最近在看相关的课程，把作业做一下，还是蛮有意思的。 UR机械臂的物理模型文件是根据SolidWorks插件simscape导出的xml文件，课程直接提供的，博客不便给出，清楚整个建模原理就行。但个人还是觉得urdf文件好理解一些，可以人为控制各个坐标系的方向、位置还有质心的位置，不同机械臂的urdf文件可以自己在SolidWorks中建模然后利用sw2urdf插件直接导出urdf文件，这时就
写在前面 学习代码都记录在个人github上，欢迎关注~ 前面的博客已经写了关于空间直线与空间圆弧的常用插补算法，而这些都是单一路径，实际中并不实用。对于连续多段路径，传统方法是将多段路径细分，然后对每段路径采用首尾速度为0的加减速算法（S型曲线或梯形曲线），这就带来了频繁启停的问题，容易对机械臂造成冲击，同时运行时间较长。 下面我把前面博客中提到的非对称S型加减速算法与空间中多段路径相
补充 深蓝学院-手写VIO 第六章 与《十四讲》前端知识不重合的部分。内容较少，没有前几章丰富。 前端 Frontend 非常能体现一个 SLAM 的追踪效果 ORB-SLAM2 使用 Covisibility-Graph，具有较好的全局精度 DSO 使用带边缘化的滑动窗口，无回环时漂移较少
运行launch如上图 报错如下图， 用的也是古月老师的源代码，但是就是报错了 请问应该怎么解决？
刚体动力学基础学习 1 符号 r ：刚体上某个质量微元对固定点O的位置矢径 rP ：刚体上一点P对固定点O的位置矢径 ρ ：刚体上某个质量微元对基点P的位置矢径 ρc：刚体质心C对P的位置矢径 m ：质量 vk：点k的速度 ω：角速度 ak：点k的加速度 Q：动量 Gk：关于点k的绝对动量矩
嗨伙计们，忙到爆炸的月更侠罗伯特祥又来和大家见面了！今天我们来聊聊协作机器人中柔顺控制那点事儿~ 我们先来讲下本次文章的安排，首先我们要在webots中建立一个连杆模型，然后我们需要对它进行动力学建模，基于这个模型，我们通过阻抗控制使它呈现出一个柔顺的效果！ 那进入正题之前呢，请允许我先来打波广告~ 之前呢，几篇
Hello! 欢迎来到我的博客 今天的内容关于机器人中常用的传感器IMU，我们用它来实现机器人姿态、速度、位置的估计。 今天将会介绍使用低成本IMU进行机器人运动估计的一个常用方法——ESKF。 1 四元数基础 四元数，英文名称为：quaternion。正如一个单位复数可以表示在复平面上的旋转一样，单位四元数也可以用于表示三维空间中的旋转，并且由于其在更新过程中不会发生奇异现象，因此在惯性
一、IKFAST 简介 IKFAST是一种基于解析算法的运动学插件，可以保证每次求解的一致性。 1、准备工作 工具：Ubuntu 16.04，ROS kinetic 前期安装参考： https://blog.csdn.net/Kalenee/article/details/80740258. 一步步来就行 abb配置文件下载：ROS中下载abb机械臂文件.
