在webots中使用ROS控制小机器人 注意: 再学习本系列教程时,应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识,本章节代码过长。 webots版本:2020b rev1 ros版本:melodic 1.从官方案例入手了解基本结构 我们找一篇篇幅较短的代码,比如官方提供的 keyboard_teleop.cpp 我们先跑一下这个例程看看: $ roslaunch w
文章目录 1. 受控对象与设计要求 2. 力分析与系统方程 2.1 转换方程 2.2 状态空间 3. Matlab表达 3.1 转换方程 3.2 状态空间 4. 引用 1. 受控对象与设计要求 该例的系统包含一个装有一个倒立摆的小车。我们的控制目标是通过给小车作用一个力,使顶部的倒立摆不落下来。下图标示出了各个变量的含义。 对于这个例子,我们有以下参
在webots中搭建双轮差速机器人 注意: 再学习本系列教程时,应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识 webots版本:2020b rev1 ros版本:melodic webots官方参考资料: https://cyberbotics.com/doc/guide 模型如下图所示: 1.新世界 打开webots后,选择文件->新
A*算法作为路径规划算法中应用最广泛实用的算法,由于A*算法的算法原理较为简单,网络上能够找到各种各样的学习资料,本文仅对其实现过程进行总结,同时,附上matlab仿真源码及结果图供参考学习。 算法实现过程 A*算法作为一种启发式的寻路算法被广泛应用于解决游戏中以及机器人、无人车、无人机的路径规划问题。该算法的步骤为: 1. 把起始节点添加到openList; 2. 重复如下步骤:
文章目录 Matlab 仿真——直流电机速度控制(5)通过频域分析进行控制器设计 1. 受控对象与设计要求 2. 画出原始波特图 3. 增加P增益 4. 闭环时域响应 5. 添加一个Lag补偿器 6. 几个问题 7. 参考 Matlab 仿真——直流电机速度控制
前言 前一篇中对自抗扰控制算法的原理及扩张状态观测器的参数整定问题进行了详解。同时,提出了一种基于自抗扰控制算法的多旋翼飞行器控制系统设计方案。 在系统辨识专题中,我们提到了控制效率方程的作用及重要性。 遥远的乌托邦:多旋翼无人机开发技术储备系列—系统辨识专题(二)——多旋翼飞行器建模zhuanlan.zhihu.com
Matlab 仿真——直流电机速度控制(4)通过根轨迹法进行控制器设计 1. 受控对象与设计要求 受控对象 %motor parameter J = 0.01; b = 0.1; K = 0.01; R = 1; L = 0.5; %motor tf function s = tf('s'); P_motor = K/(
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴, 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子(3D sh
一. 前言 上一篇文章中,我们对多旋翼飞行器进行了详细的建模,对其刚体动力学模型、刚体运动学模型以及控制效率模型进行了详细的介绍,了解建模对于多旋翼飞行器控制系统设计的重要性,建模以及系统辨识技术在多旋翼飞行器设计中起到的作用。 本篇将基于上一篇中多旋翼飞行器的建模结果,围绕两种主流的参数辨识方法——白盒辨识法与黑盒辨识法进行展开。同时,针对多旋翼飞行器模型中关键的几个参数进行辨识。
一. 前言 上一篇中详细阐述了MATLAB系统辨识工具箱的使用实例,本篇将以多旋翼飞行器为研究对象,详细阐述其刚体动力学模型、飞行控制刚体模型以及控制效率模型。最后,针对多旋翼飞行器控制系统设计当中的主要系统辨识问题进行解析。 二. 多旋翼飞行器建模结构解析 在进行多旋翼飞行器建模之前,我们需要了解与多旋翼飞行器系统设计息息相关的主要几大模型: 动力系统模型 动力系统模型,
不考虑横向运动时,我们可以把四足机器人的腿部简单看成一个二连杆结构,这节我们就来讲解如何调整离地高度的问题 一、几何模型 我们可以把机器人的一条腿简化成以下形状,由两根连杆组成,α 为髋关节角度,β为膝关节角度。 二、几何逆解 我们假定足端与髋关节原点保持竖直关系,根据几何关系,已知
本篇将会创建几个基本的仿真环境,包含了一些必要的功能函数,实现动态调整离地高度。能够与决策模型进行交互,为后续强化学习训练做准备 文章目录 一、框架 1、`__init__` 2、`reset` 3、`step` 4、`reset_pos` 5、执行
PID控制算法是一个在工业控制应用中常见的反馈回路算法,它把收集到的数据和一个参考值进行比较,然后把这个差别用于计算新的输入值,从而使得整个系统更加准确而稳定。 PID控制算法由比例单元(Proportional)、积分单元(Integral)和微分单元(Derivative)三部分组成,通过这三个单元的增益, Kp,KI和Kd来达到理想的控制效果。
文章目录 传感器噪音 Step1 可视化传感器数据 Step2 添加噪声 一、介绍 1、插件概述 2、安装依赖 二、编写插件 步骤1:创建工作区 步骤2:创建插件源文件 步骤3:创建CMake构建脚本 步骤4:将插件连接到Velodyne传感器 步骤5:构建和测试
文章目录 一、介绍 二、准备网格模型 三、将网格模型添加到sdf文件中 一、介绍 具有纹理和3D网格的模型可以改善您的视觉体验,更重要的是可以改善环境的真实感。将这些信息提供给视觉处理算法的模拟,摄像机也将从实际模型中受益。 在本节中,我们将使用Velodyne网站上提供的3D网格来改善模型的视
机器人工具箱的优点就是可视化效果好,能够通过teach函数实现示教,但是在使用过程中,由于连杆都是以棍棒的形式显示,导致显示效果不逼真。 不能明显看出轨迹规划过程中,连杆之间是否回发生干涉,peter博士在工具箱提供了plot3d函数可以通过model3d函数加载stl文件,通过DH参数进行组合,但是只提供了puma560等个别机器人工stl文
文章目录 Step 1 建立基本的sdf模型 1、创建新的.world文件 2、添加地面和光线 3、添加基础部件 Step2 添加惯性 1、查看当前的惯性值。 2、添加惯性信息 Step3 添加关节(joint) 1、定义关节 2、检验效果 Step4 添加传感器
在本教程中,我们将通过模拟控制器来驱动机器人的关节。这将使我们能够为MoveIt等规划器提供正确的ROS接口!。我们将使用ros_control软件包。 与ros通讯 一、介绍 1、ros_control 2、ros_controllers 二、准备工作 1、在urdf中添加``元素 2、添加gazebo_ros_con
本教程建立在上一篇教程[ROS——无人机ROS仿真包 rotors_simulator 编译教程]的基础上,因此请先按照教程编译rotors_simulator 仿真包.本章教大家如何自己创建ROS包控制无人机运动. ~先上效果再讲解,兴趣来的更快些~ 下面进入实战 1.创建自己的ROS包 1.1 创建ROS包 先进入工程目录的sr
Ubuntu16.04 ROS:kinetic 源于:官网PX4开发指南(v1.10.0)<master> https://dev.px4.io/v1.10/zh/ 稍微参考一下这个网站:仿真平台基础配置(PX4 1.11版) 目录 一.开发环境的搭建 1.使用ubuntu.sh这个脚本来安装开发环境 2.FastRTPS 安装 二.执行
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