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
机器人学导论 一.什么是机器人学 机器人学研究的是如何综合运用机械装置、传感器、驱动器和计算机来实现人类的某方面功能。机器人学可分为4个主要领域:机械操作、移动、计算机视觉和人工智能。 二.专业术语和概念 1.刚性自动化:机器一般限定为完成某一类任务 2.位置和姿态:描述物体在三维空间中的位置 为了描述空间物体的位置和姿态,我们一般在物体上设置一个坐标系(或位姿),任
4.1机动性 机动性,即讨论机器人如何实现空间中的运动。在机器人领域,一辆移动车体经常被描述为一个非完整系统。意思是车体运动受到一个或以上的非完整约束。一个完整约束可以用一个由位形变量x,y和θ组成的方程来描述。而一个非完整约束只能用位形变量的微分方程描述,而且无法积分成一个位形变量的约束方程。这样的系统也称为非可积系统。通过滑移转向的车辆,如坦克,可以在任意点实现原地转弯,但是要实现侧向平移,
前言 机器人导航就是如何引导机器人朝着某一目标前进的问题。许多机器人在完成任务时并不依赖任何地图,这种方法称为反应式导航。它们在导航时直接依据环境光的强度,或相对于自线的位置,或是否与墙接触而做出反应,沿着随机生成的路径工作,只有在探测到障碍物的时候才会改变路径。更先进的机器人则使用基于地图的类人导航方法。这种方法可以支持更复杂的机器人任务,但方法本身也更为复杂。而在本章中,将主要讨论基于反应式
机器人学第二章学习笔记 2.1 二维空间位姿描述 二维世界或平面,是我们在高中学习欧几里得几何时就熟悉的。笛卡儿坐标系,或以x 轴和y 轴为正交轴的坐标系,通常绘制成x 轴水平、y 轴竖直,两轴的交点称为原点。平行于坐标轴的单 位向量用金和表示。 一个点用其在x 轴和y 轴上 的坐标(x,y) 表示,或者写为有界向量: p=xt+yg (2.2) 在图2.
前言 移动机器人载体是指用来搭载和支持移动机器人设备的结构或平台。移动机器人载体广泛应用于各种领域,包括工业生产、军事侦察、医疗护理、环境监测等。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,移动机器人载体的功能和性能也在不断提升,为人类生活和生产带来更多便利和效益。本章只讨论其中两种比较典型的平台。第一个是像汽车一样工作在二维空间中的轮式机器人。它可以向前或向后移动,行进方向则可以通过改变转向轮的角
前言: 机械臂的阻抗控制、导纳控制是属于对机器人进行间接力控的范围 既然你找到了阻抗控制,那你就是不满足于对机器人进行简单的位置控制了 所以第一篇就是入门篇,只讲这个阻抗控制思路是怎么来的,希望看了之后就懂了内核 后面章节安排 补全机械臂力控的体系 阻抗控制是力控中的一种,接下来会把这个机械臂力控的体系补全,让你看到阻抗控制在其中的位置 将阻抗控制应用到6轴机器人
什么是语音合成? 语音合成通常指的是人工产生的语音,这种语音可以模仿人类的语音模式、语调和节奏。它在多种应用中都有使用,包括但不限于:语音助手、读屏软件、自动客服和电子学习平台。 语音合成的基本工作原理: 语音合成系统通常包括以下几个步骤: 文本分析: 预处理:将输入的文本处理成可以被系统理解的格式,可能包括去除无关字符、扩展缩写等。 词法分析:对文本进行分词,识别句子中的单词和标点符号。
描述 Dubins和RS曲线都是路径规划的经典算法,其中车辆运动学利用RS曲线居多,因此简单介绍Dubins并引出RS曲线。 花了点时间看了二者的论文,并阅读了一个开源的代码。 Dubins曲线 Dubins曲线是在满足曲率约束和规定的始端和末端的切线(进入方向)的条件下,连接两个二维平面的最短路径。它满足给定的运动曲率约束,即转弯半径大于等于给定的半径。 假设顺时针圆周运动为R,逆时针圆周运动为
