首先感谢古月居转载我的文章,但是本文有很多乱码和不清晰的地方影响阅读体验,如果对本文感兴趣,欢迎大家去看我的知乎原帖,同时欢迎留言讨论! 现代机器人学:力学,规划,控制读书笔记 感谢大家的收藏和阅读,再省视写的所有帖子,内部的一些符号以及表述需要维护,答主会统一维护一下,喜欢就点个赞吧(doge)! 同时也欢迎关注我,学习过程会不断更新 读书笔记以梳理Modern Robotics: Mecha
一、Planning Request Adapters Planning Request Adapters为规划处理适配器,用于处理运动规划(motion_planer)请求(before plan)和响应(after plan)的数据。 注意:不同版本ROS提供的适配器略有不同,如果需要使用新版本ROS或者自定义适配器,需要根据流程配置。 moveit_ros 二、自定义适配器 自定义适配器
写在前面 之前已经完成了MNIST数据的获取,机器学习的数据预处理中包括数据清理(离散缺失值等处理),数据合成(将多个数据集合成单个数据集等处理),数据归约(降维等操作),数据变换(归一化等操作),MNIST数据集已经将数据清理,数据合成做好了,因此我们还需要做的就是数据归约和数据变换了,今天这篇文章主要进行数据降维的分析以及神经网络的建立。 MNIST图片 首先我们来看一下MNIST数据集里的图
冒泡排序(短冒泡排序) import numpy as np import time def bubble_sort(alist): for passnum in range(len(alist) - 1, 0, -1): for i in range(passnum): if alist[i] > alist[i + 1]:
谐波减速器是工业机器人三大核心部件之一,也是目前技术壁垒最高的关键零部件之一。其实减速器对于机械专业的我们来说一点都不陌生,是专业课中的常见户,课程设计、机械制图都离不开它的影子,如图1.精密减速器按照结构可以分为谐波齿轮减速机、RV(旋转矢量)减速机、摆线针轮减速机、精密行星齿轮减速机和滤波齿轮减速机,其本身的作用其实就是降低运动速度增加扭矩,目的是提高运动精度,保证运动过程的稳定和可靠,但是控
本系列文章主要与大家简要分享一下,我在AD学习过程中的一些学习笔记,本篇文章主要是对前四篇文章的补充。 本系列文章链接: ——————————————————————————————————————- Altium Designer 2020 学习笔记(一)——-原理图及原理图库部分(配动态图操作演示) Altium Designer 2020 学习笔记(二)———PCB库部分(配
ROS2_Foxy学习4——常用工具 1 rqt 1.1 安装 1.2 rqt_graph 1.3 rqt_console 2 launch file 3 ros2bag 1 rqt 1.1 安装 不同的版本 安装方式不同。 # apt2.0 Ubuntu 20.04 and newer $ sudo apt update $ sudo apt install ~nros-
Ubuntu18.04切换python版本python版本切换首先列举出系统可用python版本: update-alternatives --list python 2. 查看当前所有可用python版本的优先级: sudo update-alternatives --config python 可以看到当前选择的是0号python2作为当前python版本,输入3后即可将系统pytho
*课程资料请到微信公众号“古月居”后台回复“仿真控制资料”获取 该课程已开通专门交流答疑区,点击这里,发帖提问交流 课程目的 Webots是一款开源且支持多平台的机器人仿真软件,涵盖机器人建模,编程和仿真功能,具有开源免费、器件和文档丰富并且支持多操作系统和编程语言。 本课程将以Webots为物理仿真引擎,使用QtCreator作为IDE, 基于ROS实现Robotis OP3机器人的关节和步
目录 一、项目背景 二、数据挖掘技术的应用 三、实验数据探索分析 四、特征工程 五、LightGBM模型预测 六、总结 一、项目背景 1、作者说 我们在学习一项技术时候,实际上非常希望能够通过实战训练来检验自己的学习成果,并发现不足进一步提升自己。有关注阅读我的文章的朋友应该知道我个人更喜欢在实战的案例中学习,因此,这一篇我将完整地分享自己在项目中的学习过程,这个题目为《基于机器学习模型的二手车交
