本人电脑配置,win10家庭版,CPU:i5 6系列,内存8G。使用VS2017 + CMAKE 3.20 在win10上安装ur_rtde远程控制UR e系列机器人,发现配置总是存在问题,无法编译成功。经过不断的尝试,总结发现了两种方式。 上一篇文章讲解了 exe安装与配置: RobotStudent:如何在win10+vs2017/2019上加载ur_rtde(C++)-方法 【软件包
声明:附件是oneNote写的。 2020/10/23 笔记目录: 编程基础 舵机 转接板 树莓派RPI.GPIO使用手册 SD卡扩容 移动硬盘 自动挂载 开机自启动 文件管理器 闪退 VNC 桌面 树莓派安装VNC server 并设置自启动 GCC 多线程 GPIO 电机 树莓派更换国内镜像源 树莓派镜像安装及网路配置 开机自动运行 树莓派 无法输入#
本文介绍树莓派4B中安装opencv,因为项目相对比较大,所以采用C++开发,没有采用Python,所以opencv的安装相对复杂一些。安装过程中会存在一些问题,分析原因是因为OpenCV版本过高,树莓派系统不支持,可以采用版本相对低一些的,本文采用OpenCV4.1.0版本,c++版本与python版本都一起安装了。树莓派4B中python的默认版本是2.7,建议安装一下Python3.7。 因
搜素关键词:"indoor location", "indoor localization", "indoor tracking" and "indoor positioning" 对于移动机器人,定位技术是保证移动机器人轨迹/运动作业的前提技术,特别是跟踪作业的基础。与自动驾驶车辆定位不同,小型移动机器人所需要的定位精度。根据作业环境,小型移动机器人定位技术可以视为室内定位系统(Indoor
滑模控制是轨迹控制中应用较为广泛的一种技术手段,特别是针对控制系统中有边界的不确定干扰下的轨迹控制。本文的主要参考文献[1]中,采用了扩展状态观测器预测干扰运动,并进一步融合滑模控制器。因为,对扩展状态观测和滑模控制不太熟悉,不做过多分析,仅提供一个控制器框图。 图1 ESO-ASMC控制系统 [1] 需要指出的是,采用IMU和车轮编码器可以推算出机器人速度信息,但是如果仍采用IMU和编码
无迹卡尔曼滤波器(UKF)在WMR机器人轨迹控制中应用,同时抑制打滑、侧滑。 参考论文: 1.Nemoto T, Mohan R E. Trajectory and slip inference on a cleaning mobile robot using simultaneous parameter and state estimation method[J]. Journal of
滑模变结构控制在机器人运动轨迹控制中应用最为广泛,特别是非约束移动机器人WMR运动控制。机器人系统中很多参数是不确定的、存在波动的,比如本体部件的转动惯量、驱动电机的电感系数、摩擦系数、电机驱动电压等等。 WMR机器人滑模变结构控制是建立在运动学、动力学和电机模型上,本文针对双轮驱WMR三模型推导过程进行简单介绍。 参考文献: 1.Cao Z, Yin L, Fu Y, et al. Adapt
如何建立多输入多输出的运动模型,这是建立运动控制的前提。 笔记内容: 1. 轮式机器人运动学模型、坐标系与变换 2. 轮式机器人动力学模型 3. 状态方程与误差动力学模型 本文参考论文: 1.IMU-based localization and slip estimation for skid-steered mobile robots 2.Trajectory tracking with col
关键名词:The nonholonomic constraints of WMR 非完整约束WMR机器人 双轮式移动机器人是结构最简单的移动式机器人结构,是学术研究中最为广泛使用的研究对象之一。 根据运动约束关系,双轮移动机器人是一种非完整约束机器人。 本文主要以近十年来的移动机器人防滑控制为关键词进行文献检索,以轮式移动机器人运动控制器框架作为主要的研究目标,总结了几类运动控制器框架及其所设计的
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