写在前面 Kalman滤波的理论是比较有深度的,涉及到很多公式推导,尤其是用到了很多线性代数的知识。 这篇博客是博主基于工作内容实现的,所以主要偏向于应用,代码也是经过无数次验证了的,是比较稳定的,大家可以放心使用,有问题可以留言交流。 关于更深层次的理论推导,这里将不会涉及,但是会推荐几个写的不错的博客供大家参考。 Kalman滤波基本原理 思想 Kalman的思想还是很简洁的, 标
无人驾驶轨迹跟踪仿真——线性时变模型预测代码详解 对照推导的公式,对代码进行一一详细注解,方便学习代码的同学。该代码为龚建伟《无人驾驶车辆模型预测控制》中第3章3.3.3的例子。 1 公式推导 这一部分的推导过程,比我上一篇文章的推导较简单一些,主要表现在三个方面:第1是控制量由前轮转角δ变成了角速度ω,第2是没有对状态量和控制量进行组合,第3是代价函数没有添加松弛变量。具体的推导过程,我放
永磁同步电机PMSM启动Simulink建模与仿真 学习完PMSM的基本原理之后,再根据具体的连接原则设计simulink仿真模型:主要包括一个产生三相正弦波的产生源,再两两相加减,再经过两个受控电压源保证产生一个正弦的三相电流,相位相差两两相差120。 设置sine wave的波形参数:幅值:220sqrt(2),频率:100pi相位分别是-2pi/3,0,2pi/3一个三相电的模型得以建立
文章目录 使用案例 工具箱单位 动力学属性 动力学方程 使用案例 以艾利特EC66机器人为例,基本的运动学及动力学计算函数的使用如下: clear,clc,close all % 导入机器人 robot = importrobot('ec66.urdf'); currentRobotJConfig = homeConfiguration(robot) %
角度逼近圆弧插补法MATLAB与C语言实现插补与仿真 插补算法 插补(Interpolation),即机床数控系统依照一定方法确定刀具运动轨迹的过程。也可以说,已知曲线上的某些数据,按照某种算法计算已知点之间的中间点的方法,也称为“数据点的密化”;数控装置根据输入的零件程序的信息,将程序段所描述的曲线的起点、终点之间的空间进行数据密化,从而形成要求的轮廓轨迹,这种“数据密化”机能就称为“插补”
机器人开发--常用仿真软件工具 1 介绍 2 各软件介绍 【3D机器人】RobotStudio 【3D机器人】Webots 【3D机器人】Gazebo 【3D机器人】RoboDK(树状图) 【3D机器人】Mujoco 【3D机器人 Die ?】 Microsoft Robotics Developer Studio 【3D机器人】V-REP = CoppeliaSim
AnyLogic简介 1 简介 2 特色 2.1 为什么模拟 2.2 技术 2.2.1 多方法建模环境 使用所有三种现代仿真方法开发模型 建模策略选择 基于代理的建模 离散事件建模 系统动态建模 2.3 建模库 流程建模库 行人库 道路交通库 铁路库 流体库 物料搬运库 2.4 云 2.5 人工智能 2.6 数字孪生
1、融合流程 1.1、状态方程(求F和B) 状态方程一般形式如下(是一个微分方程)x服从一个高斯分布 状态量由预测给出(本例中是由IMU预测) 其中 状态量的误差 状态量误差的微分形式为 所以他们的转换矩阵F为 IMU自身误差 加速度误差,角速度误差,bias误差
加速度计内参模型 1、零偏 概念:加速度计输出中的常值偏移,及bias 2、刻度系数误差 概念:器件的输出往往为脉冲值或模数转换得到的值,需要乘以一个刻度系数才能转换成角速度或加速度值,若该系数不准,便存在刻度系数误差 3、安装误差 概念:如右图所示,b坐标系是正交的imu坐标系,g坐标系的三个轴是分别对应三个陀螺仪。由于加工工艺原因,陀螺仪的三
1、卡尔曼滤波介绍 参考 详解卡尔曼滤波原理_清风莞尔的博客-CSDN博客_卡尔曼滤波原理 1、运动方程与观测方程 其中 代表位置和速度 Vk代表输入输入,Wk代表噪声 运动方程表示已知k-1时刻的状态和k时刻的输入来预测k时刻的状态(位姿) 当融合imu与雷达信息时,由imu得到预测即运动方程(状态方程),雷达得到观测方程
