协作机器人物理交互行为/场景描述及其控制性能 协作机器人是设计用来与人类协同工作的机器人。它们通常具有传感器和智能控制系统，可以感知和响应外部环境以协助人类完成任务。物理交互涉及机器人与物体或人类之间的实际物理接触和合作。这包括共同搬运、装配、传递物体等任务。协作机器人的物理交互行为旨在提高工作效率、安全性和任务完成质量，通常需要高度精确的力控制、位置控制和感知技术。 物理交互行
简介先进技术部门正在研究多模态强化学习，包括相机图像和触觉传感器。除其他外，要实现所谓的Sim2Real，其中模拟器中的强化学习结果也在实际机器上运行，必须协作操作真实机器的机械臂和相机。因此，在这种情况下，我们使用ROS测试了链接的6轴机械臂myCobot（由大象机器人制造）和深度摄像头RealSense D455（由英特尔制造），流程和结果将在下面详细描述。 操作环境： PC：Ubuntu
IntroductionHi,guys.今天我们来介绍一下人工智能下棋，我们将用机械臂来作为对手跟你进行下棋。 人工智能下棋的研究可以追溯到20世纪50年代。当时，计算机科学家开始探索如何编写程序，使计算机能够下象棋。其中最著名的例子是由IBM研发的Deep Blue，它在1997年以3.5-2.5的成绩击败了当时的世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。 人工智能下棋，就好像给电脑一个思考的方式让它在比赛
Introduction随着时代的进步，各种精密的机械臂，人形机器人不断的问世。我们即将迎来到处都是机器人的高科技时代。为了跟上时代的脚步，我最近入手了一台myCobot pro 600机械臂，我主要是想要用它来学习机械臂相关得控制以及机器视觉的项目，给以后的实践中在本文中，我将记录使用myCobot pro 600结合深度相机来实现物体得跟踪以及抓取。 接下来我会介绍我使用到的设备Equipme
简介 先进技术部门正在研究多模态强化学习，包括相机图像和触觉传感器。除其他外，要实现所谓的Sim2Real，其中模拟器中的强化学习结果也在实际机器上运行，必须协作操作真实机器的机械臂和相机。因此，在这种情况下，我们使用ROS测试了链接的6轴机械臂myCobot（由大象机器人制造）和深度摄像头RealSense D455（由英特尔制造），流程和结果将在下面详细描述。 操作环境： PC：Ubunt
协作机器人（力控/力估计）特性与力控算法实现原理 协作机器人对于人机交互的研究是非常重要的，本篇博文旨在介绍协作机器人相关技术领域的知识。首先协作机器人（Collaborative robot）指被设计成可以在协作区域内与人直接进行交互的机器人。与传统机器人不同，协作机器人具有很强的独立性，机器人和人之间可以互换，在生产过程中灵活性非常高。不过其缺点也很明显，在与人协作过程中，为保
力控机器人原理及力控制实现 力控机器人是一种能够感知力量并具有实时控制能力的机器人系统。它们可以在与人类进行精准协作和合作时，将力传感技术（Force Sensing Technology）和控制算法（Control Algorithm）结合起来，实现高度灵活和精确的操作。 这些机器人通常被用于各种高要求的工作场景中，如精密装配、半导体制造、医疗手术等。通过力控技
雅可比矩阵是一个矢量的每一个元素对另一个矢量的每一个元素进行偏微分而组成的矩阵。 可以用来对两个矢量之间的非线性关系进行局部线性化。 机器人学中，雅可比矩阵指的则是机器人末端(end-effector)的位姿（位置与姿态）与机器人各个关节位置值的偏微分关系。 同样， 雅克比矩阵可建立关节运动与手运动之间的联系： 雅克比矩阵的逆 从机器人关节上的微分运动 （或速度） ，得到手的微分运动
进入之前需要掌握基础的矩阵理论 机械臂坐标系系统 机械臂通常使用多种坐标系来描述其运动和控制。这些坐标系可以帮助机械臂执行复杂的任务，包括定位和姿态控制。以下是一些常见的机械臂坐标系系统： 1. 基底坐标系（Base Coordinate System）：基底坐标系是机械臂的固定部分的坐标系，通常是整个机械臂的参考点; 机械臂的所有运动都是相对于基底坐标系进行的。 2. 关节坐标系（Jo
