在现代工业、环境监控和城市安防应用中,多机器人系统(MRS)的应用日益广泛。相较于单一机器人系统,多机器人系统在执行复杂任务时不仅效率更高,而且对单一故障的鲁棒性更强。本文介绍了Tello无人机编队控制方法,设计了五架无人机的编队任务,并在物理中进行了实现。 通讯接口 可使用官方的Tello SDK通过电脑或手机无线2.4 GHz 802.11n WiFi连接控制无人机。无人机控制指令主要是通过U
为了方便进行无人机的编队演示,以及在各种场景下实现队形的灵活切换,开发了一套专门的上位机控制平台。本文将重点介绍应用于tello无人机的编队操作面板及其核心功能。 操作面板页面 下图展示了操作面板,其中包含5种编队动作和3个可选位置设定。用户可以根据实际需求选择动作,并对动作参数进行配置。该平台嵌入了两套通讯系统:仿真系统和物理系统。用户可以在仿真环境中验证动作的合理性和安全性,然后在物理系统中进
控制器设计篇 前面介绍了利用matlab实现系统的模型辨识,本篇将在运动学模型的基础上,采用Matlab工具箱进行位置控制器的设计,并在仿真环境中进行了实验验证,所采用的控制器设计流程也适用于其他控制对象,简要设计流程如下 数据采集:本文旨在进行位置控制。在完成无人机速度环和姿态环的基础上,输入激励信号,以尽可能引发被控对象的特性。可以通过三角函数叠加的方式进行激励信号的输入。同时,确定期望速
模型辨识篇 在实际的无人机系统中,控制器的设计至关重要,它直接影响无人机的稳定性和响应能力。然而,要设计出高效、可靠的控制器,首先必须准确理解无人机的动态行为,这就需要通过收集输入输出数据来辨识其运动学模型。运动学模型是描述无人机在空间中运动规律的数学模型,它通常包含了无人机的位置、速度、加速度以及与之相关的控制输入等参数。通过辨识运动学模型,能够理解无人机在受到不同控制输入时的响应方式,这对
上一篇介绍了Tello无人机仿真环境中的飞行控制,本篇将介绍tello无人机在物理系统中的轨迹跟踪,实现实物无人机的速度控制。本文采用的无人机为Tello TT,TELLO Talent由飞行器和拓展配件两部分组成。飞行器配备视觉定位系统,并集成飞控系统,能稳定悬停、飞行。可显示高清画面,并可实现拍照、录影、弹跳、全向翻滚以及一键飞行等功能。Tello相机可拍摄500万像素照片与720ρ高清视频
【Tello无人机】Tello飞行控制 上一篇介绍了Tello无人机的仿真环境搭建,本篇将介绍tello无人机在pybullet环境中的飞行控制,实现无人机的速度控制。本环境最终要实现强化学习算法下的飞行任务,故采用通用的gym接口进行环境搭建。 Gym环境接口 OpenAI Gym 包含许多有趣的环境,从具有经典控制任务的环境到可让你训练智能体玩 Atari 游戏的环境。但本文是想自己定义一
DJI Tello是一款小型、入门级的无人机,其小巧的机身内却隐藏着强大的功能,它可在实验室中安全飞行,搭载高清摄像头,具备图像追踪、定位等强大功能。此外,它还拥有丰富的API接口,支持ros、python、matlab等多种控制指令,为科研任务提供便利。本文将详细介绍如何利用pybullet搭建tello环境,以进行前期的算法仿真验证。 环境配置 PyBullet是一
在信息科学技术飞速发展的时代,工业生产规模越来越大,工艺、设备和过程越来越复杂,传统的建模方法已经很难达到对时间生产过程的精确控制。现代工业往往由多个生产过程有机联接,复杂程度较高,同时过程关键特性或者中间变量收到原料成分、运行工况、设备状态等多种不确定因素的干扰,容易随着生产环境的改变而改变,因此对其进行分析、建模、优化与控制都会面临极大的困难。所以建立准确、稳定的复杂工业过程预
波特图(Bode Plot)是一种用于描述线性控制系统频率响应的图形表示方法,通常用于分析和设计控制系统。它以控制系统的传递函数(或频域传递函数)为基础,将系统的幅频特性(振幅-频率响应)和相频特性(相位-频率响应)以图形的方式展示出来。可以根据波特图理解和评估系统的稳定性、性能和鲁棒性。 波特图可以指导控制器的设计。通过调整控制器的参数,可以改变系统的频率响应,以满足特定的性能要求。波特图提供了
FOC(Field-Oriented Control,磁场定向控制)是一种电机控制策略,又称矢量控制,是通过控制变频器输出电压的幅值和频率控制三相直流无刷电机的一种变频驱动控制方法。FOC 的实质是运用坐标变换将三相静止坐标系下的电机相电流转换到相对于转子磁极轴线静止的旋转坐标系上,通过控制旋转坐标系下的矢量大小和方向达到控制电机目的。 无刷电机 直流有刷电机指的是电机工作的时候,线圈和转换器
