操作空间的机器人阻抗控制实现 机器人操作空间的阻抗控制旨在使机器人在与环境交互时表现出期望的动力学行为。阻抗控制的基本思想是将机器人建模为一个质量-弹簧-阻尼器系统,通过控制末端执行器的力和运动来实现特定的机械阻抗。 操作空间的机器人阻抗控制实现的首要任务就是要把机器人关节空间动力学转化到末端坐标系空间上,然后写出操作空间的阻抗控制模型,利用加速度层面上去解耦和线性化控制器,最后带入到机器人操作空
0. 简介 本文介绍了DriveVLM:自动驾驶与大型视觉语言模型的融合。城市环境中自动驾驶的一个主要障碍是理解复杂且长尾的场景,例如具有挑战性的路况和微妙的人类行为。为此,本文引入了DriveVLM,这是一种利用视觉语言模型(VLMs)增强场景理解和规划能力的自动驾驶系统。DriveVLM集成了用于场景描述、场景分析和分层规划的思维链(CoT)模块的独特组合。此外,意识到VLM在空间推理和繁重的
主要介绍一些理解,和使用记录。 一、叉乘、反对称矩阵、罗德里格公式 1.1 点乘与叉乘 向量的点乘(内积):对两个向量执行点乘运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作。对于向量 a 和 b ,Θ为两向量的夹角,其内积 a · b = a1.b1 + a2.b2 + … + an.bn = |a| . |b| . cosΘ 。几何上,点乘(内积) a · b 表示 b向量在a向量方向上的投
引言 先引用维基百科的一个介绍,让大家对机器人有个初步的认识:机器人(英语:Robot,中国称之为机械人)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗、机器猫等)。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中,机器人指能自动执行任务的人造机器设备,用以取代或协助人类工作,一般会是机电设备,由计算机程序或是电子电路控制。 机器人的范围很广,可以是
接上一篇:https://www.guyuehome.com/44909 一、牛顿法(Newton-Raphson) 1.1 介绍 牛顿法(Newton’s method)是由数学家Isaac Newton提出的,也被称为二阶梯度法,通过使用目标函数的一阶和二阶导数信息来逐步逼近最优解,该方法在目标函数具有二阶连续导数的情况下收敛较快。 牛顿法的原理基于泰勒级数展开,使用局部线性逼近来逼近函数的根
Thanks Mark W. Spong for his great work of Robot Modelling and Control. 相机外部参数与内部参数 相机坐标系与像素坐标系 为简化公式,用以相机为中心的坐标系来表示物体坐标是十分有效的。因此,定义相机坐标系如下:包含检测阵列的平面定义为图像平面;轴线 xc 和 yc组成图像平面的坐标基,轴线 zc 垂直于图像平面且与光轴对准
第六章 机器人定位 前言 在前面基于地图的导航讨论中,我们均假设机器人有办法知道自身的位置。在本章中,我们就要探讨一些能估计机器人实际位置的常用方法,这个过程称为定位。 今天,用GPS实现室外环境定位非常容易,以至于我们常常认为其无所不能。然而GPS远非完美无缺的定位传感器,因为它完全依赖远距离在轨卫星发送来的微弱无线电信号。这就意味着在无线电信号无法到达的环境中GPS是无法工作的。 一种
机器人阻抗控制通俗理解与仿真实践 机器人阻抗控制是一种控制方法,其核心思想是让机器人在与环境交互时能够像具有某种“阻抗”特性的物体一样作出反应。这种阻抗特性是通过模拟物体的力学行为,如质量、阻尼和弹簧等属性来实现的。 通俗地说,阻抗控制就像是给机器人装上了“弹簧和阻尼器”。当机器人与环境(如地面或其他物体)接触时,这些“弹簧和阻尼器”会帮助机器人更柔顺地适应外界的变化。例如,如果机器
右手坐标系,空间点绕轴旋转公式&程序[Python和C++程序] 1 右手坐标系 1.1 旋转90度是什么样的 2 XYZ空间内某点绕X、Y、Z轴旋转一次 2.1 XYZ空间内某点绕Z轴旋转γ角 2.2 XYZ空间内某点绕Y轴旋转β角 2.3 XYZ空间内某点绕X轴旋转α角 1 右手坐标系 右手坐标系如下图: X:拇指指向X轴
0. 简介 Scratch其实应该算得上最早做图形化编程的工程了。Scratch 是麻省理工学院的“终身幼儿园团队”在 2007 年 [5]发布的一种图形化编程工具,主要面对全球青少年开放,是图形化编程工具当中最广为人知的一种,所有人都可以在软件中创作自己的程序。而我们就在想是否能做一些工作,让一些复杂的指令集能够通过拖动变成可以被识别的功能呢。我其实在上大学时候就想做类似这样的一个东西。只是一直
机器人控制:物理人机交互控制中的不稳定性因素及其解决思路 物理人机交互控制中的不稳定性是指在机器人或相关物理系统与人类进行交互时,系统行为表现出的一种非预期、不可控或难以预测的动态特性。这种不稳定性可能源于多个方面,包括但不限于系统硬件的缺陷、控制算法的局限性、环境的不确定性以及人机交互过程中的人为因素等。 物理人机交互控制中的不稳定性可能表现为: 运动不稳定:机器人在执行动作
1.摘要 文章的主要内容是,编写C++代码,实现六轴机械臂的正运动学运算(输入为关节角度,输出为T6 )和逆运动学求解(输入为T6,输出为关节角度),这个代码是很基础的,可能十几年前网上就有成熟的了,当然你也可以用我下边粘贴的代码。本文数学公式截图来自论文 [1]张付祥,赵阳.UR5机器人运动学及奇异性分析[J].河北科技大学学报,2019,40(01):51-59.
