上节讲解机器人相关建模语言URDF和xacro,并用丰富的案例做实践 中节讲解控制器,重点是ros_control 下节主要介绍gazebo,讲解如何构建仿真环境、机器人如何在仿真环境中的 一、gazebo机器人仿真 首先将,机器人模型倒入到gazebo中,具体如下launch文件: <launch> <!--
第七章建模与仿真分为上、中、下三节。 上节讲解机器人相关建模语言URDF和xacro,并用丰富的案例做实践 中节讲解控制器,重点是ros_control 下节主要介绍gazebo,讲解机器人如何在仿真环境中的运动 一、ROS_Control 针对不同机器人,ros_control提供多种类型控制器。控制器接口不相同,所以ros_control提供一个硬件抽象层,专门管理机
介绍 自下而上的分析实体机器人(差分轮速机器人)搭建中的关键过程。 一、底盘主控板 本部分搭建实体机器人ros底盘:与ros相关的控制系统部分。 底盘上的STM32主控板需要拥有如下处理功能。 执行机构: 两个直流电机带动主动轮。驱动系统: 电源子系统:维护整个机器人的电源需求 电机驱动: 电机驱动模块(控制信号 - > 电信号) + 电机控制模块 (电信号 -> 控制信号
第七章建模与仿真分为上、中、下三节。 上节讲解机器人相关建模语言URDF和xacro,并用丰富的案例做实践 中节讲解控制器,包括ros_control, ArbotiX差分控制器 下节主要介绍gazebo,机器人如何在仿真环境中的运动 一、URDF—机器人描述语言 URDF是机器人模型的描述格式,包括机器人刚体外观、物理属性、关节类型等。 1. URDF相关标签 在urdf中,描述机
关于navigation的基本介绍,已经足够入门者学习使用。 其中最难理解的部分我认为是/odom这个frame。因为他有点反人类直觉。 odometry是通过航迹推算算出来的机器人位姿。但是,想要表明机器人位姿,必须有两个坐标系的相对关系才能表示出来对吧?那这个推算的位姿就是/odom_frame和/bae_frame之间的tf变换。如下图中1部分所示。 同样机器人与真实环境之间也有一个
之前在ros基础系列中的第三章,我们详细讲解了ROS系统中的参数配置。 ROS的参数服务器有缺陷:talker向master更改了参数数值,如果listener不去重新查询的话,仍然保持原来数值。 本节我们来详细探究下,在ros中如何实现动态配置参数。 一、创建配置文件 以global_planner中使用的.cfg文件为分析对象: 首先需要在对应package下建立cfg文件夹,然后在文
本文内容仅仅在树霉派4b上完成验证。不能保证在其他所有机型上都能成功。 1. 获取小车ip地址 第一步获取ip地址,使得可以ssh登陆。 有屏幕:不多说 无屏幕:通过将树莓派网线口插在路由器上,通过路由器获取。然后通过ssh远程登陆。 第二步: 进入终端配置wifi sudo vim /etc/netplan/80-cloud-init.yaml 修改 access-points 为你路由
本文的目的是解决如下几个问题: 清楚ros帮我们做了哪些便利工作?与传统C++编写多态代码有多少区别? 如何自定义一个插件基类,如何替换别人的插件? 一、 概念 ROS中的插件就是可以动态加载(运行时加载)的扩展功能类。实现的原理是基于C++多态。这些插件在ROS里catkin编译系统能够被认出,并且可以和其他node节点耦合。插件不需要提前链接到ROS的程序上,运行时候加载就可以
本文基于前几篇对highway场景的介绍,来说明如何实现自定义仿真场景。 1. set up files 定义自己的Env.py,继承AbstractEnv 抽象类中的几个重点函数: default_config():配置文件的载入 define_spaces():选择observation和action类型 step():按照策略更新频率执行action rende
1. Gym openAI出品。里面有游戏、机器人、交互等强化学习的应用。 github地址官网地址 与gazebo的接口: github: gym-gazebo 2. Baseline 提供强化学习算法的高质量实现。github地址 3. pytorch中的例子 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_
在用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env(2): obs,action,dynamics中,我们详细说明仿真环境中的环境如何构建, 车辆的action都有哪些,如何对车辆进行运动学建模以及进行相应的横纵向控制。 本文,我们来说明用于强化学习的奖励机制,以及整个仿真环境构建的图形学基础。 I、Rewards 选择合适的奖励function来驱动实现最优的驾驶行为,这不
