继续接着上篇讲述，本课题的上本部分主要研究各个功能区的机械结构设计，但是作为机器人的灵魂部分——控制，是必不可少的，本篇主要讲解所研究的控制部分，将分成各个层面进行说明。 一、气压检测模块 RSCM17100KP090-V10气压传感器模块可测试-90kpa到0kpa的气压值，并输出一个成线性关系的模拟电压，MCU的ADC口可以直接读取和判断，接于硅胶吸盘和电池阀之间，检测药丸是否
实现延时通常有两种方法：一种是硬件延时，要用到定时器/计数器，这种方法可以提高CPU的工作效率，也能做到精确延时；另一种是软件延时，这种方法主要采用循环体进行。 今天主要介绍软件延时，关于硬件延时，之后定时器部分再做详细说明。 首先介绍单片机的几个周期 在电子技术中，脉冲信号是一个按一定电压幅度，一定时间间隔连续发出的脉冲信号。脉冲信号之间的时间间隔称为周期；而将在单位时间（如1秒）内所产生的
PID代码例子51单片机 #include<reg51.h> #include<intrins.h> #include<math.h> #include<string.h> struct PID { unsigned int SetPoint; // 设定目标 Desired Value uns
0. 简介 相信大家在面试时候经常被问激光SLAM的回环方法。一般我们回答的比较笼统，我们在《SC-LEGO-LOAM 扩展以及深度解析》一文中提到了回环的策略，但是这两年又出来更多的方。相较于16年谷歌提出的《Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》2D激光雷达算法，最近文章《BoW3D: Bag of Words for Real-time
0. 简介 在激光雷达的特征提取中，对整帧的点云数据进行分割是至关重要的，但是非常明显的是在3D场景中，捕获的点云通常是稀疏且非结构化的，分割有可能误分割或者漏分割。今天我们来看一下22年的论文《FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation》，这篇文章中提出一种新颖的快速欧几里得聚类算法，同时据作者说易于实现，具体只有40
写在前面的话： 一定要确保mavros安装成功。我在安装mavros的时候采用的是官网默认的安装方式，期间一定有Error出现，没有成功，导致后面需要补充安装一些东西。验证是否安装成功，可以在本地运行roslaunch mavros px4.launch 注： 默认的mavros源码是安装在catkin_ws文件夹下，可以 首先采用 catkin clean 清除源码工程，然后采用cat
作为一个普通的理工生，很荣幸用自己整个博士学习时光见证了无人机整个行业和技术的崛起，从TED看到拉菲罗教授展示的四轴飞行器演示，第一次被真正的自动控制所震惊了，原来机器人是那么好玩，在兴趣使然下从电力电子转到了自动化，那时候课题组正好在准备中航工业杯，使用的飞控还是现在已经绝版的悟空飞控，由于那个时候的大疆还没有二次开发接口，而它也是唯一在自组情况下能实现15kg级8轴的唯一选择，所以我们直接使用
主要介绍了通过matlab脚本实现UDP发送mavlink消息，为后面matlab计算，与Optitrack联合调试，控制无人机做准备。 示例演示效果链接为 matlab通过UDP协议发送mavlink消息demo 采用的github仓库为https://github.com/lustosa-leandro/matlab-mavlink 添加matlab下.m文件代码为 fclos
一.简述 由于这个学期竞赛和学习事务较多，做的一些小项目和比赛一直没有时间分享。趁着寒假的机会，会陆续整理。 本次参加的这个全国大学生嵌入式芯片和系统设计竞赛是一个较“年轻”的比赛，2021年的比赛是第四届。此项赛事已经被列入全国普通高校大学生竞赛排行榜，影响力正在逐年扩大。比赛分为芯片应用和芯片设计两个类别，其中芯片应用又分成多个赛道（以使用不同赞助商的处理器和开发方向作为区分）。具
Loam_livox https://github.com/hku-mars/loam_livox Papper Loam livox Loam livox: A fast, robust, high-precision LiDAR odometry and mapping package for LiDARs of small FoV 主要贡献: 基于Loam算法
