目录 一、振动信号分析基础 信号分析系统的组成 数字信号采集 数字信号采集:采样 数字信号采集:量化 信号预处理:剔除异常点 信号预处理:去除均值和趋势项 信号预处理:重采样 二、背景介绍 振动的危害 机理与减振效果 三、振动机制 四、模态分析 有限元分析 求解过程 结果分析 避免共振 五、实验测量 实验装置 传感器固连方式 实验装置——数据采集系统 飞行试验 六、测量结果分析 幅值域分析 频
x 背景介绍 上回书我们尝试了去复现UR机器人拖动示教的原理。经过一番尝试,阻抗控制/导纳控制可能是UR采取的策略。 目前市面上,类似UR的协作机器人平台还有DLR-KUKA的LWR和iiwa等。以这两款机器人为例,它跟UR在结构上有一点重要的不同。 UR在每个关节上采取的是双编码器的方式,分别测量电机角度和连杆角度。而LWR等在每个关节上还加入了一个单轴力矩传感器(一般位于减速器输出端与末
在ROS answers上有这样一条链接: How to run multiple Independent Gazebo instances on the same machine? 讨论的是:解决多用户同时使用同一计算平台开启多个ROS+Gazebo核心的问题,这样可以实现部署一个强计算能力核心,用其他终端访问核心同时进行仿真计算的场景。 思路非常简单,设置不同的ROS_MASTER_U
问题引出 一开始,人们想要控制机器人运动时,一般根据目标轨迹与机器人的逆模型,反算出所需的力矩,再把这个力矩发送给电机,这样就大功告成啦(图1)。然而事实却不尽人意,机器人着了魔似得,竟然不听我们的话跑偏了。事后分析,发现了影响了我们对机器人的控制:外界的扰动。 图1 开环控制框图 讨厌的扰动来源与哪呢。它主要有两个:一个是环境施加的,比如人为对机器人施加力,风带来的力等等(环境扰动),这
光度标定(Photometric Camera Calibration)是DSO(Direct Sparse Odometry)论文中比较特别的一部分。常规的vSLAM不太考虑光度标定的问题。比如基于特征点的vSLAM,由于特征描述一般会有光照不变性,对图像的亮度值并不敏感。而在直接法(direct method)中,由于姿态估计以图像的亮度值为出发点,亮度值的准确度会影响算法的精度和稳定性。因此
【导读】 在这一系列的V-REP自学笔记中,我们定了一个小目标,完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程,控制机器人从A点抓取物品,然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上,这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者,可以在文末找到往期文章地址。 V-REP自学笔记是一个系列教程,发补在专栏:AI与机器
如何获得gazebo仿真中的机器人位姿真值(这里主要讨论轮式移动机器人),这是一个很简单的问题。主要有三种方法。 订阅gazebo话题 / 请求gazebo服务 在官网教程Tutorial: ROS Communication中,介绍了gazebo向ros发布的rostopic,例如: Topics: /clock : rosgraph_msgs/Clock - Publish si
在学习之前需要了解一下坐标系和坐标变换transform,tf的内容。 一步一步的学习URDF 用URDF从零开始构建一个机器人模型 让机器人模型在rviz中可视化 先建立一个简单的模型 先建立一个包用来学习 catkin_create_pkg myurdf controller_manager joint_state_controller robot_state_publisher
最近有小白反映上一道菜内容过于丰富,吃撑了,本菜鸡今天给大家做一道开胃小菜,下面开始表演。 主料 -- 无人机动力学模型,NMPC模型 辅料 -- Quadrotor场景文件 炊具 -- V-REP,CasADi,MATLAB 1. 无人机动力学模型 直接上图,就是这么简单粗暴 惯性系,机体系,姿态角,力与力矩方向定义 可能有些小白还是一脸懵逼。简而言之就是,我们把无人机(确切滴说是四旋
DBoW2库是University of Zaragoza里的Lopez等人开发的开源软件库。由于在SLAM回环检测上的优异表现(特别是ORB-SLAM2),DBoW2库受到了广大SLAM爱好者的关注。本文希望通过深入解析DBoW2库及相关的DLoopDetector库,为读者后续使用这两个库提供参考。 git地址:DBoW2DLoopDetector 论文:Bags of Binary Word