描述 这篇文章介绍两种非常重要的机器人运动模型:差速轮模型与阿克曼模型。 差速轮模型 1. 运动学约束 现在行业内一些标榜自己转弯半径小的移动机器人公司,使用的就是一个简单的差速轮模型,不了解的客户还以为这是什么高端技术。所谓差速轮模型,实际上就是两个驱动轮固定在同一根轴上,通过两轮之间的轮速差实现自身的转动,非驱动轮来实现从动及稳定的功能。现在我们通过运动学来进行一下分析。首先我简单画了一幅图如
描述 好久没写文章了,最近终于闲下来可以稍微写一些。最近有些项目与规划相关,出于补齐短板的目的,要做一些总结。 这篇文章写的很好。可以作为参考。 动力学与运动学 机器人的动力学描述了作用在机器人上的力与机器人物理状态的变化之间的关系。例如,自动驾驶汽车的动力学将描述加速度和由轮胎、重力、空气动力学等引起的力之间的关系。 机器人的运动学描述了对机器人运动的不由力引起的额外的限制或约束。例如,具有多个
协作机器人物理交互行为/场景描述及其控制性能 协作机器人是设计用来与人类协同工作的机器人。它们通常具有传感器和智能控制系统,可以感知和响应外部环境以协助人类完成任务。物理交互涉及机器人与物体或人类之间的实际物理接触和合作。这包括共同搬运、装配、传递物体等任务。协作机器人的物理交互行为旨在提高工作效率、安全性和任务完成质量,通常需要高度精确的力控制、位置控制和感知技术。 物理交互行
简介先进技术部门正在研究多模态强化学习,包括相机图像和触觉传感器。除其他外,要实现所谓的Sim2Real,其中模拟器中的强化学习结果也在实际机器上运行,必须协作操作真实机器的机械臂和相机。因此,在这种情况下,我们使用ROS测试了链接的6轴机械臂myCobot(由大象机器人制造)和深度摄像头RealSense D455(由英特尔制造),流程和结果将在下面详细描述。 操作环境: PC:Ubuntu
IntroductionHi,guys.今天我们来介绍一下人工智能下棋,我们将用机械臂来作为对手跟你进行下棋。 人工智能下棋的研究可以追溯到20世纪50年代。当时,计算机科学家开始探索如何编写程序,使计算机能够下象棋。其中最著名的例子是由IBM研发的Deep Blue,它在1997年以3.5-2.5的成绩击败了当时的世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。 人工智能下棋,就好像给电脑一个思考的方式让它在比赛
Introduction随着时代的进步,各种精密的机械臂,人形机器人不断的问世。我们即将迎来到处都是机器人的高科技时代。为了跟上时代的脚步,我最近入手了一台myCobot pro 600机械臂,我主要是想要用它来学习机械臂相关得控制以及机器视觉的项目,给以后的实践中在本文中,我将记录使用myCobot pro 600结合深度相机来实现物体得跟踪以及抓取。 接下来我会介绍我使用到的设备Equipme
简介 先进技术部门正在研究多模态强化学习,包括相机图像和触觉传感器。除其他外,要实现所谓的Sim2Real,其中模拟器中的强化学习结果也在实际机器上运行,必须协作操作真实机器的机械臂和相机。因此,在这种情况下,我们使用ROS测试了链接的6轴机械臂myCobot(由大象机器人制造)和深度摄像头RealSense D455(由英特尔制造),流程和结果将在下面详细描述。 操作环境: PC:Ubunt
协作机器人(力控/力估计)特性与力控算法实现原理 协作机器人对于人机交互的研究是非常重要的,本篇博文旨在介绍协作机器人相关技术领域的知识。首先协作机器人(Collaborative robot)指被设计成可以在协作区域内与人直接进行交互的机器人。与传统机器人不同,协作机器人具有很强的独立性,机器人和人之间可以互换,在生产过程中灵活性非常高。不过其缺点也很明显,在与人协作过程中,为保
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