引言 这期给大家带一个遥控船的教学,做完这个,小白也算是海陆空都接触过了,哈哈哈。话不多说进入正题~ 正文 首先给大家上一段视频吧: https://www.bilibili.com/video/BV1t64y1i7pm?share_source=copy_web 本次遥控船的项目其实是我一个大项目中的一小部分,因为我觉得遥控船还蛮好玩的,就给大家分享一下教程叭。这个船是作为我水下通信项目中的
效果展示 代码讲解 这个函数是一直跑在默认线程里面的,首先来看一下函数调用吧,这个线程是FreeRTOS里面的默认线程,也就是说停车判断是一直在执行的,get_data是数据接收标志位,当嵌入式芯片接收到树莓派发送的命令之后该标志位会置1,底盘子系统完成相应的动作之后就会将该标志位置0,只有当get_data为1的时候,底盘子系统才会执行相应的动作,否则就只会停车在原地。 void StartD
四、稳定的定义与代数稳定判据 4.1 稳定的基本概念和线性系统稳定的充要条件 稳定是控制系统的重要性能,也是系统能够正常运行和工作的首要条件。控制系统在实际应用中应用的首要前提就是系统必须稳定。对系统进行各类品质指标的分析也必须在系统稳定的前提下进行。 控制系统在实际运行过程中,总会受到外界和内部一些因素的扰动,例如负载和能源的波动、系统参数的变化、环境条件的改变等。这些因素总是存在的,如果系
一 卡尔曼滤波基本步骤 卡尔曼滤波包含两个步骤: 1 预测: 2 更新: 其中,K k 是卡尔曼增益,它是卡尔曼滤波器的精华,定义如下 以上公式采用的符号与维基百科—卡尔曼滤波保持一致。 如果你理解上面的公式有困难,那么下面我给出一种简单的解释。 以机器人定位为例,状态x xx代表机器人的位置和姿态(x,y平面坐标和朝向角度),控制u uu代表机器人的控制输入量(例如左右两车轮的
效果展示 流程讲解 自然语言 转弯的速度控制有这么一个特点,那就是起始速度一定是0,终止速度一定是0,因此在速度控制上有特别的写法。速度控制中,在开始的时候肯定是需要先加速到转弯最高速度,达到了最高速度之后进入到减速标志的判断,左转的时候是前面的光电传感器的最左边碰到了白线开始减速,右转的时候是前面的光电传感器的最右边碰到了白线开始减速,减速状态会一直保持到购物机器人到达最低速度,并且最低速度会
一个月不见,甚是想念,又和大家见面了,今天主要想和大家聊聊全向轮底盘运动。 首先先介绍一下什么是全向轮吧。全向轮是海丹等人的一款专利产品。全向轮包括轮毂和从动轮,该轮毂的外圆周处均匀开设有3个或3个以上的轮毂齿,每两个轮毂齿之间装设有一从动轮,该从动轮的径向方向与轮毂外圆周的切线方向垂直。本实用新型是一种结构简单、适用范围广、可以在较差的路况上运动的全向轮。
写在前面 这篇博客讲的就是更加上层的逻辑了,那就是我们如何通过python的逻辑实现按照坐标遍历货架和仓库,我这里再放一张坐标图 程序分析 刚开始我们的位置是(0,0),我们需要走到(1,1)的位置去连接购物车,这一步的动作分解过程在函数run_to_start()里面了,所以我们从(1,1)之后开始讲解。首先我们会遍历货架,购物机器人遍历货架上时走的都是货架对应出来的第二条白线,按照行径路径来看
前言: 之前展哥(导师)喊我在入学前做一个具有冗余腿的四足机器人用于部署XXX算法,验证XXX的ideal。最终由于有其他事情,没有投入太多的精力,以失败告终。但是过程中腿部末端需要求逆向运动学运用轨迹跟踪,然而由于腿部设计为冗余的,单单使用带阻尼的伪逆方法可以在一开始跟随轨迹,但是在一段时间后,部分关节开始趋向于极限,轨迹跟踪最后得不到保证。设计的关节运动范围是完全满足这段轨迹规划的,但是在
什么是麦克纳姆轮 在竞赛机器人和特殊工种机器人中,全向移动经常是一个必需的功能。「全向移动」意味着可以在平面内做出任意方向平移同时自转的动作。为了实现全向移动,一般机器人会使用「全向轮」(Omni Wheel)或「麦克纳姆轮」(Mecanum Wheel)这两种特殊轮子。 全向轮与麦克纳姆轮的共同点在于他们都由两大部分组成:轮毂和辊子(roller)。轮毂是整个轮子的主体支架,辊子
英文原文链接:http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/#mathybits 注:这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释,如果你认真的读完本文,你将对卡尔曼滤波有一个更加清晰的认识,并且可以手推卡尔曼滤波。原文作者使用了漂亮的图片和颜色来阐明它的原理(读起来并不会因公式多而感到枯燥),所以请勇敢地读下去! 目录