注：本篇博文全部源码下载地址为：Git Repo。 一、转换矩阵 经过上一篇博客介绍，我们已经获得了Rob一个手臂的D-H参数表，如上表所示，我们要把这些参数转换成相邻坐标系的转换矩阵，D和H两位老前辈已经推导出通用公式了，通用公式如图1，其中cθi = cos(θi) ，sθi = sin(θi )。这是一个4x4
一、概述 机器人运动学研究的是机械臂各个连杆之间的位移关系、速度关系和加速度关系。比较经典的一本书推荐大家读读熊有伦的《机器人技术基础》下载网址在这。本篇博文将从刚体的位姿描述讲起，逐步过渡到D-H法运动学建模的方法与步骤，结合前几篇博客所树的Rob机器人的手臂建立D-H运动学模型，并编写一个逆运动学运动学求解的程序。 （1）位姿描述 我们知道，刚体在世界坐标系里需要通过
多机器人协同编队需要将理论和实践紧密地结合起来，其应用包括编队队形生成、保持、变换和路径规划与避障等等都是基于图论的理论基础完成的。 详细请参考《ROS及SLAM进阶教程（八）多机器人协同编队算法原理及实现》 自主避障功能是机器人编队在各种环境中保持自身安全的重要功能，在编队的基础上加入避障的功能，机器人可扫描到一定范围内的障碍物（包括其他机器人），在即将与之发生冲突时提前规避冲突，以保证
多机器人协同编队需要将理论和实践紧密地结合起来，其应用包括编队队形生成、保持、变换和路径规划与避障等等都是基于图论的理论基础完成的。 图论基础 控制协同多智能体动态系统是通过通信图进行相互联系的动力学问题，通信图表明了各个节点之间的信息流。协同控制的目标是为各个节点设计控制协议，以保证所有节点在某种特定意义上的状态同步行为。在协同系统中，任何控制协议都必须按照其所规定的图拓扑结构进行分布式控制，也
概要 上一讲我们在机器人的坐标系-安逸的机器人学 这篇文章里介绍了笛卡尔直角坐标系。在一个机器人系统里面，坐标系有很多个, 所以这一讲以机械臂系统为例，带大家认识一下机械臂系统里都有哪些坐标系。 特邀嘉宾 本期的特邀嘉宾是Panda，它的全名叫做 franka-emika-panda， 是一款由Franka Emika公司生产的七自由度协作机械臂。 用过ROS MoveIt的同学应该
一年前，我在1Z实验室1zlab.com上线了一门《机械臂运动学控制及Python实现》。那个时候我刚刚开始学习机器人学，理解的层次还比较浅，经过了一年的积累，又有了继续完善升级课程的想法。 思考了许久，决定将这门新的课程系列命名为《安逸的机器人学》, 在成都话里”安逸“是一个很宽泛的称呼，泛指一切美好的让人心情愉悦的事物， 比如可以说这盆花好安逸啊（这盆花, 长得很好看）， 这顿火锅吃安逸了(好
小伙伴们似乎对RRT有种莫名的期待，从大概四个月前，我第一次更新运动规划入门系列的时候就有小伙伴催着要看RRT了，那么今天就满足你们。 书接上回，我们上次讲完了PRM，我们知道PRM是一个概率完备，但是非最优的路径规划算法。所谓概率完备，意思就是说假如在规划的起点和终点之间是存在有效的路径的，也就是路径规划是有解的话，那么只要规划的时间足够长、采样点足够多的话，必然可以找到有效的路径。非最优就
作为航空航天类专业毕业，马上要入机器人坑、直博坑的小本科生，要来写这样一个系列的文章，我感到诚惶诚恐。不过，人还是得有一些追求的，写这样一系列文章很难，但是相信对我自己的提升也会不少。当然，作为一名资深小白，出点错误、理解得不透彻的情况很有可能会在这个系列的文章中屡屡出现，到时候还望各位看官不吝赐教。当然，我也将会在未来的学习过程不断勘误。 1 什么是机器人的运动估计？ 这是一
1、来源论坛里的帖子，主要是回答如何通过Robotstudio来获取ABB机器人的D-H参数。 对话内容（复制粘贴）： Hej Hej,My name is Nikolas and I am researcher at KTH in Stockholm, Sweden. I work with measurements to identify kinematic, static, thermal
最近在研究多连杆的机器人建模，发现许多使用牛顿欧拉法的建模方式，都直接采用了如下的一条公式： 其中： 这是连杆 j 相对于惯性系的速度和角速度组成的六维向量（表示在 j 系下）。 jHj+1，代表的就是一个6维的变换矩阵，将 j+1 系下的力变换到 j 系下。 Fextj，连杆受到的外力
上一回，我们讲完了A*的工作原理，与Dijkstar相比A*确实有一定程度上的优化，但是我们最后也提到了，即便如此A*和Dijkstar一样，依旧还是在逐一遍历地图中的每一个栅格，这对于算法的实际使用是十分不友好的，毕竟我们不可能使用一张20*20或者100*100的地图来描述实际的物理世界，往往实际上的地图是会远远大于这个尺寸的。 在座的小伙伴们一定知道在概率统计中，有一个概念叫做抽样调查，
前面两篇文章里首先介绍了贝叶斯滤波的理论框架，之后对机器人模型做了线性高斯假设，推出了卡尔曼滤波的迭代方程组。在这篇文章中，就将进一步介绍当机器人模型为非线性时该如何使用贝叶斯滤波。我们将介绍扩展卡尔曼滤波器以及无迹卡尔曼滤波器的由来。 《贝叶斯滤波与平滑》，作者：希莫·萨日伽，译者：程建华等。 英文原版：《Bayesian Filtering and Smoo
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