小米微电机介绍： 如图： 最近准备手搓一只机器狗，刚好小米微电机发布，价格和性能都挺合适，那就用这个电机做狗的关节电机。 机器狗腿部机械结构设计: 整体设计概览： 小腿传动机构 小腿关节电机置于大腿根部，这样可以有效的减少腿部重量，可以使腿部运动更灵活更轻便。电机通过同步带和小腿连接传动，那么为什么选用同步带作为小腿的动力传动呢？ 同步带(
机器人参考信号跟踪性能与抗扰动性能测试 机器人能够实现参考信号的轨迹跟踪是非常的重要，并且在外部环境作用下需要进行抗扰动的控制设计。本次博文主要介绍机器人跟踪性能与抗扰动性能。机器人参考信号跟踪性能与抗扰动性能是评估机器人控制系统的重要指标，可以通过不同的输入参考信号来实现机器人控制系统跟踪性能的测试！ 参考信号跟踪性能测试： 设定一个理想
本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》 目录 1 函数高阶信息的介绍2 函数高阶信息的计算 1 函数高阶信息的介绍 hessian矩阵是对称矩阵，最后一个公式是函数关于0的泰勒展开负梯度是函数下降的最快方向注意区分Hessian矩阵与Jacobian矩阵，Hessian矩阵对应的函数是向量映射到标量，矩阵元素是二阶信息，而Jacobian矩阵对应的函数是向量映射到向量，矩阵元素是一阶
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，
右手坐标系，空间点绕轴旋转公式&程序[Python和C++程序] 1 右手坐标系 1.1 旋转90度是什么样的 2 XYZ空间内某点绕X、Y、Z轴旋转一次 2.1 XYZ空间内某点绕Z轴旋转γ角 2.2 XYZ空间内某点绕Y轴旋转β角 2.3 XYZ空间内某点绕X轴旋转α角 1 右手坐标系 右手坐标系如下图： X：拇指指向X轴
力控机器人物理交互中阻抗控制的势与流（effort and flow） 力控机器人是一种能够感知和控制外部力或力矩作用的机器人系统。它具有实时感知和响应外部力的能力，通过传感器和控制算法实现对力的测量和控制，以实现与环境或人类用户的交互和协作。 力控机器人的内涵主要包括以下几个方面： 力感知：力控机器人通过装备力传感器或力/力矩传感器来感知外部施加在其末端执行器或传动装置
力控机器人物理交互（直接力、阻抗、导纳）控制框架与性能分析 力控机器人是一种能够基于外部力量进行控制和交互的机器人系统。与传统的位置控制机器人相比，力控机器人更加灵活和适应性强，能够实现与环境和人类操作者的安全交互。 力控机器人的核心思想是通过传感器测量机器人与环境之间的力和力矩，并将其作为控制输入进行实时调整。它可以感知和响应外部力的大小
机器人速度模式下的外环力控制与其他力控方法实现框架 在机器人速度模式下的外环力矩控制中，通常使用速度环和力矩环两个控制环路来实现。速度环控制机器人的关节速度，而力矩环控制机器人输出的力矩。 以下是实现速度模式下的外环力矩控制的一般步骤： 设定期望速度：根据任务需求或控制要求，设定期望的关节速度。 速度控制器设计：设计一个速度控制器，该控制器接收
0. 简介 相较于python而言，C++因为其复杂的环境安装一直受到很多人的诟病，比如说一个pcl的安装就需要有很多操作步骤。译过程仍然复杂和多样化。当了解了这些还不够，我们还需要考虑预先编译出哪种类型的开源库程序。比如：Debug还是Release、动态库还是静态库、MD还是MT、32位还是64位。常见的编译方式就有下面四种： 为了解决这样的问题，微软C++ 团队开发了适用于C 和C+
0. 简介 之前我们在《经典文献阅读之—R-PCC(基于距离图像的点云压缩方法)》中提到了，我们可以通过一些算法层面来完成数据的压缩，而其实更简单或者说更直接的方法就是使用half这种形式来完成数据压缩。 1. half和float Half是用16位表示浮点数的一种数据类型，在IEEE 754中也有规定，这种数据类型在深度学习系统中的应用比较广泛。但是在当前主流cpu上，不支持half类型
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