1.安装原版ubuntu 14.04 http://www.ubuntu.org.cn/download/alternative-downloads 2.安装对应ubuntu 14.04的indigo版ROS http://wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu 3.安装Apollo Kernel https://github.com/Apo
准备工作:位姿矩阵 【古月居】 从RP关节入门机器人学https://mp.weixin.qq.com/s/xc6tcW6QlSoTXmlfHUqGsw【古月居】位置角度平移旋转,“乱七八糟”的坐标变换https://mp.weixin.qq.com/s/FE8xa1JV92_0xpUZug19aw【古月居】 机械臂的坐标系与数学模型:传说中的DH参数https://mp.weixin.q
在得到候选的轨迹后,为了寻求更优质更平滑,体感更好的路径,需要基于样条的车辆轨迹进行二次规划方法搜索。约束条件有:曲率和曲率连续性、贴近中心线、避免碰撞。 假设我们的上层(行为规划层)要求当前车辆在 到 期间完成一次变道,即车辆在横向上需要完成一个 以及纵向上完成一个 的移动,则可以将s和l分别表示:s(t)和l(t),使用 和 来分别表示 和方向的多项式系数。 通过这种转换原
1. 车辆建模 1.1 运动学模型 车体运动学建模假设了车体不存在打滑的情况,也就是假设了滑移角 和 为0,主要解决的问题是车体坐标系和车轮转角之间的关系。 可以将车体假设为单车模型,如上图所示。车体坐标系的原点假设为M点,也就是车体的质心上。我们需要解决的问题是如何驱动轮速度 和转向轮角度 转换为车体坐标系M下线速度 和角速度 ,这也就是所谓的正运动学问题,同理逆运动学问题就是将
在机器人运动过程中,我们一直假设它有一个地图。但是很少有真实世界的应用能够满足这一假设,因为地图通常都是先验的, 或者是人们手工创建的。在一些应用领域,没有过多的资源来建立先验地图。所以,对于机器人而言,能够自行通过移动感知周围环境自建地图的能力是很重要的。 因为一些因素的制约,移动机器人自动建图是一项有挑战的工作: 计算量问题,由于机器人可能的运动环境不定,也许是一个小小的空间,也许是一个足
Apollo 是一个开放的无人驾驶平台或者说是一个开放的无人驾驶 的生态系统。 Open Capability开放能力, Share Resource共享资源, Accelerated Innovation加速创新,Sustained Mutual Benefit合作共赢 无人驾驶硬件 GPS+IMU 全球定位+惯性测量 Camera 视觉传感器 Lidar 激光传感器 Millimeter
工业机器人的正向运动学:是指已知各关节的类型、相邻关节之间的尺寸和相邻关节相对运动量的大小时,如何确定工业机器人末端操作器在固定坐标系中的位姿。DH模型:1955年,Denavit和Hartenberg(迪纳维特和哈坦伯格)提出了这一方法,后成为表示机器人以及对机器人建模的标准方法,应用广泛。总体思想:首先给每个关节指定坐标系,然后确定从一个关节到下一个关节进行变化的步骤,这体现在两个相邻
运动规划是自动驾驶技术栈中的关键一步,负责把上游的孤立、异构、模糊的多方面信息整合成自洽的运动轨迹(trajectory);好的轨迹需要满足多方面的要求,其中最重要的方面包括安全性(safety)和舒适性(comfort)。对于车辆自动驾驶来说,车辆的控制是限制在地面这个二维世界里。但轨迹并不在这个空间中,因为轨迹并不仅是简单的一个瞬时的状态,也需要考虑时间这一维度。因此,它是一条在二维空间和一
模型预测控制本质上是一种基于优化控制算法,通过对车辆的运动状态进行预测,然后优化目标,求解有限时间内的开环优化问题,并将预测时间周期的前部分控制量作用于被控对象。 在上一篇文章中介绍了基于车辆动力学的模型预测控制,该算法的运算量大,考虑了车辆摩擦力打滑等动力学参数,因此较多适用于车辆的高速控制场景。对于低速控制场景,由于车辆的速度,加速度等参数不会太大,车辆的摩擦力没有饱和,此时可以考虑采用运动
机器人学中有些问题是二值问题,对于这种二值问题的概率评估问题可以用二值贝叶斯滤波器binary Bayes filter来解决的。比如机器人前方有一个门,机器人想判断这个门是开是关。这个二值状态是固定的,并不会随着测量数据变量的改变而改变。就像门一样,不是开就是关。 如果状态是静态的,那么置信度就只是测量值的函数: ut控制数据对于二值状态没有影响,所以我不忽略。 置信度通常是以对数差异比lo
