前言 本文建立一偏心水平连杆机构,在连杆上定义一个旋转副和一个单分量力矩,旋转副不在连杆的质心处,在重力作用下,连杆将偏离水平位置。以连杆受到的重力作为干扰,通过PID环节进行负反馈控制,控制的对象是作用在连杆上的力矩,使连杆按照固定的速度旋转。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、构建偏心连杆模型 如下图所示,构建偏心连杆机构的模型,连杆与大地之间存在旋转副,旋转
问题描述 在PID tuner工具箱对PID参数自动调节时,由于matlab无法将控制对象线性化,出现"Plant cannot be linearized. Use the Plant menu to create or select a new plant."问题。 操作步骤 首先选择Identify New Plant 按钮 然后选择Simulate Data,即通过仿真来获
一、机器人逆运动学计算常用方法 机器人逆运动学计算有迭代法和解析法两种 1.1迭代法 迭代法涉及微分运动学,本质与理论力学中的虚功原理类似,MATLAB中的机器人工具箱使用的就是迭代方法。具体原理可参考这篇知乎回答,写的很好~ MATLAB机器人工具箱中机器人逆解是如何求出来的? - 知乎 也可以参考书籍《机器人学建模、规划与控制》97页中提到的基于雅克比转置矩阵
前言 本文介绍ADAMS在运动仿真过程中,运动数据的导出及导入,以并联机器人动力学仿真为例,主要包括三方面内容: ADAMS仿真得到的运动数据如何导出? 如何将外部的关节运动数据导入ADAMS作为输入? AKISPL函数使用方法。 提示:本文以ADAMS并联机器人仿真为例讲解,可点击下方链接了解https://blog.csdn.net/yuyu_94/article/d
最近ChatGPT很火,据说有了ChatGPT,许多初级码农都失业了。 说来惭愧,本人从事abaqus">Abaqus仿真工作多年,实则并不擅长编程,虽有一定编程基础,但实际使用中,最关键的是需要熟悉函数库,真心觉得没有几年项目经验,很难记住...因此写代码对我来说一直是件挺神秘的事情。 但就是这样的小白,仅花10分钟,居然搞定了一个简单的程序,真的太好玩了!☺ 鉴于是个小白,所以第一
一、坐标系建立与D-H参数表 本文以irb1600机器人为分析对象,irb1600机器人坐标系建立如下图所示,DH参数表如表1所示,采用后置坐标系法建立。 初始角度是指,图片所示位姿,各个关节对应的角度值 二、位姿变换矩阵与正运动学计算 依据D-H参数表,计算变换矩阵如下: 当th1=0,th2=90°,th3=0,th4=180°,th5=180°,th6=0,计算得到机器
1.仿真时使用的人体参数 表1 人体身高1700mm时,各部位外形尺寸与质量 仿真时,脚底与地面的动摩擦系数设置为 0.3,静摩擦系数设定为1.0。 2.人体行走过程中各关节角度变化 模拟人体行走过程,设定两个行走周期,行走过程中各关节角度变化如图1-10所示 图1 左脚踝关节角度变化 图2 右脚踝关节角度变化 图3 左腿膝关节角度变化 图4 右腿膝关节角度变化 图5 左髋关节角
前言 本文主要介绍在ADAMS软件中实现并联机器人动力学仿真的过程,主要实现如下功能: 在ADAMS软件中实现并联机器人动平台期望的运动轨迹; 测量并联机器人动平台运动过程中,测量各个关节的角度值和驱动力值; 导出驱动关节数据,利用AKISPL函数拟合,测量各关节实际驱动力矩,完成动力学仿真。 一、建立并联机器人模型 本文以4-PUS/PS并联机器人为例,首先将在三维建
前言 本文主要介绍Matlab Simulink与ADAMS实现联合仿真,实现两个软件间的参数传递。 一、本文介绍 本文以六自由度工业机器人为例,介绍ADAMS与Matlab的联合仿真功能,通过MatlabSimulink向ADAMS中的机器人模型输入控制参数(期望轨迹),在ADAMS中实现仿真功能,并将ADAMS仿真结果数据(关节角度值)输出到Matlab中。 二、具体步骤 1.建立函
一、本文介绍 本文以六自由度工业机器人为例,介绍利用ADAMS软件进行串联机器人运动学仿真的具体步骤,实现机器人末端走出一条长方形轨迹。 二、具体步骤 2.1机器人三维模型保存为x_t格式,导入ADAMS软件 首先将在三维建模软件(如SolidWorks、Proe等)中建立好的机器人三维模型,另存为x_t格式,并导入ADAMS软件。 提示: 1 模型导入前建议对模型进行适当简化,去
