目前,验证连续控制强化学习算法的仿真环境,最常用的是Mujoco,但是需要license,学生邮箱可申请单机一年的免费使用权。同时,大部分情况下,如果使用Gym和Python,还需要安装Mujoco-py,安装过程都不友好。另外很重要的是,据个人了解,Mujoco原生版,也就是C++版的文档写的水平一般,Mujoco-py本身就没什么文档,只有几个example。 相比之下,PyBullet使用免
注意:1.所写内容主要是根据博主某门课程的课设,对adept机器人进行SimMechanics 的建模仿真,默认你已经对其正、逆运动学以及轨迹规划,关节控制内容有所了解,主要偏向内容为SimMechanics仿真的学习。2.对于一些模块的深层次功能和详细属性,可以通过Matlab的官方文档进行查询,这里我只阐述其基本用法,适用于初学者和小白。 Matlab官方文档链接: https://ww2
1.B样条曲线的节点(knot)指的是将区间划分为一段一段的分段点。节点向量(knot vector)则是由多个节点组成的向量,代表着对于这个B样条曲线是如何进行分段的。节节点(knot point)则是区间分段点所对应的B样条曲线上的曲线分段点。 2.B样条曲线的次数(degree)也就是基函数的次数,而阶数(oder)则是次数加1。基函数的次数就是多项式中x的最高的次数。3.若B样条曲线由n+
1.拟合出的曲线通过离散的路径点 x= [0;0.0128205128205128;0.0256410256410256;0.0384615384615385;0.0512820512820513;0.0641025641025641;0.0769230769230769;0.0897435897435897;0.102564102564103;0.115384615384615;0.128205
官方教程:http://gazebosim.org/tutorials?tut=plugins_world&cat=write_plugin本系列关注的 是如何在仿真的过程中加入已经生成好的模型,就是仿真实际情况下物体出现的随机性。仿真无人机在实际过程中遇到 突然出现的障碍物的反应和路径规划等。 《一》模型的插入方法模型有三种方法在plugin中插入到仿真环境:其一:利用gazebo环境下
官网教程:http://gazebosim.org/tutorials?cat=guided_i&tut=guided_i6 《一》ros通信的意义在利用gazebo仿真时。我们可以利用gazebo的通信机制进行创建节点和发布消息。但是这只是在仿真平台实现。如果想要实际使用,就需要利用ros系统的通信机制对模型进行控制。这一节内容就是如果在plugin中加入ros系统的节点,利用ros系统
1. 目标函数 在编写目标函数时,若是不便写出显示表达式,可以分步骤推导出目标函数。t是自变量数组,grad是目标函数对自变量的梯度数组(利用无导数接口时,在函数体内可以不用写出grad的表达式),my_func_data可以传入目标函数中需要用到的一些参数,是一个指向结构体的指针。 double myfunc(unsigned n, const double *t,double *grad,
官网教程:http://gazebosim.org/tutorials?tut=plugins_model&cat=write_plugin系列二主要关注点在于modelPlugin在模型中插入plugin是能够控制模型的运行,模型的性质的体现。给一些元素在特性,比如速度等。 官方的例程:model_push.cc文件 #include <functional> #includ
课程目的 机械臂建模仿真,Simulink随着Matlab 的更新迭代,其界面、组件等功能也发生了较大的变化,而网络上的教程确还是较老版本,对于新手而言,往往面临着不知从何做起的局面,因此,本教程基于Matlab的R2019B版本,从基础的组件介绍讲起,教大家如何创建基于Matlab的机械臂可视化仿真系统。 课程内容 1. Simullink常用组件介绍 2. 机械臂模型搭建 3. 运动学仿真
最近想试试ros2,将系统升级成了ubuntu20.04,引发了一大堆新版本的第三方库与旧项目的冲突,果然升级还是要慎重。ros版本也升级为noetic,gozebo也相应地由9.0升级为了11.0,包括gazebo相关的第三方库也随之升级。重新使用uuv_simulator进行仿真时无法工作。重新到github下载源码重新编译。在此简要记录一下遇到的问题。 一、gazebo11与sdforma
1. 软件架构 2. 运行流程
官网教程:http://gazebosim.org/tutorials?tut=plugins_hello_world&cat=write_plugin本次内容涉及五个方面:plugin的基本介绍与简单实现、模型的plugin、world plugin、Programma world control 和 System Plugin##plugin的意义在于提供一种手段帮助我们控制模型、传感
用权重的概念理解三次贝塞尔曲线,三次贝塞尔曲线综合了插值(Interpolation)和近似(Approximation),各点前面的多项式是点的权重(也可以把点看成权重,多项式看成是基,该被称为Bernstein polynomials)。起点和终点是在曲线上的,中间两个点是近似的。P1处的切线过P2,P4处的切线过P3。 样条曲线更一般的形式如下图,其中T(t),代表最原始的基向量,B代表一个
英文教程:http://gazebosim.org/tutorials?tut=quick_start&cat=get_started 《一》运行gazebo打开有默认环境的gazebo只需要三步:1、下载gazebo2、打开一个终端。绝大部分在Ubuntu系统中你可以按CTRL+ALT+t去打开一个终端。3、在当前打开的终端中输入gazebo就可以打开gazebo工具 提示:第一次你打
官网的教程:http://gazebosim.org/tutorials?tut=components&cat=get_started这一部分将描述在运行gazebo仿真过程的每一部分。 《一》world files环境文件、世界文件这个world描述文件包含所有在仿真过程的元素模块。包括机器人(robot)、光照、传感器和静态的物体。这个文件的格式是使用SDF格式和以.world为后缀名
1. A*算法的伪代码 2. Dijkstra算法的伪代码 3. 具体实现 3.1 AStarGrid.m文件 function [route,numExpanded] = AStarGrid (input_map, start_coords, dest_coords) % Run A* algorithm on a grid. % Inputs : % input_map : a
文章目录一、问题描述二、推导步骤三、MATLAB代码 一、问题描述给定空间不共线的三个点 A , B , C ,推导空间有向圆弧路径 A B C关于路径标量 s ( s ∈ [ 0 , 1 ] ) 的参数方程。 三、MATLAB代码 %{ Function: solve_spatial_arc_params Description: 求三点空间圆弧路径参数 Input: 空间三个点st
导入策略和值函数表示 导入策略和值函数表示导入行动者和评论者在图像观察中的应用 导入策略和值函数表示 要创建用于强化学习的函数逼近器,您可以使用Deep Learning Toolbox™网络导入功能导入预训练的深度神经网络或深度神经网络层架构。您可以导入: 1. 开放式神经网络交换(ONNX™)模型,需要用于ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器支持包软件。 有关更多信息,请impo
官方的教程:http://gazebosim.org/tutorials?tut=architecture&cat=get_started 一、总述(1)gazebo采用的是分布式结构,将物理环境的仿真和解析、用户的界面接口、通信、传感器数据的产生四部分采用不同的库去实现。(2)gazebo提供两种方式去运行仿真:gzserver和gzclientgzserver能够仿真物理环境与渲染、传
本人本科生有幸得到导师的指导,对Unity这个平台学习已有一段时间。该平台在搭建自主仿真平台方面确实有很大优势。下面是在学习过程中收集到的一些多旋翼无人机仿真的github项目,可供需要的快速学习。(推荐先Fork到个人的github,之后在码云导入,再在码云上下载,这样下载的速度会很快)1 https://github.com/UAVs-at-Berkeley/UnityDroneSim 2 h
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