在用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env(1)中,我们简要说明如何使用该仿真场景。 本文重心为关键的场景配置说明。 I、Observation 所有的环境都包含观测模型。可以通过config来配置对应模型。 观测就是使用一种合适的数学模型将周围交互环境表征出来。对应到强化学习中的state!比如car的位置朝向起点、终点等特征。 1. kinematic 最常
在强化学习过程中,一个可交互,可定制,直观的交互场景必不可少。 最近发现一个自动驾驶的虚拟环境,本文主要来说明下如何使用该environment 具体项目的github地址 一、 定制环境 quickly experience 如下代码可以快速创建一个env import gym import highway_env from matplotlib import pyplot as plt
前言 在之前的博文中,有详细说明MDP。本文用一个简单易懂的赌徒问题,作为例子,说明如何实现MDP的相关算法。如何求解出最优策略。 1. 问题描述 赌徒下注猜测一系列抛硬币的结果。 如果正面朝上,则他获得该次下注的钱。如果背面朝上,则失去这一次下注的钱。 当赌徒获利100元,或者输光的时候,游戏结束。 2. 问题建模 该问题可以表述为非折扣的分幕式有限MDP。 状态S:赌徒的赌资 S ∈
前言 本文重点介绍MDP,因为MDP是目前最适合表征强化学习问题的模型。 一个具体的赌徒例子,来说明强化学习的算法如何与MDP构建联系,并且求解出最优策略。链接如下:link 一、马尔可夫性 其假设未来的状态仅取决与当前的状态。过去与未来无关。 P [ S t + 1 ∣ S t ] = P [ S t + 1 ∣ S 1 , . . . , S t ] P[S_{t+1}|S_t]=P[
一、强化学习描述 1. 算法定义 强化学习算法是在不确定环境中,通过与环境的不断交互,来不断优化自身策略的算法。 2. 算法特点 数据是序列分布而非独立同分布 agent的行为会影响后续的数据分布 没有supervisor,仅仅是每幕最后的reword 无法立即获得反馈,feedback是延迟的 整个过程是一个序列,比如金融投资,比如控制机器人移动等。整个决策序列最终是要实现综合的re
前言 局部路径规划器teb_local_planner详解4:关于代价地图中,我们介绍了如何使用costmap_converter 本章,我们来详细看下,对于不同的robot model ,teb是如何进行规划的。 car-like robots 一、轨迹优化项 添加non-holomomic约束:限制最大转向角 重要参数: ~<name>/min_turning_radius
前言在局部路径规划器teb_local_planner详解5:关于car-like robots中,我们介绍了与car-like机器人模型相关的参数,说明了在对接底盘的时候需要注意底盘接收的控制指令格式。我们还介绍了holonomic robot应该配置的参数。 本章主要描述teb中处理动态障碍物的方法,最后会讲些teb相关的问题 一、相关参数重要参数: ~<name>/include
局部路径规划器teb_local_planner详解4:关于costmap_converter前言一、代价地图的转换二、 示例前言局部路径规划器teb_local_planner详解3:跟随全局planner中,我们详细介绍了与global_planner相关的参数。 本章我们来teb算法中与代价地图相关的内容。 一、代价地图的转换使用costmap_converter插件,将costmap2d中
局部路径规划器teb_local_planner详解3:跟随全局planner 前言 一、相关优化项二、与topologies相关的参数 前言 在局部路径规划器teb_local_planner详解2:关于避障中,我们对teb的避障策略做了详细清晰的描述。 本章,我们来研究下teb如何跟随global plan 一、相关优化项 先看优化器如何处理via-points 相关参数: global_
teb详解系列前言 局部路径规划器teb_local_planner详解之初识teb中,我们初步认识了teb算法,知道如何在move_base中实现运行。 本部分我们详细探讨,TEB避障的实现,以及与避障相关的各个参数对算法性能表现的影响。 一、 避障 1. 避障约束避障是整个轨迹优化的一部分。优化的目的是寻找代价最小的轨迹解决方案。 teb算法将避障硬约束转换为软约束。举个例子如图所示: 上图
nav_core中提供了局部路径规划接口。teb_local_planner是一个基于优化的局部轨迹规划器。 支持差分模型,car-like模型 一、初步认识 参数enable_homotopy_class_planning表明,是否输出多条轨迹。也就是配置中的HCPlanning 我们来启动查看下效果: roslaunch teb_local_planner test_optim_node.l
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