差速底盘AGV运动学建模 carlike底盘AGV运动学建模 麦克拉姆轮底盘AGV运动学建模 AGV系统进行路径跟踪控制的基础是其具有稳定的运动控制输出,从而使得系统能够按照规划轨迹运行,通常直接控制量和输出控制量之间存在一种固定的控制量关系,这种输出控制量和直接控制量之间的关系,我们称之为运动学模型。在这里我们将分别就三种比较常见的AGV底盘建立它们的运动学模型和轮式里程计模型。 差速底盘AG
在自动驾驶中和移动机器人的应用中,感知是至关重要的一环,周边环境障碍物的确定对于之后的路径规划和移动有着中要的影响。在实践中,我们往往用激光雷达(lidar)来满足感知的要求,主要原理是通过雷达接收到反射的光线进行距离的测量(也称为测距仪)。 举个例子,在下图所示矩形地图中,lidar检测了边界和三角形障碍物,并的到了距离障碍物的距离 , 在这个情况下,机器人通过地图数据得知真实的边界距离在
Gazebo的了解请看我前两篇博客: 【ROS学习笔记】二、Gazebo的使用上 【ROS学习笔记】三、Gazebo的使用下 系统环境介绍: 操作系统:Ubuntu 14.04 LTS ROS版本:Indigo 1、介绍一下Fetch机器人相关 官网:http://fetchrobotics.com/ FetchRobotic的团队成员,很多事来自于WillowGarage,Willow
继续补充Gazebo的使用,在这之前说明下我的环境。 操作系统:Ubuntu14.04lts ROS系统版本:Indigo 看这篇文章前,建议先看我写的上一篇文章,【ROS学习笔记】二、Gazebo的使用上 好的,我们继续。 我们继续按照教程走。 一、使用ROS命令将新的对象加入到Gazebo模拟器中。 1)首先我们打开终端,roscore核心记得运行起来。 roscore 2)再开一个新的
在前面章节的基于车辆运动学的模型预测控制中,我们采用的是非线性优化求解最优控制量,求解运算量比较大,其模型误差的建立是在车体的动坐标系下,需要提前将跟踪轨迹转换到车体坐标系下进行误差求解,这种模型很难进行线性化,因此只能采用非线性优化求解最优控制序列。为了更有效的描述轨迹的跟踪误差,同时方便进行误差模型的线性化,我们将控制误差的参考坐标系转换到跟踪轨迹的frenet坐标系中,如下图所示(车辆控制对
在自动驾驶,轮子机器人的使用中,一般我们都是用平面世界中的运动模型来进行移动计算(预测)。在平面环境中运动的移动机器人, 它的运动学状态,或者说是位姿pose,可以用三个变量来表示 。在平面中我们有两个模型,一个是速度模型一个是里程计模型,里程计模型一般比速度模型更精确,因此大多数商业机器人并不使用速度模型。但是里程计模型具有一定的滞后, 因此不能用于运动规划。蔽障的规划算法不得不预测运动的结
贝叶斯滤波从控制数据(移动机器人),感知数据(传感器)来获取最终结果的置信度bel。 摘自《Probabilistic robotics》 贝叶斯滤波过程如上图。 我们可以分成两步: 通过控制量做出预测 结合观测量进行更新 注意到滤波器需要之前的状态,所以需要初始化开始状态 1.预测 基于进行控制预测时,应该注意到,前一时刻的状态并不确定,也是一个后验分布,应该对每一个可能状态施加
车辆的动力学模型综合考虑了车辆运动过程中的惯性力和摩擦力的影响,其建模过程相对于运动学模型也稍微复杂一些。 1. 车体动力学建模 如下图所示,是车辆实际运动过程中的轮胎受力方向及运动的实际速度方向。 根据牛顿定律 (1) (2) 横向加速度 (3) 摩擦力 (4) (5) 为前轮绕重心自转产生的线速度 (6) 为后轮绕重心自转产生的线速度 (7) 由于摩擦角很小,采用近似计算
跳的比较快,别人光介绍基础以及ros的基本操作就写了十几二十篇,我一下就跳到了Gazebo这,可怕有没有。 其实原因很简单,如果你将ros官网的基础篇章练习完了,在最后一篇 where Next?中告诉我们进阶应该做什么,第一步就讲到使用模拟器Gazebo,所以如果基础内容大家实在是看不懂英文,你们可以看看csdn很多博主翻译过来的基础篇,写的都很不错,我就不做无用功了,写博客也挺花时间的。就像第
以阿克曼模型车辆作为控制研究对象,车辆在世界坐标系下的速度方程可以表示为: (1) 上述方程的自变量有 , 对上述方程求偏导,获得雅可比矩阵: (2) 在上述公式,令误差 跟踪误差状态方程可以表示为: (3) 化简误差状态方程: (4) 令: 则有: (4) 对(5)中的状态转移函数离散化: 令 则有 (5) 最优控制性能代价函数构建: 有了离散状态方程,现在需要求取反馈
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信