1 模拟退火法的理解 模拟退火法作为一种启发式搜索方法,与蒙特卡罗法、枚举法等盲目搜索方法相以区别的地方,即它可以利用搜索过程中的信息来改进搜索的策略,因此启发式搜索方法的特点就是,它有助于加速求解的过程,它可以找到较优解,但是却不一定能找到最优解,这个结论在之后的内容中再加以说明。 1.1 爬山法 爬山法作为一种局部寻优算法,主要的步骤:(1)在解空间中随机生成一个初始解;(2)在初始
libmodbus在Windows端Qt 5上的使用注意事项 本人在制作软件时,要用到modbus通讯,就找了有关modbus通讯的资料,但是看过后觉得有些问题跟别人遇到的不太一样,所以就自己整理一下。 libmodbus库文件的下载和编译 libmodbus作为modbus的库,在官网上可直接下载,网上资料建议都是下载libmodbus-3.0.6.tar.gz版本,不过在官网上只找到了3
ROS理论与实践——二、ROS基础 前言 一、创建工作空间 1 什么是工作空间 2 创建流程 二、创建功能包 1 创建命令 2 创建流程 三、ROS通信编程 1 话题编程 1.1 话题编程流程 1.2 自定义话题 2 服务编程 2.1 服务编程流程 2.2 实例 3 动作编程
ROS理论与实践—— 一 、初识ROS 初识ROS ROS理论与实践—— 一 、初识ROS 前言 一、ROS是什么? 二、ROS安装 1 安装方法 2 初次实践 三、ROS命令小结 1 ROS中的节点 2 ROS中的话题 3 ROS中的消息 4 ROS中的services和Parameters 5 ROS中的roslaunch
ROS理论与实践——三、机器人系统设计 前言 一、机器人的定义与组成 1 机器人的定义 2 机器人的组成 二、URDF机器人建模 1 URDF是什么? 1.1 URDF模型中的link标签 1.2 URDF模型中的joint标签 1.3 URDF模型中的根标签 2 URDF建模 2.1 launch启动文件的编写 2.2
无人驾驶运动学模型——线性时变模型预测控制的思路推演过程 在做MPC仿真时,有些代码看不太懂,就去重翻了龚建伟的《无人驾驶车辆模型预测控制》这本书,怎么说呢,这么说吧,应该说它是目前为止讲MPC讲得比较清楚的书了,但是书中的推导过程有些给省略了,我看了好多次了还是看着费劲。昨天我又在B站搜了一下有关模型推导至仿真计算的,B站博主讲了许久,还是讲错了,最后又重新总结修正了下,(说明这个还真不好讲)
ROS理论与实践——四、机器人仿真 前言 一、URDF模型优化 1 xacro模型文件使用方法 1.1 常量定义 1.2 数学计算 1.3 宏定义 1.4 文件包含 2 xacro模型文件运行 3 xacro模型显示 二、rviz仿真 1 ArbotiX底层控制板 1.1 安装ArbotiX 1.2 配置ArbotiX
无人驾驶轨迹跟踪仿真——线性时变模型预测代码详解 对照推导的公式,对代码进行一一详细注解,方便学习代码的同学。该代码为龚建伟《无人驾驶车辆模型预测控制》中第3章3.3.3的例子。 1 公式推导 这一部分的推导过程,比我上一篇文章的推导较简单一些,主要表现在三个方面:第1是控制量由前轮转角δ变成了角速度ω,第2是没有对状态量和控制量进行组合,第3是代价函数没有添加松弛变量。具体的推导过程,我放
没有
按照原代码运行时,只有ares1一个运行,剩下两个机器人都原地不动,而且终端一直显示"ares2" passed to lookupTransform argument target_frame does not exist. "ares3" passed to lookupTransform argument target_frame does not exist. 想问一下,这个是哪里的问题?
按照文中的设置,把全局名称改为了相对名称,单独控制一个机器人时,但是没有任何反应,然而同时控制多个机器人时,则没问题,不知文中是否省略了什么设置。
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