1. 前言 大多数人可能没听说过秀丽隐杆线虫,然而对于从事生物学研究的人来说,它可是个大明星,至少两个诺贝尔奖要归功于它。秀丽隐杆线虫是第一个基因组被测绘出来的生物,也是目前世界上唯一被完整绘制出神经网络的生物,也就是说我们知道这种虫子有多少个神经元、神经元之间是怎么连接的、甚至连接的类型和强度都被测量出来了。基于这些知识,我们可以在计算机中创造一个虚拟的虫子大脑,观察它的反应。线虫有望成为第
目的 本文详细介绍Frenet坐标系下的无人车轨迹规划方法,并探讨在ROS下的代码实现。 一、前言 Frenet坐标系下的无人车轨迹规划方法(简称Frenet方法)是 Moritz Werling 在2010年的论文《Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frene´t Frame》中提出的,由于其
如果没有安装move_base基础库需要安装,安装步骤如下: sudo apt install ros-kinetic-move-base ros-kinetic-move-base-msgs ros-kinetic-move-base-flex ros-kinetic-move-base-to-manip sudo apt install ros-kinetic-navigation ros-k
1 源代码编译 混合A*算法实现采用的是Github上 karlkurzer 的版本,下载和编译过程如下。新建并运行脚本即可实现傻瓜式一键安装,非常简单。 #!/bin/bash mkdir -p ~/HybridAStar/src cd ~/HybridAStar/src git clone https://github.com/karlkurzer/path_planner.git cd
NAV350简介 NAV系列激光传感器有4个型号,他们的区别在于:NAV310输出原始数据,适合SLAM自然轮廓导航(与LMS511差不多)、NAV340和NAV245输出反射板的坐标,厂家自己做定位算法、而NAV350直接输出传感器自己的位姿坐标,用户不需要编程就可以直接用来给AGV定位。NAV350是专门用于反射板定位的,其最大扫描距离可达70米(NAV310最远可达280米),如下图所
目的 轮式移动机器人(主要针对汽车)的镇定和跟踪控制理论和方法入门。 1 前言 如果你常看历史剧可能会发现一个有意思的现象,古代的车几乎都是两轮形式的。不管是东方还是西方,超过两轮的车很少见到。这是为什么呢?究其原因当然有很多,但最主要的可能是古人一直没弄明白多车轮(三轮以上)的车怎么拐弯。可别小看这个问题,车辆转弯不是那么容易的,每个车轮的速度、角度必须满足一定的运动关系。车轮的发明
1 topic名不一致 如果你的topic名中包含空格,例如将 ros::Subscriber odom_sub = nh.subscribe("/odometry", 10, odomCallback); 写成了下面的样子(/odometry后面多了个空格)。 ros::Subscriber odom_sub = nh.subscribe("/odometry ", 10, odomCal
在Matlab中仿真好的程序可以直接导入到PLC中,省去我们重新编程的时间,本文就通过一个简单的PID控制的例子来演示这一过程。 1 Matlab中的操作 在Matlab(2019b版本)中点击Simulink图标就能看到Simulink的启动页面,在搜索框中输入PID即可找到软件自带的例子,如下图所示。我们就以此为例进行讲解。 这个例子比较简单,只有一个PID控制器和一个二阶阻尼系统
目的 本文手把手教你在 Mathematica 科学计算软件中搭建机器人的仿真环境,具体包括以下内容: 1 导入机械臂的三维模型 2 正\逆运动学仿真 3 碰撞检测 4 轨迹规划 5 正\逆动力学仿真 6 运动控制 文中的代码和模型文件点击此处下载,或者此处:https://github.com/robinvista/Mathematica 。使用的软件版本是 Math
在调试ROS程序时,经常需要运行多个节点程序,如果每个都打开一个终端然后输入指令非常繁琐,可以写一个脚本文件,每次运行这个脚本就能一次运行多个节点,方便高效。方法来自于链接。其实就是利用ubuntu中的terminator小程序,安装方法如下: sudo apt-get install terminator 安装好以后在~/.config/terminator路径下的config是它的配置文件
1 如何安装 1.1 简单方法 最省事的方法是用下面的指令安装,但缺点是你没法修改程序,因为安装的是编译后的二进制文件。 sudo apt-get install ros-kinetic-teb-local-planner sudo apt-get install ros-kinetic-teb-local-planner-tutorials 安装路径在:/opt/ros/kin
本文主要讲百度Apollo无人车项目中A*算法的C++实现。 Apollo中有两个地方使用了A*算法,如下。至于为啥不把两个A*算法写成一个统一而且通用的库呢,可能是不方便吧,因为里面有很多细节处理不一样。 1. 在路由规划模块 routing 中:modules\routing\strategy\a_star_strategy.cc 2. 在开放场地局部轨迹规划模块 open_spa
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
1 ROS驱动 在ROS中没有直接的Tim561驱动,一般是修改自sick_tim包中的Tim551,但是Tim551与Tim561参数不同(Tim561的角度分辨率是0.33°,而Tim551是1°),我们要检验一下有没有问题。 在ROS中,激光雷达消息scan数据如下,该传感器主要返回两类数据:距离值ranges和反射强度值intensities。 header: seq:
目的 首先介绍AGV调度中的基本概念和主要问题,然后分析现有调度方法的特点。 上图由Mathematica制作 1 AGV及其调度问题 1.1 AGV是什么? 国家标准[1]对AGV 的定义是:AGV(Automated Guided Vehicle 自动导引车):装备有电磁或光学等自动导引装置,由计算机控制,以轮式移动为特征,自带动力或动力转换装置,并且能够沿规定的导引路径自动行驶的运
目的 本文介绍机器人单关节轨迹规划中常用的几种方式。 1 多项式 多项式是最简单的函数了,一般用五次多项式表示一段轨迹[1] ,因为它刚好有6个系数,而我们的边界条件也是6个:起点和终点的位置s 0、s T,起点和终点的速度s˙0 、s˙T ,再加上起点和终点的加速度s¨0 、s¨T 。 通过求解这组线性方程就可以得到6个系数。 我们可以调整边界条件来观察曲线的形状,如下图。可见位置
目的 对AGV循迹过程进行分析,探讨轨道对AGV性能的要求,为设计参考轨道提供指导。 AGV被称为自动导引车,那么它是如何实现自动导引的呢?一般的AGV通过安装在车体中轴首尾两端的传感器检测地面上铺设的轨道,随后调整驱动轮的角度或者速度实现对轨道的跟随,以此实现自动导引。本文研究行驶轨道与AGV运动性能的关系。 1 正弦曲线 首先来看正弦曲线,如下图所示。其中两个箭头的起点位于AGV中
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