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

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

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

参考整理自:http://hi.baidu.com/cjb366/item/7290773b2d2eb9f2a9842873 closed-form solution :一般翻译为闭合解/解析解.这一般是相对于数值解而言的. 在解组件特性相关的方程式时,大多数的时候都要去解偏微分或积分式,才能求得其正确的解.依照求解方法的不同,可以分成以下两类:解析解和数值解. 解析解(analytical solution): 就是一些严格的公式,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解.他人可以利

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

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

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

Solving the FK problem of simple kinematic chains is trivial (just apply the desired joint values to all joints in the chain to obtain the position and orientation of the tip or end effector). However it is less trivial to solve the IK and FK problem

区块链开源实现HYPERLEDGER FABRIC架构详解 区块链开源实现HYPERLEDGER FABRIC架构详解 2018年5月26日 陶辉 Comments 10 Comments hyperledger fabric是区块链中联盟链的优秀实现,主要代码由IBM.Intel.各大银行等贡献,目前v1.1版的kafka共识方式可达到1000/s次的吞吐量.本文中我们依次讨论:区块链的共通特性.fabric核心概念.fabric的交易执行流程.本文来源于笔者欲对公司部分业务上链而进行培训的P

hyperledger fabric是区块链中联盟链的优秀实现,主要代码由IBM.Intel.各大银行等贡献,目前v1.1版的kafka共识方式可达到1000/s次的吞吐量.本文中我们依次讨论:区块链的共通特性.fabric核心概念.fabric的交易执行流程.本文来源于笔者欲对公司部分业务上链而进行培训的PPT,故图多文字少,不要怕太长. 1.区块链解决方案的特性1.1 分布式帐本区块链核心概念是分布式帐本,就像下面的图1所示,同样的帐本(全量的交易数据,详见下节)在任意一台节点(不包括客户端

ROS是Robot Operating System 机器人操作系统ROS | 简介篇   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

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

Levmar配置 原文有些错误,在我的博客里已经改好了:http://blog.sina.com.cn/s/blog_45b747f70101he1t.html 如果6或者7自由度机器人的运动学逆解无法找到解析解,我们就要用数值解法来处理.这属于非线性超越方程的数值解法问题.LM算法,也成为阻尼最小二乘法. 本人编程能力太弱,只好借助于库函数.看到网上教程有用Levmar(FAQ)来做LM算法的.Levmar可用于C++, Matlab,Perl, Python, Haskell and Tcl

1 正运动学: 1.1 DH方法理解 第i个坐标系固连在第i个连杆的左端.轴i固连于i-1杆,在i-1杆的右端.  i坐标系固定在i杆上,随这i杆转动. 每个连杆有四个参数,第i个连杆: ai = (沿着Xi轴,从Zi移动到Zi+1的距离)  ,即 连杆i的抽象长度!抽象长度由连杆i两端的两个轴:i-1轴和i轴来决定的,两轴的公垂线啊. αi= (从Zi旋转到Zi+1的角度,转轴为Xi,右手定则),即 连杆i与连杆i+1的夹角. di = (沿着Zi轴,从Xi-1移动至Xi的距离), Xi-1和

学校给我们一人赞助了100美元购买英文原版图书,几方打听后选择了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning.自从拆封这本书开始慢慢的品读,经常会有相见恨晚之感.虽然目前我只是慢慢地阅读了前几个小节,也知道后面的章节会越来越晦涩,但是还是下定决心一定要把这本书弄透彻.这篇文章是在阅读引章:曲线拟合时发现的问题.想记录下来学到的两个点,并对一道课后习题作解析. 第一节是曲线拟合,曲线拟合是深度学习问题中的regression问题,即回归问题.其他的问

摘要: 原创博客:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 各位博友好长时间又没有写博客了,突然发现上班和在学校是不一样的,在公司的却没有时间写博客了,不过还有好多小伙伴会遇到不一样的问题,今天我在总结的同时,将遇到的问题也汇集一下: 一.首先统一硬件: 1>不过对于ros软件平台下的机器人底盘来说,没有什么是统一的,标准的,只有完成ros层的参数透传和执行就可以了.不过今天我所用的硬件不是我之前博客中提到的两轮差分的. 而是3轮全向的,具体是3个时代

题目id: 1 just print a+b give you two var a and b, print the value of a+b, just do it!! print a+b 题目id:  2 list排序 给你一个list L, 如 L=[2,8,3,50], 对L进行升序排序并输出 print sorted(L) 题目id: 3  字符串逆序 给你一个字符串 a, 如a=‘12345’,对a进行逆序输出a. print a[::-1] 题目id:4   输出字典key 给你一