随着科技的迅猛发展,机器人技术正日益成为现实生活中的重要组成部分。而在机器人研究领域,仿真技术的应用扮演着不可或缺的角色。它不仅可以节约大量资源和成本,更为工程师和研究者提供了一个安全、高效的实验平台。在这个博客中,将探讨PyBullet仿真引擎,并着重介绍如何利用PyBullet进行四足机器狗的仿真。 PyBullet概述 PyBullet是一个开源的物理仿真引擎,
MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)是一种先进的控制算法,广泛应用于工业控制和自动化领域。它基于数学模型对系统进行预测,并在每个控制周期内通过优化算法选择最优控制输入,以实现系统的稳定和最优性。 最优控制的基本概念: 最优控制(optimal control)是指在给定约束条件下,通过调整系统的控制参数,使系统在某种性能指标下达到最佳状态的问题。最优
本文整理了自抗扰控制ADRC的由来及其原理,主要参考韩京清老师《自抗扰控制技术》。 PID控制: PID(Proportional-Integral-Derivative)控制是一种常见的反馈控制算法,被广泛应用于工业过程控制和自动化系统中。虽然PID控制具有很多优点,但也存在一些缺点,包括以下几点[参考自抗扰控制技术]: 1.直接以e=v-y的方式产生原始误差不太合理,这里控制目标v是
在本文中,我们将主要介绍Dijkstra算法和A*算法,从成本计算的角度出发,并逐步展开讨论。我们将从广度优先搜索开始,然后引入Dijkstra算法,与贪心算法进行比较,最终得出A*算法。 成本计算 在路径规划中,成本计算的一个主要因素是距离。距离可以作为一种衡量路径长短的度量指标,通常使用欧几里得距离、曼哈顿距离或其他合适的距离度量方法来计算。本文主要介绍欧几里得距离与曼哈顿距离。 欧几里
强化学习在仿真模拟环境中取得了较大成功,但在真实世界的实际系统中缺乏安全保证,无法有效的进行探索。针对传统深度强化学习在运动体训练过程中缺乏安全保证的问题,本文结合深度确定性策略梯度算法及控制障碍函数算法在事后经验回放的样本采样机制下提出了一种控制器的体系结构,无模型强化学习控制器在控制障碍函数的约束下进行在线学习,以确保学习过程中的安全性,同时为了解决奖励稀疏问题,引入了事后经验回放算法,对中间
【自动驾驶】使用强化学习玩赛车游戏 TORCS(The Open Racing Car Simulator)是一款自由开放源代码的赛车模拟器,可以在计算机上运行。它提供了一系列的汽车、赛道和物理模型,让用户可以模拟赛车比赛并进行测试。TORCS 还支持 AI 参与比赛,用户可以编写程序来驾驶赛车,这些程序可以使用多种编程语言编写,本文采用 Python编程,在windows系统下使用强化学习
四旋翼无人机飞行 无人机从起点出发飞向目标点,途径随机生成的障碍物源码:https://pan.baidu.com/s/1WgEJuvlQmXrNfNmNolwbGg? 基于控制避障函数(CBF)的四旋翼飞行控制 采用航点飞行,利用给定航点规划轨迹,从起点出发,沿着轨迹飞行,同时躲避轨迹上的障碍物源码: https://pan.baidu.com/s/1u4VasALLQ20
Carsim无人车横向LQR控制仿真 Carsim是一种专门用于车辆动力学仿真的软件,它可以模拟车辆在不同路面上的行驶状态,并提供悬挂、底盘、刹车、转向等多种参数来控制车辆的行驶。Carsim也支持与其他软件的联合仿真,如MATLAB等。本文将Carsim和Simulink联合仿真,即通过将Carsim模型与Simulink模型连接起来,使得在Simulink中设计的控制器可以直接影
MATLAB画小车 这里参考了robotarium库的代码 具体实现如下: my_gritsbot_patch函数,完成小车的图形绘制,可修改相关参数完成小车样式改变。 function [ patch_data ] = my_gritsbot_patch() %GRITSBOT_PATCH This is a helper function to generate patches
浮点数的储存形式 1. 浮点数的二进制表示 举个例子:4.25在这个浮点数中:4-整数部分,0.25-小数部分 整数部分-直接转换成二进制,即4表示(100) 2 ; 小数部分-将小数部分乘以2,取小数点前一位作为二进制的高位,对小数点后的部分执行相同的步骤,直到它变成1.0; 0.25 *2=0.500.5 *2=1.000.25=(01) 2 将整数和小数部分结合到一起