系列文章【智能车Code review】—曲率计算、最小二乘法拟合智能车复工日记【1】——菜单索引回顾智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID智能车复工日记【3】:图像处理——基本扫线和基本特征提取和十字补线 智能车复工日记【4】:关于图像的上下位机的调整问题总结智能车复工日记【5】:起跑线的识别与车库入库智能车复工日记【6】:有bug的模糊PID记
归一化后,RS曲线的起点必定在车辆坐标系原点,终点转换至车辆坐标系后,剩下的就是求解起点A到终点B的路径。 另外,由于归一化,已知条件还有一条,就是半径必定是1;上一节说到,RS曲线共有48种曲线类型,通过对称性,不用写48种计算公式,只需要编写9种(可能没数对,但意思正确)。 至此,RS变成了在车辆坐标系下,已知起点,终点,旋转半径长度,固定曲线类型,而求解路径长度的平面几何计算题; 由于已经预
智能车图像部分——摄像头寻迹(学习笔记) (1)摄像头基本原理 ·中断处理pclk 每输出一个像素值产生一次href 每输出完一行产生一次vsync 每输出一场产生一次·DMA传输摄像头初始化函数LQMT9V034-Init(void)中初始化DMA采集 (2)摄像头图像处理 ·图像二值化(灰度图像变成黑白的图像,便于处理)*二值化的方法: 1.设定固定阈值,大于阈值设定255白色,小于阈值设定0
写在前面 做为我的第一个机器学习的练手项目,我选择了较为简单的MNIST手写字符集识别,因为MNIST在网上是开源的,但是我们需要将其处理成模型可使用的格式,因此这篇文章我就分享我的MNIST字符集下载以及数据集成过程。 conda下载tensorflow 在pycharm的这个地方可以通过命令行下载tensorflow: 通过命令conda install tensorflow之后,可能会报下
这篇博客的开头我想解释下我的想法,本人是十三届参赛选手,在十三届的时候我做了下调研,一些国一、国二的3米大佬队伍并没有说在选型的器件上高级很多(这里请贝壳等大佬学校绕行),都很普通。所以据此做了以下的选型。 车模:C车模(由于十三届为B车模,所以后面推文将以B车模去写)舵机:C车模---S3010(B车模---SD-5)摄像头:鹰眼(虽然今年可能会大部分使用MT9V034,但是我认为这款摄像头不
【导读】 在这一系列的V-REP自学笔记中,我们定了一个小目标,完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程,控制机器人从A点抓取物品,然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上,这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者,可以在文末找到往期文章地址。 V-REP自学笔记是一个系列教程,都将发布在专栏:AI与机
深度学习之RNN RNN基本概述 RNN的优势及结构形式 RNN的前向传播过程 BPTT算法 LSTM GRU:LSTM的变体 双向RNN RNN基本概述 我们首先看一下百度百科对于RNN的解释:循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)
前言 上一篇中围绕一个简单的扩展卡尔曼滤波算法的实现案例阐述。本篇主要针对两种不同的导航系统进行展开讨论——松组合与紧组合导航系统。 捷联惯导系统(SINS)利用陀螺仪、加速度计等惯性器件进行目标的位置、速度估计,其缺点是误差随时间累积。全球定位系统(GPS)定位和测速精度较高,然而其信号有可能中断或受干扰,造成短时间无法正常使用的情况,因此,将SINS与GPS进行优势互补,即组成组合导航系统。
系列文章 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾 智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID 智能车复工日记【3】:图像处理——基本扫线和基本特征提取和十字补线 智能车复工日记【4】:关于图像的上下位机的调整问题总结 智能车复工日记【5】:起跑线的识别与车库入库 智能车复工日记【6】:有bug的模糊PID记录 智能车复工日记【7】:关于会车的图像问题 智
当我们采集好数据集后,我们需要将其上传到Edge Impluse里。但是当输入API key时,可能会出现创建SSL上下文错误的问题。 这种情况有的电脑关闭防火墙可以解决问题,但是在我的电脑上并没有起到相应的效果。 我们可以直接在Edge Impluse里上传,具体操作如下: 首先选择Data acquisition,点击Collected data左边的箭头(Upload existing da
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