雅可比矩阵推导 线特征: 核心思想:点到直线距离最小。通过平行四边形面积除以对角线长度 面特征 核心思想:使得点到面距离最短 线/面特征雅可比矩阵解析求导实现 需要修改的代码为 include/lidar_localization/models/loam/aloam_f
flightmare 是ETH推出的一个用于gazebo仿真,强化学习训练的平台,并在github上公开了其源代码。本文主要记录在配置环境过程中出现的问题。 github网址链接 https://github.com/uzh-rpg/flightmare 最后的测试视频 测试视频链接 整个工程用到的依赖见下图 tips
目录 COMSOL搅拌摩擦焊官方案例 △ 原理及分析 △ 操作流程 △ 分析 ABAQUS搅拌摩擦焊有限元仿真 △ 操作流程 ○ 创建模型 ○ 配置材料属性 ○ 模型装配 ○ 分析步设置 ○ 创建相互作用 ○ 创建载荷 ○ 划分网格 ○ 建立温度场 ○ 运算求解 ○ 结果与分析 △ 总结分析
因为本项目对点云分割网络进行了一些改进,引入了注意力机制,因此今天将注意力机制模块进行一个简单的介绍 注意力机制 在计算机视觉中能够能够把注意力聚集在图像重要区域而丢弃掉不相关的方法被称作是注意力机制(Attention Mechanisms)。在人类视觉大脑皮层中,使用注意力机制能够更快捷和高效地分析复杂场景信息。这种机制后来被研究人员引入到计算机视觉中来提高性能。 注意力机制
学校快中期答辩了,写几个文章缕清一下最近做的项目中的逻辑和技术细节。 手眼标定 定义: 手眼标定是统一视觉系统和机器人的坐标系,从而可以使视觉系统所确定的物体位姿可以转换到机器人坐标系下,由机械臂完成对物体的作业。 因为自己的项目中用到的是眼在手外的标定方式,因此这里只写眼在手外的标定原理。 Eye-to-Hand 待求量:相机坐标系和机器人基底坐标系之间的转换
前面所述的点云分割+姿态估计能完成机器人抓取工作,但是如果抓取环境特比复杂,固定的抓取路径中有很多障碍物,那么就需要一种路径规划方法来规划出一条无碰撞的路线。 目前应用在机械臂上的路径规划算法主要分为人工势场法以及RRT(随机生成树)的方法,这里我用的是RRT的方法,因此主要介绍RRT方法的原理 RRT RRT算法不仅可以在二维平面上适用,也适用于三维空间。今天主要记录一下二
机器人在抓取的过程中,要对深度相机拍摄的点云图进行一些处理,才能分割出待抓取物体因此本项目采用的是基于DGCNN的点云分割方案。 DGCNN DGCNN的全称叫做:Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds论文地址在这里: https://arxiv.org/pdf/1801.07829.pdf 源码可以看这个:
机器人接触动力学建模方法描述 接触建模是对许多机器人任务进行仿真的一个重要方面。因此,需要对机器人接触/冲击引起的动力学进行总结和描述。通常情况下,机器人可以与人类、操作环境、地面、其他机器人等进行直接和间接的物理交互,这些不同的交互动态行为就会导致不同的交互动态,而这些复杂的交互动态往往是影响控制性能的主要因素,尤其是基于模型的控制器设计过程中影响较大,除此之外,对于建模的准确
webots作为一款开源的仿真软件,在机器人仿真中有较多的应用,通常机器人模型以.proto格式的文件保存,无法直接打开solidworks文件。需要先将 准备环境 SolidWorks转URDF的插件,叫做sw_urdf_exporter,下载地址; python3程序包urdf2webots; ubuntu18.04; 在ubuntu18.04中安装好webots; 熟
有任何问题请在评论区留言,我尽可能的回复大家 一. 逆运动学的求解需要以下数学运算 利用DH参数得到每个关节的变换矩阵; 利用变换矩阵求出机械臂整个链的变换矩阵; 求出末端位姿; 利用已知末端位姿和整个链的变换矩阵,通过逆运动学方程来求解关节角度; 根据需求选解。 二. 代码实现过程 1. 利用DH参数得到每个关节的变换矩阵: Eigen::Matrix4d DH(dou
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