基本概念: 1、状态方程: 某一时刻的状态用Xt表示,它是一个列向量,表征了当前位置Pt和当前速度Vt;上一时刻位置Pt-1和上一时刻速度Vt-1,由于卡尔曼滤波器是时域下的线性滤波器,故可以对状态矢量Xt进行改写: 状态预测公式: ,x^ 表示预测值或推测值,非实际值 状态转移矩阵Ft, 表示如何从上一时刻的状态来推测当前时刻的状态:
前言: 近些年来足式机器人在国内外发展的非常火热,其中控制方法可以说是百花齐放,在MIT开源其基于凸优化的MPC方法之前,许多小伙伴都是采用MIT在很早时候提出的Virtual Model Control(VMC)方法。该文主要讲述作者所提出的Virtual Suspension Model Control (VSMC)方法,并运用于点足站立平衡,代码已经开源,可以在本文(或者论文原文)最
70年代末,随着计算机的应用和传感技术的发展,移动机器人研究又出现了新的高潮。 特别是在80年代中期,设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司 开始研制移动机器人平台,这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台,从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现。 移动机器人目前已经遍布军事、工业、民用等各大领域,并还在不断的发展中,目前移
写在前面 调试完光电传感器之后就把他装到车子的前部和后部,在这篇文章里我将分享STM32F427IIH6芯片(RoboMaster A型)上运行的FreeRTOS系统通过串口+DMA方式接收传感器数据并且根据反馈数据调整机器人姿态的方法 场地图如下: 机器人后面的光电传感器: 机器人前面的光电传感器: 流程概述 上图是数据感知和姿态调整的大致流程图,接下来我将结合程序来为大家进行介绍
1. 简介 在移动机器人建图和导航过程中,提供相对准确的里程计信息非常关键,是后续很多工作的基础,因此需要对其进行测试保证没有严重的错误或偏差。实际中最可能发生错 误的地方在于机器人运动学公式有误,或者正负号不对,或者定义的坐标系之间方向不一致等。 整个移动机器人的控制结构如下图所示,其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接
目录 一、编码器简介 二、编码器工作原理 三、编码器分类 (1)增量式编码器 (2)绝对式编码器 四、编码器测量方案 一、采用单片机外部中断计数来实现计算 二、采用单片机的输入捕获,跟第一种方法类似 三、采用专用编码器接口 一、编码器简介 编码器是一种广泛使用的位置式传感器,它能够检测细微的运动,其输出为数字信号。编码器中应用最为广泛的就是光电编码器,可以用来进行角度的
路径规划算法总结 目录 1 自主机器人近距离操作运动规划体系 ········1.1 单个自主机器人的规划体系 ········1.2 多自主机器人协同规划体系 2 路径规划研究 ········2.1 图搜索法 ················2.1.1 可视图法 ················2.1.2 Dijkstra算法 ················2.1.3 A*
A*算法原理 A算法是一种经典的路径搜索算法,A算法的原理初学者可以去网上搜索算法原理详解,讲得很好 链接:http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 截图回忆 算法牛人或者进阶者,可能只是忘了算法的一些关键点,这里进行回顾 A*算法简单
前言 上一篇文章 “多机器人协同控制①——仿真平台搭建” 里已经介绍了多台Turtlebot3在Gazebo中的显示,这篇文章将写一个简单的程序实现单小车的轨迹运动,把整个流程打通一下,为后续的算法验证做一个准备。 1.单机运动 参考上一篇文章中的2.多机仿真,我们已经可以实现多台Turtlebot在Gazebo中运行,
描述 使用贝塞尔曲线生成路径 已知:若干个二维路径点(x, y),生成一段由一系列(x, y)点组成的点集 公式 网上有很多贝塞尔曲线的概念和知识,这里不做赘述 贝塞尔曲线上的路径点计算公式: 公式的理解: 假设我有6个点,按照点的顺序依次连
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