开发软件 eclipse CDT，用于C/C++语言下开发ROS和opencv程序Pycharm Commnunity，用于Python语言下开发ROS和opencv程序Anaconda2-2019.07，Python语言环境。之所以按照Python2.7对应版本，是因为ROS1.0的Python接口是2.7的。OpenCV的简易安装与配置安装Ubuntu 18.04自带的opencv: sudo
上一篇介绍了什么是雅可比矩阵，并利用雅可比矩阵求得了正运动的微分运动。然而，逆运算怎么办？在传统的T矩阵构造法下，可以对位姿各个量微分求解析式。也就是说，需要先T矩阵->微分算子->挨个关节按顺序寻找雅可比列矩阵->...。无比乱套，而且其中一直在体现着另一个算法的精髓，旋量法。所以我也不掩饰自己对旋量法的喜爱了，拿出另一本秘籍Modern Robotics: Mechnics,
技术背景 经典的轨迹规划方法分为两类：第一类是基于曲线插值的方法，如直线和圆弧段、多项式曲线、回旋曲线和样条曲线等，其主要通过确定参数直接生成目标轨迹；第二类是基于采样的搜索方法，如 Dijkstra算法、A*算法、人工势场法等方法解决轨迹规划问题。 第一类基于曲线插值的方法：直线和圆弧段实现起来简单、低计算量，但曲率不连续、节点片段连接；多项式曲线具有低计算量、曲率连续的优点，但曲率连续需要四
机器人SLAM与自主导航（四）——导航功能包 一、导航框架 导航的关键是机器人定位和路径规划两大部分 move_base：实现机器人导航中的最优路径规划 amcl：实现二维地图中的机器人定位在上述两个功能包的基础上，ROS提供一系列完整的导航框架： 机器人发布必要的传感器信息和导航的目标位置，ROS即可完成导航功能。在该框架中，move_base功能包提供导航的主要运行、交互接口。
工具坐标系和工件坐标下是机器人正常工作中必备可少的两个坐标系。在描述关节与机器人末端的速度关系时，如果建模时未考虑工具及工件坐标系，求得的速度描述为法兰在基座下的描述。而实际关心的确是工具在工件下的速度描述。因此，需要确定法兰在基座下的速度描述与工具在工件下的速度描述之间关系。当然，如果建模时考虑工具及工件，求得的速度描述为工具在工件下的描述。 下面给出了两种情况下的法兰在基座下的速度描述与工具
PnP PnP (Perspective-n-Point) 是求解3D - 2D 点对运动的一种方法。和摄影测量中的后方交会类似。它描述了当已知n 个3维空间点及其在相片上的2D 投影点时，如何估计相机的位姿。 在特征点的三维位置已知的情况下，那么最少只需要3个点对就可以估计相机的运动（还需要额外一个点对来验证结果）。特征点的3D 位置可以由RGB-D 相机获得，或者由之前的三角化获得。PnP 的
数电和模电到底什么？单片机的IO口处理的是什么？硬件通讯是怎么来完成的？这就是我们这里的内容。 数字量，是一种布尔类型，它只有两种状态——真假、高低、有无等等。在电子设计当中，我们所“使用”的就是“高低”状态，比如我们单片机所说的高电平、低电平。我们通过给三极管的基极高低电平，实现对三极管集电极和发射机的导通性控制，这就是一个应用，这里我们以蜂鸣器模块为例，。 蜂鸣器模块是最为基础的一个传感器
我使用的硬件为Jetson Nano b01版本，其他版本或Jetson板卡请自行尝试。此文章只介绍了升级方式，未进行任何软件稳定性测试！三思而后行！ 首先为了保证软件的兼容性，这里我是用的是重新烧写的原版镜像。 首先烧写系统。选择自己喜欢的方式即可。 初始化设置，进入系统。 更换软件源。（可选） # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释 de
按照我们的初级进阶之路，位置搞定了，下一步该是速度了。 速度可以表示为位置的微分形式，所以对机器人的微分运动分析就可以进行速度分析。 雅可比矩阵 首先我们求速度，一般指的是机械臂端部的速度。所以对端部位姿求微分，可写为 。其中 为末端沿xyz轴的微分运动， 为末端绕xyz的微分旋转。而我们也已经知道端部位姿矩阵关于关节变量的方程，例如 对其求时间微分，等式右边对关节变量 求导，
1. 四足机器人步态规划简介 四足机器人的运动可以分为站立(stance)和摆动(swing)两种运动形式，通过控制和组合两种运动形式来产生不同的机器人步态。由于它们是四足机器人的腿部运动过程里的两个不同阶段，因此又将其运动分为站立阶段和摆动阶段。由于在站立阶段时其腿部会承受很高加速度和机器人自身负载，如果只使用位置控制，很容易给机器人本体带来大的刚性冲击，这不利于稳定行走或跑步，也
欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110) 引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（GD）。对于GD算法，最重要的就是如何计算梯度。此时，估计跟多人会告诉你：采用BP（backpropagation）算法，这没有错，因为神经网络曾经的一大进展就是使用BP算法计算梯度提升训练速度。但是从BP的角度，很多人陷
在信号处理领域，存在诸多变换，比如标题中的五个变换。本文将对这五个变换进行介绍和比较。在开始之前，我们需要先理清什么是平稳信号，什么是非平稳信号。 我们知道，自然界中几乎所有信号都是非平稳信号，比如我们的语音信号就是典型的非平稳信号。那么何谓平稳信号和非平稳信号呢？一个通俗的理解即，平稳信号在不同时间得到的采样值的统计特性(比如期望、方差等)是相同的，非平稳信号则与之相反，其特性会随
系列文章（三）、（四）分别介绍了控制理论中人们看世界的两种视角——时域和频域，其中，分析时域问题需要用到卷积，而分析频域问题则需要拉普拉斯变换。 首先讲卷积，知乎上已有多篇文章从数学上对卷积进行了介绍和推导，这里不做赘述，具体可见： 如何通俗易懂地解释卷积？1 万赞同 · 375 评论回答 下面从控制的角度解释下为什么需要卷积。控制，要求我们精确知道每个时刻系统的状态是什么，那系统当前的
1 EKF原理 EKF是在KF的基础上，增加了对线性要求的拓展，即可以采用非线性函数表示运动方程和观测方程。EKF的基本思想如下： 2 程序结果 Odometry表示里程计模型。 3 程序代码 function [] = ekf_localization() close all; clear all; disp('EKF Start!')
上期回顾 卷积神经网络进阶用法—残差网络如何解决梯度消失问题 什么是可变形卷积？ 可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。上图来自论文Deformable Convolutional Networks上图中 （a）是传统的标准卷积核，尺寸为3x3（图中绿色的点）；（b）就是我们今天要谈论的可变形卷积，通过在图（a）的
目录 开篇 博主最近开始学智能车，开始时遇到了很多困难。我觉得这些问题应该也 是每一个智能车人开始都可能会遇到的，写下来分享一下，也顺便巩固一下自 身所学。如果有错误或可以改进的地方还希望多多指出交流~。 这是博主的第一篇文章，如果觉得有帮助还希望点赞收藏支持一下~ 舵机 首先要说说舵机，舵机是让小车车跑好的一大重要因素，网上有很多有关不
高精度地图的数据信息 轨迹规划模块中，需要基于高精度地图计算本车当前位置，障碍物在地图上基于参考线的坐标。因此，需要了解高精度地图为运动规划提供哪些具体参数信息。 高精度地图可以为无人车提供的某些先验信息。包括道路曲率、航向、坡度和横坡角。这些信息对于无人车的安全性和舒适性都至关重要。 开发者说 | 看不见的“传感器”——高精度地图mp.weixin.qq.com/s/ew6SwU
特征点法前端 前端又称为视觉里程计 (VO)，它根据相邻图像间的信息来估计出相机的运动。估计值既可作为结果输出，也可以作为初始值提供给后端来进行优化。VO 的实现，按照是否提取图像特征，分为特征点法前端和直接法前端。本讲介绍的是特征法前端。 特征点与特征点匹配 如前所述，VO 的主要问题是根据图像信息来估计相机的运动。一般来说，我们首先从图像中选取出比较有代表性的点，然后根据这些点来估计相机
0. 简介 gazebo作为ros当中常用的模块，可以做很多有趣的工作，正值双旦，最近想着以平衡车为基础开一个系列来向大家展示如何搭建一个仿真机器人平台。 1. 模型的创建 首先现在solid works 里面将模型文件建立出来，注意各个坐标系以及他们之间的关系。然后根据自己创建的节点命名一个urdf文件。 在这个模型文件里，由于我还可能去添加很多其他的传感器或者是摄像头，所以我在写文件的时候才用
本篇在Ubuntu18.04+ROS melodic环境下完成，其他环境类似相同。 一·简介 ROS中的工具就是帮助我们完成一系列的操作，使我们的工作更加的高效。ROS工具功能大概有以下几个方面：仿真，调试，可视化。本篇我所写的是关于Gazebo实现的仿真功能。 二·关于Gazebo 相信大家对于Gazebo并不陌生，经常会用到这个仿真环境，无论是在topic通信还是service通信中，
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