0. 简介 对于Gazebo而言,我们知道其是可以通过与ROS的连接完成机器人建图导航的,那我们是否可以通过Unity来完成相同的工作呢,答案是肯定的。这一讲我们就来讲述使用Unity的“Turtlebot3”模拟环境,来运行ROS2中的“Navigation 2”以及“slam_toolbox”。 1. 代码编译 安装步骤如下所示,首先先下载“Navigation 2 SLAM Examp
前言 上一章介绍了仿真工作的前置准备,包括Solidworks的画图与导出,ADAMS的导入与操作简介。 本章对无人机在ADAMS中如何进行连接、驱动、力等相关内容的设置进行介绍。 1 设置重力与地面 1.1 设置重力 上文提到重力在进入软件后进行设置,因为在Solidworks中,我们的装配体是x轴为正方向,z轴为垂直方向,所以设置重力方向为z轴反方向。 初始重
前言 最近有两个文章马上要投出去了,用了一些很怪的东西,但是效果还是不错的,感觉还挺有意义,所以想着开个新坑分享一下。这块儿主要介绍一下机器人怎么使用ADAMS与Simulink进行联合仿真。在做的过程中发现做偏机械的这一块很少有人进行分析,相关的教程找的比较吃力,所以就简单以四旋翼无人机为例,抛砖引玉一下子。 0 软件介绍 在开始之前,先简单介绍一下两个软件。对于做机器人的同学来说
专家控制 学习笔记,用于记录学习资料:《智能控制》(第四版)——刘金琨 专家系统# 一、专家系统的定义专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的只是和经验,具有解决专门问题的能力 二、专家系统的构成 三、专家系统的建立 知识库包含三类知识: 基于专家经验的判断性规则 用于推理、问题求解的控制性规则 用于说明问题的状态、事实和概念及当前
前言与参考 此文书写于: January 6, 2023, 更新于 January 6, 2023 ;可能会随着时间的变化 此教程会有过时概念哦 对markdown格式兼容性较高的外链 同文观看:博客园,CSDN Isaac Sim 相关参考链接: 官方文档地址 官方docker image 镜像地址 官方讨论 论坛链接,建议没啥事就可以逛逛,看问题和回答也是件很有意思的事
0. 简介 传统的地图生成方法一般是依靠Lidar和IMU结合的,但是问题在于,目前Lidar和IMU的紧耦合主要集中在前端里程计,基本没有涉及到后端全局优化以及建图的融合。为此文章《Globally Consistent and Tightly Coupled 3D LiDAR Inertial Mapping》提出了一种改进的地图生成方法,并设计一个在所有阶段(前端里程计+后端全局优
背景介绍及原理 前面介绍了OTSU算法和最大熵算法,但这两种算法都属于全局阈值法,所以对于某些光照不均的图像,这种全局阈值分割的方法会显得苍白无力,如下图: 显然,这样的阈值处理结果不是我们想要的,那么就需要一种方法来应对这样的情况。 这种办法就是自适应阈值法(adaptiveThreshold),它的思想不是计算全局图像的阈值,而是根据图像不同区域亮度分布,计算其局部阈值,所以对于图像
写在前面 前面介绍了OTSU算法,对于阈值分割法,不得不介绍另外一种较为突出的算法——最大熵阈值分割法(KSW熵算法)。 最大熵阈值分割法和OTSU算法类似,假设将图像分为背景和前景两个部分。熵代表信息量,图像信息量越大,熵就越大,最大熵算法就是找出一个最佳阈值使得背景与前景两个部分熵之和最大。 原理 由于和OTSU算法类似,所以原理上就不再赘述和推导,言简意赅。 熵的
写在前面 前面写了OTSU算法、最大熵算法、自适应阈值法,这些都是基于阈值的分割算法。 今天写一下基于区域的分割算法,其中最为有名和经典的就是区域生长算法。值得说明的是:OpenCV没有提供区域生长算法的API。 优点:基本思想相对简单,通常能将具有相同特征的联通区域分割出来,并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时,可以取得最佳的性能,可以用来分割比较复杂的图象,如自然景
写在前面 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差
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