基于深度强化学习的视觉反馈机械臂抓取系统 机械臂抓取摆放及堆叠物体是智能工厂流水线上常见的工序,可以有效的提升生产效率,本文针对机械臂的抓取摆放、抓取堆叠等常见任务,结合深度强化学习及视觉反馈,采用AprilTag视觉标签、后视经验回放机制,实现了稀疏奖励下的机械臂的抓取任务,并针对本文的抓取场景提出了结合深度确定性策略梯度及后视经验回放的分段学习的算法,相比于传统控制算法,强化学习提高了抓取的
NVIDIA Jetson Xavier使用的aarch64架构是没法使用anaconda的,虽然可以自己编译,但是conda指令是没法编译到aarch64架构上运行的。不过有替代品,名字是miniforge。 miniforge下载进行安装 sh Mambaforge-4.9.2-7-Linux-aarch64_2.sh 过程回车继续 输入yes 安装完
虚拟机ubuntu16.04 安装ORB_SLAM3 一.依赖项 使用Pangolin进行可视化和用户界面的显示使用OpenCV进行图像处理特征提取(opencv的安装)Eigen3,g2o需要用,矩阵计算DBoW2 和 g2o,使用DBoW2库的修改版本来执行位置识别和g2o库来执行非线性优化 二.进行库安装 1、安装Pangolin(参考此博客)安装依赖包 sudo
使用强化学习完成运动体路径规划任务【sarsa】【Q-learning】 实现【sarsa】【Q-learning】算法路径规划任务 预期效果:到达绿色目标点 环境介绍 紫色为小车: 数学模型:[[np.cos(theta), 0],[np.sin(theta), 0],[0, 1.0]] 红色为障碍物: 碰撞:-5.0 绿色为目标区域: 到达:+2.0 其他奖励:
相关程序代码请参考: Keras搭建YoloV4-Tiny目标检测平台windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置 配置树莓派的运行环境 下载Keras==2.1.5 pip3 install Keras==2.1.5 树莓派没有GPU环境,因此下载CPU版,tensorflow==1.13.1 pip3 install tensorflow
更正一下公式24H=C^T \bar{Q} C+\bar{R}
可行的,作为位置控制器即可,在实物中也实验了
我现在重写了这个库,就是个udp通讯,直接发送rc命令即可,在定位系统下的话做了个系统辨识,把速度控制器设计出来,这样给定速度与实际速度是一样的,因为他这个rc命令的速度不太准,然后外环位置控制就可以编队了,我也写了个编队的上位机,在其他博客
我们最近也在做多机控制,多个tello
也是tello无人机吗
不是,NatNetClient是optitrack定位系统官方的一个包
完整代码链接:http://generatelink.xam.ink/change/makeurl/changeurl/11739
源码:http://generatelink.xam.ink/change/makeurl/changeurl/11738
我这个最后没有用强化学习实现,只是用quadruped_simulation库加了一个障碍函数避障
什么强化学习代码?
代码可以查看我的一篇博文基于强化学习的运动体路径规划任务【sarsa】【Q-learning】https://www.guyuehome.com/42286
这个可能根据你的实验需求来设计,正常你的下层闭环回路(速度环,转向环)完成时,直接控制小车的速度及转向角即可,这样强化学习网络的输出即为速度和转向角,根据当前小车的状态,给出速度,转向角,进行不断学习探索,最终获得最高奖励
urdf模型可能有问题,单独加载一下试试,如果有问题可以参考开源的模型进行修改,是不是关节连接位置不对
可以,标明出处古月居就可以
可以的,很荣幸能得到认可
请问一下您是怎么做的抓取呢,他家这个机器人爪子好像没有开放控制接口
已发送
可以
https://github.com/VincentWong3/automated-driving-control
确实
这个是训练部分,但没整理,有点乱链接: https://pan.baidu.com/s/1Hl15Ysa7iiIQFLvLt9X2Rw?pwd=gy9e 提取码: gy9e
源码下载地址:https://download.csdn.net/download/weixin_42985452/87736944
加油,一起学习
【古月居-开源项目OriginBot仿真导航-哔哩哔哩】 https://b23.tv/0pSxMXS
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