文章目录 实现效果 一些设置 添加手爪 工具坐标中心点 TCP 的设置 代码实现 实现效果 注意:关于目标点的选取要合适,否则可能无法生成可以抵达该点的轨迹。 一些设置 添加手爪 这里我添加的是 ROBOTIQ_85 这款手爪,下面展示如何将手爪添加到机械臂末端: 工具坐标中心点 TCP 的设置 将 tip 和
今天,我们的主料是论文《Image-Based Visual-Impedance Control of a Dual-Arm Aerial Manipulator》。这篇论文发表在RAL(IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS)上,RAL上好像不少用V-REP做仿真的论文呢,而且仅有仿真没有实验,真是穷学生的福音呀。话说本菜要是能发RAL多好鸭(流下了没有技术的
路径规划算法学习笔记3——局部路径规划(Dubins Curve) 实际问题 Dubins曲线基础 问题关键 CSC型 CCC型 Dubins曲线的一些讨论 参考文献 实际问题 Dubins曲线基础 问题关键 CSC型 CCC型 Dubins曲线的一些讨论 下面是写的一段MATLAB代码,只是简单实现,没有考虑最优。 1、CSC %Dubins Curve CSC型 %目标
一、概述 在上一篇文章中,我们给出了下面的框图中实现框图对应的理论部分,但是也提到,虚线对应的部分太过复杂,当时没有介绍。 下面来分析一下具体的原因。带IMU的融合模型中的优化问题可以表示为 三种约束分别通过以下方式获得: 1) 激光里程计约束:使用激光里程计,计算每个关键帧位姿,进而得到相对位姿; 2) IMU约束:在上一个关键帧位姿基础上,进行惯性积分,从而得到两关键帧相对位姿; 3) R
一、概述 在第十和第十一这两篇文章中,虽然一直在介绍融合,但是各位应该也注意到了一点,就是这个融合是建图任务下的融合,主要原因是因为,那种一次性优化所有内容的融合方法(结构图如下),效率太低了,执行一次优化所需要的时间太长,所以它不适合用来做实时的定位,而建图任务是离线的,所以无所谓。 那么问题来了,在实时的定位中,这个融合该怎么做嘞? 二、滑动窗口简介 要解决上面的问题,有一个简单的思路,就是
文章目录 实现效果 一些设置 机械臂关节角范围设定 代码实现 改进 1 改进 2 代码实现 实现效果 可以看到机械臂穿过地面,这是由于没有设置机械臂为可碰撞,在“改进”中增加了该内容。 一些设置 机械臂关节角范围设定 对每个关节执行下面的操作:在代码中保持一致: local j1_space=simOMP
路径规划算法学习笔记2——基于采样基于采样RRTRRT-connectRRT*参考文献 在这里分享了路径规划方面的一些基本的算法原理和伪代码实现,主要包括基于搜索、基于采样、基于曲线插值和基于人工势场等四方面,计划每篇博客单列一类,其中内容可能存在不完善和错误之处,如有读者发现,欢迎批评指正。基于采样 第二部分是基于采样的路径规划算法,这一部分依次介绍RRT、RRT-connect、RRT* 。另
虽然没钱买实体机器人玩,但是在V-REP里边仿真也能体验到虚拟的快感(请大佬跳过),或许这就是穷学生的人生吧(没人比我更懂穷学生)。从今天开始,本菜要白嫖点高端的装装逼,从知乎大佬的论文开始吧! 本例程原料包括: 主料 -- @段晋军 大佬论文《Adaptive Variable Impedance Control for Dynamic Contact Force Tracking i
为了把本篇文章的任务讲清楚,定好核心方向,我们需要把该算法所引用的场景任务梳理一下。 任务用一句话描述就是融合建图嘛,融合的传感器包括: 1)组合导航系统(输出绝对位姿) 2)雷达里程计(输出相邻帧间相对位姿) 3)回环检测系统(输出再次走到同一场景时,当前帧与历史帧之间的相对位姿) 综合以上各种信息,整个系统的结构图大概应该长这个样子 如果对这些东西做融合的具体实现还不清楚,可以再回头去看一下
文章目录 实现效果 一些设置 导航点设置 添加连接用于碰撞的设置 代码实现 终端输出 改进 实现效果 给定目标点,生成机械臂工具坐标中心点到达该目标点时,关节角的配置。 因为机械臂在抓取物品时需要先到达“作业临近点”,所以这里设置的目标点在原来的Z轴上偏移一小段距离。 可以看到此时生成的关节角的配置只是xyz位置相同,欧拉角表示的姿
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