1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

There are two ways of using the Jacobian matrix to solve kinematics. One is to use the transpose of the Jacobian JT. The other is to calculate the inverse of the Jacobian J-1. J is most likely redundant and non square,thus an ordinary inverse is not

IK groups and IK elements VREP中使用IK groups和IK elements来进行正/逆运动学计算,一个IK group可以包含一个或者多个IK elements: IK groups: IK groups group one or more IK elements. To solve the kinematics of a simple kinematic chain, one IK group containing one IK element is need

机器人运动学逆解的问题经常出现在动画仿真和工业机器人的轨迹规划中:We want to know how the upper joints of the hierarchy would rotate if we want the end effector to reach some goal. IK Solutions: Analytical solutions are desirable because of their speed and exactness of solution. For

计算机器人运动学逆解首先要考虑可解性(solvability),即考虑无解.多解等情况.在机器人工作空间外的目标点显然是无解的.对于多解的情况从下面的例子可以看出平面二杆机械臂(两个关节可以360°旋转)在工作空间内存在两个解: 如果逆运动学有多个解,那么控制程序在运行时就必须选择其中一个解,然后发给驱动器驱动机器人关节旋转或平移.如何选择合适的解有许多不同的准则,其中一种比较合理的方法就是选择“最近”的解(the closest solution).如下图所示,如果机器人在A点,并期望运动到B

When performing inverse kinematics (IK) on a complicated bone chain, it can become too complex for an analytical solution. Cyclic Coordinate Descent (CCD) is an alternative that is both easy to implement and efficient to process.逆运动学问题一般采用解析法和基于Jacob

The damped least squares method is also called the Levenberg-Marquardt method. Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.它是使用最广泛的非线性最小二乘算法,具有梯度法和牛顿法的优点.当λ很小时,步长等于牛顿法步长,当λ很大时,步长约等于梯度下降法的步长. The damped least squares method can be theoretically justified as follo

最近几个月因为工作接触到了机械臂的项目,突然对机械臂运动方法产生了兴趣,也就是如何控制机械臂的位置和姿态.借用一张网上的图片,应该是ur5的尺寸.我用到的是ur3机械臂,除了尺寸不一样,各关节结构和初始位置和ur5是一样的. ur机械臂是六自由度机械臂,由D-H参数法确定它的运动学模型,连杆坐标系的建立如上图所示.我当时在这个地方的理解上走了不少弯路,后来找个一个视频,我觉得讲解地比较容易理解,可以参考一下Denavit-Hartenberg参数视频详解.ur机械臂DH参数表如下, 转动关节θi

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

刚来新公司不久,部门给安排了新人作业,我被分到的任务是求标准6轴机器人的正反解,以及利用就近原则选择最优解.从今天开始,逐步将这部分内容总结出来: 本文以及后续文章均使用改进DH法: 连杆坐标系: 坐标系的建立方法(摘自机器人学导论): 找出各个关节轴,并标出这些轴线的延长线: 找出关节轴i和i+1之间的公垂线或者关键轴i和i+1的交点,以关节轴i和i+1的交点或者公垂线与关节轴i的交点作为连杆坐标系{i}的原点: 规定Z(i)轴沿关节轴i的指向: 规定X(i)轴沿公垂线的指向,如果关节轴i和i

前言 不说话,先猛戳 Ranklist 看我排名. 这是用 node 自动刷题大概半天的 "战绩",本文就来为大家简单讲解下如何用 node 做一个 "自动AC机". 过程 先来扯扯 oj(online judge).计算机学院的同学应该对 ACM 都不会陌生,ACM 竞赛是拼算法以及数据结构的比赛,而 oj 正是练习 ACM 的 "场地".国内比较有名的 oj 有 poj.zoj 以及 hdoj 等等,这里我选了 hdoj (完全是因为本地上

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

在求解线性方程组时,会遇到以下几种情形:定解方程组.不定方程组.超定方程组.奇异方程组. 首先以定解线性方程组为例: format rat  化成分数 format short >> A=[,;,] A = >> B=[;] B = >> X=A\B X = 34.4828 12.4138 >> format rat >> X X = / / >> /*+/* ans = / >> >> format long

一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面.混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的. 混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度.“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆. (二).混淆矩阵(Confusio

x=[0 1 0 1 2 -1];y=[0 0 1 1 2 -1];z=[-1 1 1 -1 1 1]; %其中,(x,y)代表二维的数据点,z 表示相应点的类型属性. data=[1,0;0,1;2,2;-1,-1;0,0;1,1];% (x,y)构成的数据点 groups=[1;1;1;1;-1;-1];%各个数据点的标签 figure; subplot(2,2,1); Struct1 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','quadratic',

V-REP(Virtual Robot Experimentation Platform),是全球领先的机器人及模拟自动化软件平台.V-REP让使用者可以模拟整个机器人系统或其子系统(如感测器或机械结构),通过详尽的应用程序接口(API),可以轻易的整合机器人的各项功能.V-REP可以被使用在远程监控.硬件控制.快速原型验证.控制算法开发与参数调整.安全性检查.机器人教学.工厂自动化模拟及产品展示等各种领域. 之前用过多体动力学仿真软件ADAMS,现在再来学V-rep感觉很不习惯,界面和操作方式

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

同样,从个人微信公众号Nao(ID:qRobotics)搬运. 前言 先放一个ROS Industrial一周年剪辑视频. ROS已经发布八周年了,在国外科研机构中非常受欢迎.目前,以美国西南研究院为首的几位大佬开始尝试将ROS应用在工业机器人中,上面这个视频就是ROS-I项目一周年的进展情况. 为了说明讲清楚ROS,我就从ROS是什么,为什么使用ROS,如何使用ROS三个方面展开. △出自今年<机器人视觉与应用>课程本人制作的课件 是什么 ROS是Robot Operating System

TRAC-IK和Orocos KDL类似,也是一种基于数值解的机器人运动学求解器,但是在算法层面上进行了很多改进(Specifically, KDL’s convergence algorithms are based on Newton’s method, which does not work well in the presence of joint limits — common for many robotic platforms. TRAC-IK concurrently runs

关节空间 VS 操作空间 关节空间与操作空间轨迹规划流程图如下(上标$i$和$f$分别代表起始位置initial和目标位置final): 在关节空间内进行轨迹规划有如下优点: 在线运算量更小,即无需进行机器人的逆解或正解解算 不受机器人奇异构型影响 可以根据机器人或驱动器手册直接确定最大速度或力矩 其缺点是对应操作空间的轨迹无法预测,增加了机械臂与环境碰撞的可能.例如,考虑下面的二连杆机构,关节运动的限制为:$0^{\circ} \le \theta_1 \le 180^{\circ}$,$0^

MoveIt = RobotGo,翻译成中文就是“机器人,走你!”所以,MoveIt的主要就是一款致力于让机器人能够自主运动及其相关技术的软件,它的所有模块都是围绕着运动规划的实现而设计的. 两个月前给自己挖了个坑,说要写写MoveIt,但一直没动手.主要有两个原因: 1)这两个月主要在写小论文,毕竟博士生要毕业还得看论文,不能靠公众号阅读量分享率: 2)直接讲MoveIt似乎需要挖更多坑,一直没想好怎么写比较好. 主要是因为机器人运动规划涉及太多基础内容,如果跳过不讲就会变成新坑:一时半会又没