倒立摆 该项目模拟C ++中的倒立摆

What You’ll Learn Install Raspbian, the operating system that drives the Raspberry Pi Drive motors through an I2C motor controller Read data through sensors attached to an Arduino Who This Book Is For Hobbyists and students looking for a rapid start in robotics. It assumes no technical background. Readers are guided to pursue the areas that interest them in more detail as they learn.

matlab运动学逆解代码adv_robotics_homework matlab 中的高级机器人作业解决方案（2014）。 ##解决方案包括 正向运动学、逆向运动学、正向动力学（使用 Newton-Euler 算法）。 命名约定遵循 Siciliano 的书 ()。 依赖项： Peter Corke 的机器人工具箱 要运行解决方案，请按照 中的说明设置 Peter Corke 的机器人工具箱。 运行代码 提供了初始测试示例，报告中提供了完整的详细信息。 为了测试反向运动，可以运行： 测试正向运动演示 与 Robotics Toolbox 中实现的内置正向运动相比，测试正向运动 test_fk 测试反向运动演示 通过找到相应的关节角度以将机器人带到给定的末端执行器位置和方向来测试 ik。 （不带参数的调用将使用默认参数） test_ik 使用 Newton-Euler 算法测试正向动力学 模拟钟摆 simulate_pendulum 模拟重力作用下的 3 连杆臂 fdyn_ne(3) 模拟重力作用下的 N 型连杆臂 fdyn_ne(N)

人形机器人

Pinocchio基于重新审阅的Roy Featherstone算法为多关节系统实例化了最新的刚体算法。 此外，匹诺曹提供了主要的刚体算法的解析导数，例如递归牛顿-欧拉算法或铰接式身体算法。 Pinocchio首先是为机器人应用程序量身定制的，但它可以用于其他环境（生物力学，计算机图形学，视觉等）。 它建立在用于线性代数的Eigen和用于碰撞检测的FCL的基础上。 Pinocchio带有Python接口，可用于快速代码原型化，通过。 Pinocchio现在是各种机器人软件的核心，例如 ，开放式源代码和高效的机器人差分动态编程求解器，，开源和通用的分层控制器框架或 （开放式）。运动和操纵计划的源代码软件。 如果您想了解皮诺奇的内部行为和主要特征的更多信息，我们邀请您阅读相关。 如果您想直接进入Pinocchio ，只需一行即可（假设您拥有Conda）： conda安装pinocch

ORB-SLAM2 ORB-SLAM2 作者： 、 、 和 ( )。 原始实现可以在找到。 ORB-SLAM2 ROS 节点 这是用于单目、立体和RGB-D相机的 ORB-SLAM2 实时 SLAM 库的 ROS 实现，用于计算相机轨迹和稀疏 3D 重建（在具有真实比例的立体和 RGB-D 情况下）。 它能够实时检测环路并重新定位相机。 此实现删除了穿山甲依赖项和原始查看器。 所有数据 I/O 都通过 ROS 主题处理。 对于可视化，您可以使用 RViz。 该存储库由代表。 特征 完整的 ROS 兼容性 支持大量开箱即用的相机，例如英特尔实感系列。 有关列表，请参阅运行部分 通过 ROS 主题的数据 I/O 可以在运行时使用 rqt_reconfigure gui 设置参数 通过显着加快 vocab 文件加载速度非常快的启动 基于完整地图保存和加载功能。 通过启动文件加载所有参

PPT内放置了进几年工作的DEMO，包括视觉跟踪、机器人操作控制，小车视觉跟踪等；是在前一个资源的基础上进行了更新，优化和改进。

GSDML-V2.33-ABB Robotics-Robot Device 主站进行配置时需要一个型号定义 (GSD) 文件。对于 DP-V0 通 讯，可以从 www.profibus.com 或者 ABB 代理处获得 ( 文件名是 ABB_0812.GSD)。对于 DP-V1 通讯，型号定义 (GSD) 文件可以从 ABB 代理处获得 ( 文件名是 ABB10812.GSD)

深度学习在人工智能领域取得了巨大突破。 使用深度学习可以提高机器人在不确定性任务上的性能。 由于伺服电机的累积误差，机器人的手臂末端工具（EOAT）无法将物体抓住在适当的位置。 通过深度学习来研究机器人的抓握检测是值得的，而在机器人研究中已经有一些成功的实践。 我们提出了一种新颖的机器人抓握检测方法，该方法基于具有场景的RGBD图像的深度学习模型，给出了平行板机器人抓爪的抓握位置。 我们方法的最佳模型以可接受的时间速度存档了87.49％的精度。 我们的方法介绍了另一种解决机器人抓取问题的方法。

Obstacle_Avoidance_ROS 活动中的项目： 克隆项目 在/src/testbot_description创建一个新目录，并将所有项目文件克隆到该文件夹​​中。 示例命令： mkdir ~/catkin_ws/src/testbot_description cd ~/catkin_ws/src/testbot_description git clone https://github.com/vibhuthasak/Obstacle_Avoidance_ROS.git cd ~/catkin_ws catkin_make 逐步ROS命令说明 首先，您需要启动ROS节点。 roslaunch testbot_description testbot_gazebo.launch testbot_description是我提供的软