中,如何控制机器人从A点移动到B点,通常称之为运动规划。运动规划一般又分为两步: 1、路径规划:在地图(栅格地图、四\八叉树、RRT地图等)中搜索一条从A点到B点的路径,由一系列离散的空间点(waypoint)组成。 2、轨迹规划:由于路径点可能比较稀疏、而且不平滑,为了能更好的控制机
1. 引言 1.1 闲话 前面一系列博客基本介绍完了机器人正运动学相关的内容,因为后续可能需要在正运动学部分补充代码,案例等。因此从动力学开始的内容将重新编号。 机器人动力学不缺少科普文章,我想当你搜索这个关键词的时候一定是希望了解机器人动力学的本质以及书本上讲述的那一大堆公式到底是怎么来的。因此这一部分内容对于复杂公式推导的态度是
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
搜索区域 如图所示简易地图, 其中绿色方块的是起点 (用 A 表示), 中间蓝色的是障碍物, 红色的方块 (用 B 表示) 是目的地. 为了可以用一个二维数组来表示地图, 我们将地图划分成一个个的小方块。 开始寻路 1.从起点A开始, 把它作为待处理的方格存入一个"开启列
在前述文篇《解构波士顿动力机器人(一)》中简述了BigDog的技术原理,然而“踹不倒”、在复杂地形行走的运动控制却是技术核心。本文将从Little Dog机器人为本体,分析运动控制的技术细节。 一、概述 LittleDog是由Boston Dynamics Inc.(BDI)开发的四足机器人,如图1所示,整体结构重约3千克,高约30厘米,采用高增益伺服电机为每个关节提供动力,集成了Vi
基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机采样点,把搜索导向空白区域,从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径,适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划
更多创客作品,请关注笔者网站园丁鸟,搜集全球极具创意,且有价值的创客作品 ROS机器人知识请关注,diegorobot 业余时间完成的一款在线统计过程分析工具SPC,及SPC知识分享网站qdo 对于3轴码垛机械臂控制最基本的是对其建立运动学模型,而对于3轴码垛类型机械臂来说运动学模型,其本质就是给定空间3D坐标,求解3个轴的旋转角度。
首先说一下我的心得: 1. 我认为KDL的精髓是Spatial Vector,结合C++等面向对象的语言可以写出较好的软件。 2. 直接阅读KDL代码不适合初学者学习机械臂动力学。 3. 要学习机械臂动力学的话应首先阅读使用3维向量推导公式的文献,也就是线速度和角速度独立分析。 4. 掌握机械臂动力学的原理之后再考虑如何将其写成代码,顺序不能错,否则会很吃力。 5
本篇文章主要介绍详细介绍如何使用MATLAB机器人工具箱进行机械臂的正逆运动学求解以及轨迹规划,全文附完整的MATLAB程序,本文主要分六部分进行介绍: 一、使用改进型DH法建立机械臂模型, 二、正运动学求解, 三、逆运动学求解, 四、轨迹规划, 五、将轨迹生成视频, 六、完整的程序 一、使用改进型DH法建立机械臂模型 本篇文章以如下的GLUON-6L3型机械臂为例进行介绍 各
随着科学技术的发展,机器人逐渐从荧幕上走入现实,但要达到影视中那样的智能和高端还尚需一段时间。个人看来,最符合我们对机器人印象的研发机构当属波士顿动力,该公司每年发布的机器人视频都足以震撼人们的眼球,与现实中人的运动能力越来越贴近。这一系列文章将深入学习波士顿动力机器人的技术细节,从根源处探索机器人世界的奥秘。 一、概述 波士顿动力公司(Boston D
一、刚体的惯性张量 在单自由度系统中,常常要考虑刚体的质量。对于定轴转动的情况,经常用到惯量矩这个概念。对一个可以在三维空间自由运动的刚体来说,可能存在无穷个旋转轴。在一个刚体绕任意轴做旋转运动时,我们需要一种能够表征刚体质量分布的方法。在这里,我们需要引入惯性张量,它可以被看做是对一个物体惯量的广义度量。 现在我们定义一组参量,给出刚体质量在参
通过学习KDL开源项目的代码可以学习CMake构建程序的知识,现简单介绍一下orocos_kinematics_dynamics-master\orocos_kinematics_dynamics-master\orocos_kdl\examples\CMakeList.txt文件的指令。 IF(ENABLE_EXAMPLES) INCLUDE_DIRECTORIES(${
本文的内容是对另一篇文章(链接)的补充,对Trajectory_example.cpp涉及到的原理作一些简单的讲解,主要内容是: (1)机器人路径规划圆弧过渡的原理; (2)机器人路径规划梯形波的原理; (3)机器人末端姿态插值的方法(角-轴); (4)KDL使用了pathlength的概念并简述插值的方法。 1 圆弧过渡 机械臂末端从起点A到终点F,中间需要经过若
计算正向运动学通常需要使用D-H参数法对机械臂建模。 第一步: 绘制机械臂模型图 可用手绘机械臂结构简图或者模型图,使用圆柱体代表转动关节和线表示的连杆,当写论文的时候,可以使用PPT或者CAD来绘图,ppt里面提供了很多现成的线条形状,通过组合功能可以设计出很nice的结构,用来画简图绰绰有余。百度搜索运动学图表或者google搜索kinematic diagra
这篇文章试图说清楚两件事:1. 几何雅克比矩阵的本质;2. KDL如何求解机械臂的几何雅克比矩阵。 一、几何雅克比矩阵的本质 机械臂的关节空间的速度可以映射到执行器末端在操作空间的速度,这种映射可以通过一个矩阵来描述,就是几何雅克比矩阵,了解雅克比矩阵需要了解这种映射关系的本质,这有助于用代码实现。 机械臂是一种开链式的
一、引入 假设有6个函数,每个函数有6个独立的变量,即: y1=f1(x1,x2,x3,x4,x5,x6) y2=f2(x1,x2,x3,x4,x5,x6) ⋮ y6=f6(x1,x2,x3,x4,x5,x6) 我们用矢量形式表达上式,即: Y=F(X)  
机械臂的逆动力学问题可以认为是:已知机械臂各个连杆的关节的运动(关节位移、关节速度和关节加速度),求产生这个加速度响应所需要的力/力矩。KDL提供了两个求解逆动力学的求解器,其中一个是牛顿欧拉法,这个方法是最简单和高效的方法。 牛顿欧拉法算法可以分为三个步骤: step1:计算每个连杆质心的速度和加速度; step2:计算产生这些加速度所需要的合力; step3:计算其它连杆通过
根据零力矩点理论分析机器人行进过程的稳定条件,利用稳定裕度的概念,在支撑多边形中求取最优稳定点来规划零力矩点.可以为避免 walk步态中频繁调整躯干姿态导致的能耗和行进速度损失[1] 此外,“零力矩点”是判定仿人机器人动态稳定运动的重要指标,ZMP落在四足机器人支撑多边形的范围里面,则机器人可以稳定的行走。 前言 以下内容均为论文《
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