0.前言 我今早陷入了沉思,我想不起自己为啥要写一个逆运算包括今天这个笛卡尔空间位置和姿态插值的代码了,我在VS2019里进行仿真也不现实,我想用matlab仿真那为啥不用 matlab语言写,更何况我的毕设是在ros平台下仿真的!但是我后来顿悟了,我是为了了解笛卡尔空间轨迹规划过程中的插值原理,尤其是四元数用于姿态的插值!我最终探讨的问题是: 如何实验笛卡尔空间下直线和圆弧的轨迹规划并且在
1.1位置描述 一般来说空间中一个末端的位置和姿态分为位置和姿态两部分位置:就是直接用x,y、z三个坐标来表示。如下图 1.2姿态描述 我们以下重点讨论姿态的表示方法,在下文会对其分别进行插值探讨 1.2.1RPY旋转 1.2.2欧拉旋转 和RPY旋转的对比 1.2.3单轴旋转 1.2.4双轴旋转 1.2.5四元数 这个位置我明天会单独发一篇帖子,因
0. 简介 之前时间同步也写过一篇文章介绍机器人&自动驾驶中的时间同步。在最近的学习中发现一些额外需要阐述学习的内容,这里就再次写一些之前没写到的内容。 1. NTP NTP 是网络时间协议,用来同步网络中各计算机时间的协议,把计算机的时钟同步到标准世界时间即UTC时间。NTP version 1 出现于1988年6月,最新的NTP协议标准NTPv4,精度在局域网中可以达到0.1ms,在互
0. 简介 对于传感器选型,很多新手乃至工程师也不太清楚,不同价位以及不同设备之间的区别。这里作者想根据自己的一些经验,以及网上的一些资料,给各位读者提供一些建议,以及这些设备要怎么去使用。 1. 相机 1.1 usb相机(业余&消费) USB摄像机是采用USB接口的安防摄像机,即插即用,傻瓜式操作,无需采集卡,无需电源,免拆机箱、支持笔记本电脑。与传统的监控摄像机相比成本更低,而且可以远
基于强化学习(Reinforcement Learning)的机器人阻抗控制策略 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个分支,主要研究智能体如何在与环境的交互中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。它不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称!!! 强化学习的目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。这通
基于学习的机器人物理交互任务实现 智能机器人技术的一个关键挑战是创造出能够直接与周围世界互动以实现目标的机器人。这些任务不仅要求机器人具备高度的感知和决策能力,还需要其具备精确的运动控制能力。在这个过程中需要明确机器人需要完成的物理交互任务是什么。这可能包括抓取物体、推动物体、开门、操作工具等。为了完成这些任务,机器人需要具备多种感知能力,如视觉、触觉和力觉等。视觉感知可以帮助机器
3.1轨迹 一条路径只是一个空间结构,及空间中由初始位姿过渡到最终位姿的图形,与路径不同,轨迹是具有特定时间属性的路径。例如,由A到B是路径,但如果规定了2m/s的速度,则变为A到B的轨迹。 3.1.1 平滑一维轨迹 平滑一维轨迹常用时间的标量函数表示。这种函数的一个常见代表是时间多项式函数。该函数易计算,且可方便的提供连续性和边界条件。比较常见的是五次多项式: 其中,t的范围为
这一节我学习了臂型机器人,臂型机器人或机械臂是一种我们常见和熟知的机器人类型。我们经常看到它们工作的照片或录像,如在工厂中完成诸如装配、焊接、操作等任务或在手术室中做手术。世界上第一台机械臂诞生于50多年前,并在工业应用中获得了巨大成功——今天已有几百万台机械臂正在世界各地进行各种作业。我们现在买的很多产品都是由机器人装配、包装或处理过的。这些非移动的机器人大大简化了诸如感知力和安全性等问题。对于
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