0. 简介 作为ubuntu的使用者，最难过的事情就是环境的依赖和配置，其中最繁琐的就是各种动态链接库的配置。尤其是在跑ROS-SLAM等比较大的环境时候，我们会发现按照教程经常会出现安装了这个库但是在编译时爆出缺库等问题，而这些问题一般很难或者说无从查起。这种问题一般是动态链接库连接的问题，博主在经过不断地学习过后，逐渐总结了一些学习使用的技巧。这里就给各位和我拥有同样烦恼的各位读者来列举并学
一.简介 9月10日~13日开始了为期四天三夜的电子设计竞赛省赛。江苏赛区本次共有6个赛题。分别是： A—无线运动传感节点B—单相不间断电源C—坡道行驶电动小车D—绕障飞行器E—放大器非线性失真研究装置F—非接触物体形态测量 相比于前几年的省赛题目，本次赛题类型有了较大的改动，更加接近于国赛的形式。 赛题在9日晚就提前发放了，拿到赛题后，我们组很兴奋地看到赛题中有关于小车的题目（因为之前参
一.2020年赛事简介 1.全国大学生电子设计竞赛“TI杯”模拟电子系统设计专题邀请赛，是全国大学生电子设计竞赛的一项专题邀请赛。大赛邀请的学校主要是设置电子信息或电气工程本科专业，以及部分在电子信息或电气工程专业领域有影响或有特色的学校。每个学校不超过两支参赛队伍。2.此项比赛一般持续两天一夜，比赛过程中不得上网查阅资料，手机也会在比赛开始前上交，属于一项全封闭的比赛。参赛
机器人算法工程师需要学习哪些知识？ 作为复杂的工业品，机器人的制造涉及到各个学科的知识，包括材料、振动、机构设计、电机伺服、嵌入式芯片、软件、算法等等。其中，机器人算法也并非代指某一种单纯的算法，而是包括感知、规划、控制等等一系列算法。这也就决定了机器人算法工程师需要宽阔的视野与深厚的知识储备。我将知识图谱分为以下四个方面：感知、规划、控制、机器人学，如下： 其中，控制的框图参考了知乎优质答主
ORBSLAM2学习笔记（2）——入口与Tracking 写在前面 本笔记是按照逻辑顺序来写，也就是想到哪写到哪，就是按照学习时的思考过程来写，和其他博客中按函数和功能来分类介绍不同。这是博主个人觉得最流畅的方法。 程序入口按照github上的readme，我们可以从mono_kitti这一可执行文件开始执行slam，因此，mono_euroc就是ORBSLAM的入口啦。打开mono_eur
0. 简介 作为一个算法开发人员，拥有一套良好的开发工具是非常有必要的，其中打交道最多的就是终端命令行。而zsh就是这样一个工具，通过zsh我们可以快速的定制我们喜欢的模型~ 1. zsh步骤 1.1 安装 zsh mac 安装： brew install zsh Ubuntu 安装： sudo apt-get install zsh CentOS 安装： yum install zs
catboost 简介 CatBoost据说是超越LightGBM和XGBoost的一大神器。 catboos的三个贡献点 它自动采用特殊的方式处理类别型特征（categorical features）。首先对categorical features做一些统计，计算某个类别特征（category）出现的频率，之后加上超参数，生成新的数值型特征（numerical features）。这也是我
前言 在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具–LightGBM。在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。因为他是基于决策树算法的，它采用最优的叶明智策略分裂叶子节点，然而其它的提升算法分裂树一般采用的是深度方向
desmos是一个网页工具。通过它，我们可以方便地查看复杂函数的图形，绘制数据表，解方程和进行函数动态分析等等。 工具网址： https://www.desmos.com/calculator?lang=zh-CN 图像示例 两点之间插值 https://www.desmos.com/calculator/td5cwbuocd?lang=zh-CN 抛物线和切线 https://
机器人软件系统中使用的通讯框架多种多样。比如，百度Apollo使用的Cyber RT，ROS1中的TCPROS/UDPROS通信机制，ROS2中使用的DDS等等。 下面介绍一种轻量，易用的通讯框架LCM（Lightweight Communications and Marshalling）。 LCM是一套用于消息传递和数据编码的库和工具，目标是构建高带宽和低延的实时通讯系统。它提供了一个发布/
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