一、Mission模式的定义 Missions | PX4 User Guidedocs.px4.io/master/en/flying/missions.html Mission模式下的地面站界面(图片摘自PX4官方手册) Mission模式的官方定义是:使飞机执行已上传到飞行控制器的预定义的自主任务。通常使用地面站(GCS)应用程序如QGroundControl创建和上传任务。Miss
路径规划 VS 轨迹规划 轨迹规划的目的是将输入的简单任务描述变为详细的运动轨迹描述。注意轨迹和路径的区别:Trajectory refers to a time history of position, velocity, and acceleration for each degree of freedom. The path provides a pure geometric descr
本篇承接上一篇,介绍PX4里另一个“给定总时间”的S曲线规划,本篇会多次引用上一篇的推导公式,建议两篇文章交换看一下。 void updateDurationsGivenTotalTime(float T123); 根据给定时间规划S曲线 非线性MC:开源飞控PX4—S曲线路径规划(一)原理分析 目标:已知当前状态和目标速度,给定总的规划时间,如何设计S曲线路径达到目标设定 整个推导过程可以参考上
官方手册参考链接:https://docs.px4.io/master/zh/ros/mavros_offboard.html 0. 准备工作 0.1 安装 ROS Melodic 和 PX4 wget https://raw.githubusercontent.com/PX4/Devguide/master/build_scripts/ubuntu_sim_ros_melodic.sh ba
一、前言 无刷电机是很多控制系统常见的执行机构,理解执行机构的运行原理和物理模型十分重要,本节将根据机械守恒和电压守恒定律推导动力单元从输入电压到输出角速度的传递函数,并通过实验辨识该传递函数的时间常数。 二、电机的数学模型推导 直流无刷电机通过改变内部磁场分布,驱动电机转子转动,其内部结构较为复杂,不是本文的研究内容。从电路模型角度分析,可以等效成一个永磁直流直流电机模型。下图中,v为等效输入电
PX4(1.11.3正式版本)中与S曲线相关的函数库为"VelocitySmoothing.hpp"和“VelocitySmoothing.cpp”,以及内部测试文件“test_velocity_smoothing” 标题图片摘自多旋翼的加加速度限制型轨迹 | PX4 自动驾驶用户指南,他画的好看... 头文件的注释也非常形象: PX4 头文件注释 其中两个重要函数: void update
0. 前言 之前使用ROS主要是做移动机器人,认为自己的ROS已经用的很熟练了,但是接触机械臂后,发现 Moveit 使用起来没有那么方便,在学长的建议下,开始使用 Coppeliasim。 Coppeliasim 就是曾经大名鼎鼎的 V-rep,提供了 Lua、C++、Python、ROS1、ROS2 等 API接口,十分方便,而且仿真速度很快,模型渲染的也不错,相比于 Gazebo 中的 U
Huang A S, Olson E, Moore D C. LCM: Lightweight communications and marshalling[C]//2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2010: 4057-4062. LCM(Lightweight Co
Solving the FK problem of simple kinematic chains is trivial (just apply the desired joint values to all joints in the chain to obtain the position and orientation of the tip or end effector). However
【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,发布在知乎专栏:AI与机
PID控制器是经典控制理论中最本质的线性控制算法,在各行各业中应用非常广泛。 1.PID控制原理 这里说明一下微分环节的作用:①优点:反映偏差信号的变化速率,并能在偏差信号变得太大之前,在系统中引入一个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减少了调节时间;本身是个超前环节,提高了滞后系统的相位裕度。②缺点:对噪声特别敏感,噪声一般可分解为高频正弦信号,经过微分运算后,其增益增大了ω倍,而
点云处理算法整理(超详细教程) 目录 一. 线性回归_最小二乘法、梯度下降法 二. 线性回归_最小二乘法、RANSAC算法 三. 最近点迭代_ICP算法 四. 常见三角网格划分_voronoi图和Delaunay三角剖分 五. PCL曲面聚类分割算法优缺点分析 六. 区域增长算法、欧几里得聚类算法 七. PCL AABB和OBB包围盒算法 一. 线性回归_最小二乘法、梯度下降法 https://w
【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与机器人。
介绍一种临界比例度法调节PID参数,也称为Ziegler-Nichols工程整定法。 1.临界比例度法的定义 适用于已知对象传递函数场合。 在闭环的控制系统中,激励为阶跃信号,将调节器置于纯比例作用下,从小到大逐渐改变调节器比例度的大小,直到出现等幅振荡的过渡过程。此时的比例度称为临界比例度δ_r(δ=1/K_p )。相邻两个波峰间的距离称为临界振荡周期T_r,比例增益K_Pr。 2.临界比例
【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,可以在我的专栏找到往期文章。 V-REP自学笔记是一个系列教程,发布在专栏:AI与机器人。
1. Hermite插值计算 书接上回:机器人路径规划之分段三次 Hermite 插值(PCHIP)(上)[快速上手],在通过快速调用API实现功能之后,这节让我们来分析一下这个很有意思的插值过程。 上节说过,Hermite插值是一种不但要求插值多项式函数值与原函数值相同,同时还要求在节点处,插值多项式的一阶直甚至高阶的导数值也与被插函数的相应阶导数值相等的插值方法。那么具体的如何通过Hermi
机器人路径规划之分段三次 Hermite 插值(PCHIP)(上) 在机器人的路径规划中针对离散采样点做插值计算生成平滑的曲线轨迹也是挺重要的一部分,本文主要引出一下目前使用较多也是个人觉得挺好用的一个插值方法——分段三次 Hermite 插值(PCHIP),并附上Python和Matlab的代码实现。 1. 插值 假设我们希望对离散的数据点 (x1, y1), …, (xn, yn) 来近
【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,发布在专栏:AI与机器人。
*课程资料请到微信公众号“古月居”后台回复“仿真控制资料”获取 该课程已开通专门交流答疑区,点击这里,发帖提问交流 课程目的 Webots是一款开源且支持多平台的机器人仿真软件,涵盖机器人建模,编程和仿真功能,具有开源免费、器件和文档丰富并且支持多操作系统和编程语言。 本课程将以Webots为物理仿真引擎,使用QtCreator作为IDE, 基于ROS实现Robotis OP3机器人的关节和步
【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,都将发布在专栏:AI与机
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