观前提醒,本章主要内容为分析四足机器人步态实现和姿态控制,碰撞体积等程序步态效果: 一、完整代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- import pybullet as p import time import numpy as np p.connect(p.GUI) p.createCollisionShape(p.GEOM_PLANE) p.createMultiBody
观前提醒:本章主要内容是通过PyBullet仿真kuka机械臂,并控制机械臂末端按照预定轨迹运动 一、什么是运动学? 运动学是物理学的一个分支,专注于物体的运动描述,包括位移、速度、加速度等,而不考虑这些运动是如何产生的(即不考虑力和质量)。运动学可以应用在很多领域,包括机械工程、机器人学、生物力学等。 在机器人学中,运动学特别指的是机器人各个部件之间的运动关系。机器人的运动学可以分为两个主要的部
一、PyBullet 简介 1.1 PyBullet是什么? PyBullet 是一个用于机器人学、游戏开发和图形研究的开源物理仿真库。它是基于 Bullet Physics SDK,这是一个成熟的、广泛使用的开源物理引擎。 PyBullet 提供了 Python 接口,使得开发者能够利用 Bullet 强大的物理仿真能力,同时享受 Python 的易用性。 1.2 PyBullet的发展历程
DJI Tello是一款小型、入门级的无人机,其小巧的机身内却隐藏着强大的功能,它可在实验室中安全飞行,搭载高清摄像头,具备图像追踪、定位等强大功能。此外,它还拥有丰富的API接口,支持ros、python、matlab等多种控制指令,为科研任务提供便利。本文将详细介绍如何利用pybullet搭建tello环境,以进行前期的算法仿真验证。 环境配置 PyBullet是一
目 录 ABAQUS CEL模型受力情况分析 △ 提取搅拌头受力情况数据 ○ 减小模型规模 ○ 提取受力数据 ※ 螺旋桨叶片旋转过程模拟 · 创建零部件 · 配置材料属性 · 划分网格 · 分析步 · 相互作用 · 载荷 · 提交作业与可视化 · 螺旋桨总结 ○ 失败总结 Abaqus支反力数据提取 △ 在原简化模型上提取受力数据 △ 建立新搅拌摩
在信息科学技术飞速发展的时代,工业生产规模越来越大,工艺、设备和过程越来越复杂,传统的建模方法已经很难达到对时间生产过程的精确控制。现代工业往往由多个生产过程有机联接,复杂程度较高,同时过程关键特性或者中间变量收到原料成分、运行工况、设备状态等多种不确定因素的干扰,容易随着生产环境的改变而改变,因此对其进行分析、建模、优化与控制都会面临极大的困难。所以建立准确、稳定的复杂工业过程预
Paul方法也被称为Paul反变换法,是比较常用的机器人运动学逆解计算方法。该方法要建立机器人的运动学矩阵方程,如式1,等式右边矩阵已知,等式左边矩阵中的关节变量未知。 首先用矩阵左乘式1矩阵方程,然后从等式两边矩阵元素中寻找并建立含有单关节变量的等式,解出该变量,再寻找并建立其他的单变量等式,如果没能解出所有的关节变量,则再在等式两侧左乘矩阵,然后再寻找并建立可求解的单变量等式,直到所有的变量
通过第九章的分析我们不难得出机械臂的运动学方程 其中,n,o,a表示为机械臂末端的姿态,p_x,p_y,p_z表示为机械臂末端的位置。所谓的机械臂逆运动学数值解就是采用某种计算方法得到上的一组近似解,能在满足给定精度的情况下使式1成立。数值解法只能求出方程的特解,不能求出所有的解。数值解法主要有数值逼近法、差值法、有限元法等。例如,可用迭代的方法最小化机械臂末端执行器与目标点之间的距离,
通过前面的章节我们已经完成了对六自由度机械臂的运动学以及轨迹规划研究,但在过程中并没有考虑到力对机械臂的作用,也并没有考虑机械臂各关节以及末端执行器的运行速度,所以控制精度并不高。 在后续的几个章节中,我们开始研究机械臂的微分运动学及其静力学,并在最后,阐明建立在速度和力可操纵性椭球(manipulability ellipsoid)定义基础之上的运动静力学二元性的概念。 我们研究微分运动学的
在设计好六自由度机械臂的控制程序(包含上位机及下位机)后,我们需要通过实验来验证机械臂的精度与可行性。精度的判断显然是需要定量分析的。本篇文章是参考GBT 12642-2013工业机器人性能规范及其试验方法(Industrial robots-Perfo rmance criteria and related test methods)并结合自身经济实力设计的较简陋且不够严谨的位姿重复性实验。同样
在设计好六自由度机械臂的控制程序(包含上位机及下位机)后,我们需要通过实验来验证机械臂的精度与可行性。 本篇文章通过设计电路板抓取实验来验证机械臂作业的可行性。严格来说这个实验设计的没有什么科学依据,仅供参考。 一、上位机设计控制机械臂时,使用由Python编写的上位机(GUI编程使用Python内置的图形开发界面库Tkinter)。 1.GUI界面共分为三个界面:关节校准界面、主控界面及轨
一、理论分析 1.圆心的求解方法 对于机械臂末端的姿态插补方法与直线规划中所述方法一致,因此,今天我们主要介绍圆弧规划中对于机械臂末端的位置插补。 分别为圆弧轨迹的起始点,中间点与目标点,连接三点可构成轨迹所在圆的内接三角形,如下图所示。 其中,a、b、c 为内接三角形的三边边长,可利用空间中两点间距离公式sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)得到。 设l 为
在前面的章节中我们介绍了三种常见的关节空间轨迹规划方法:多项式插值轨迹规划、线性规划以及带抛物线过渡的轨迹规划。下面,我们将开始介绍笛卡尔空间轨迹规划方法,本篇文章主要介绍直线规划。 一、理论分析1.什么是笛卡尔空间轨迹规划三维空间过定点O,作三条互相垂直的数轴,它们都以O为原点且一般具有相同的长度单位。这三条轴分别叫做x轴(横轴)、y轴(纵轴)、z轴(竖轴);统称坐标轴。通常把x轴和y轴配置在
在上一章文末我们提到了线性规划的缺点:在起始点与终止点处存在速度的突变。因此,为了保证机械臂在起始与终止时的作业稳定性、安全性与精准性,我们使用抛物线对关节运动曲线进行过渡,这种关节空间轨迹规划方法称为带抛物线(parabolic)过渡的线性规划,使得关节角速度能以平滑的方式进行改变。 一、理论分析 当上式等号成立时,关节运动曲线将不存在直线段,而是仅由两段抛物线组成;而当 趋于无穷大时,
目录 △ 建立模型 △ 施加转动(错误示范) ○ 施加y轴自转 ○ 施加x轴转动 △ 施加转动(正确示范) ○ 建立新参考点并施加平移和沿x轴旋转 ○ 建立铰链接 ○ 施加自转错误示范 ※ 错误原因分析 ○ 施加自转正确示范 △ 提交运行 事情是这样的,在之前的abaqus学习笔记里面我
强化学习框架 上图是强化学习的基本框架,由:Action, State, Reward, Environment, Agent组成。 本文主要关注的是Environment的搭建。常见的环境搭建方式是按照gym的搭建流程进行, gym将环境抽象成一个类env, 自定义环境只需要继承该类,并实现对应的接口即可, 关注的主要方法:-------------------------------
一、引言 很久没有更新博客了,平时有点忙,趁着假期时间比较多,进行一些小阶段的总结 本文主旨是利用Solidworks导出URDF模型用于gazebo仿真环境中去,因为gazebo自身的模型库受限或者我们想要显示自己想要的模型(感觉就是加个皮肤),经常需要3D绘图软件去绘制,比如Solidworks,但是一般怎么样才能让3D绘图软件和gazebo模型交互呢,Solidworks就提供了一款
2022.9.26 bionic 一.安装 1.opencv安装 我这里提供3.4.1版本 自取放到ubuntu中,解压 链接:https://pan.baidu.com/s/1M6QUGGHJDwvDlizLZg-_xw 提取码:xaya 当然了你去官网可以安装新的版本 https://opencv.org/releases/ 不过我这里是按照3.4.
一、引言 此文续上节Solidworks导出URDF模型 系统版本与ROS版本:Ubuntu18.04、Melodic 内容:(1)Setup Assistant配置自己的机械臂的URDF模型 (2)实现机械臂在rviz与gazebo之中的联调仿真,即通过调节rviz参数可以使rviz与gazebo中的机械臂一起动 本文主要用KUKA机械臂模型(当然是项目需要啦) 目前还没有给它夹爪
一、引言 上一节中已经构建了一个可以动的机械臂模型,但是没有夹爪并不可以去执行后续的抓取动作 这一节主要是添加机械臂的夹具到已有的模型上 因为前面已经做好了铺垫,这里就可以简述一下,然后再进一步说下moveit配置带有夹具的机械臂的过程,其实整体过程都是一样的 机械手主要由两个joint和三个link(有一个手部还有两个爪子) 二、构建机械手 这一部分同样是用solidwork
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