针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。

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内有详细安装教程 1.识别：https://www.xfyun.cn/ 问题： 1.如果安装到第三步出错的话一般是yum有问题， 看文件夹内的替换文件名称为： CentOS-Base.repo 打开路径为：/etc/yum.repos.d/ 上传好后使用命令: mkdir /opt/centos-yum.bak mv /etc/yum.repos.d/* /opt/centos-yum.bak/ 上传CentOS-Base.repo到/etc/yum.repos.d/ yum clean all yum makecache yum update 2.如果创建网站失败的话一般是没装好 可以试下下面命令： yum install gd 3.替换识别： 路径：etc/smartivr.json 替换" "id即可 如未生效 重启 安装方式： 1.宝塔安装 yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.s

自主移动机器人导论（中文版）

在这里我要指导你制作一个基于Arduino的障碍避免机器人。我希望能够一步一步地指导这个机器人的制作。避障机器人是一种完全自主的机器人，能够避免机器人移动时所面临的任何障碍。简单地说，当它向前移动遇到障碍物时，自动停止前进并退后一步。然后，它看起来是双方的左右，开始移动最好的方式; 如果在左侧还有另一个障碍物，如果在右侧或右侧有另一个障碍物，则表示在左侧方向。避障机器人是非常有用的，它是许多大型项目的基础，例如自动车，制造工厂中使用的机器人，甚至用于航天器的机器人。 第一步:您需要什么在这个项目: Arduino UNO 智能机器人汽车底盘2×玩具车轮和1×通用车轮（或球脚轮） 两个直流电机 L298n电机驱动程序 HC-SR04超声波声纳传感器 TowerPro微型伺服9g 7.4V 1300mah锂电池 跳线 迷你面包板 超声波声纳传感器安装支架 螺丝和螺母 螺丝刀 烙铁 双面胶带（可选） 热胶枪（可选） 第二步:组装机箱 将两根电线焊接到每台直流电机上。然后用螺丝将两个电机固定在机箱上。展示如何组装Smart 2WD Robot汽车底盘。最后连接万向轮（或球形脚轮） 第三步:安装组件 在机箱上安装Arduino UNO，L298n电机驱动器和TowerPro伺服电机。注意:在安装arduino板时，留出足够的空间插上USB线，因为以后必须通过USB线将它连接到PC上来编程arduino板。 第四步:准备超声波传感器 将四根跳线插入超声波传感器，并将其安装在安装支架上。然后将支架安装在已经安装在机箱上的TowerPro微型伺服器上。 第五步:接线组件 L298n电机驱动器: + 12V→锂电池（+） GND→锂电池（ - ）重要:将GND连接到锂电池（ - ），并将arduino板连接到任何GND引脚 + 5V→arduino Vin In1→arduino数字引脚7 In2→Arduino数字引脚6 In3→Arduino数字引脚5 In4→arduino数字引脚4 OUT1→电机1 OUT2→电机1 OUT3→电机2 OUT4→电机2 面包板: 将两根跳线连接到Arduino板5V和GND引脚，然后将两根引线连接到面包板。现在你可以使用这个+ 5V的电源。 HC-SR04超声波声纳传感器: VCC→面包板+ 5V Trig→arduino模拟引脚1 回声→arduino模拟引脚2 GND→面包板GND TowerPro微型伺服9g: 橙色的电线→arduino数字引脚10 红线→面包板+ 5V 棕色导线→面包板GND 第六步:编程Arduino UNO 下载并安装Arduino桌面IDE 窗口 -https://www.arduino.cc/en/Guide/Windows Mac OS X -https://www.arduino.cc/en/Guide/MacOSX Linux -https://www.arduino.cc/en/Guide/Linux 将NewPing库（超声波传感器功能库）文件下载并粘贴到Arduino库文件夹。 在这里下载NewPing -https://github.com/JRodrigoTech/Ultrasonic-HC-SR0 ... 将文件粘贴到路径 - C:\ Arduino \库 下载并打开obstacle_avoiding.ino 通过USB线将代码上传到arduino板 obstacle_avoiding.inoobstacle_avoiding.ino下载 第七步:给机器人供电 将Lipo电池连接到L298n电机驱动器，如下所示: 锂电池（+）→+ 12V 锂电池（ - ）→GND 第八步:太棒了！ 现在你的机器人已经准备好避免任何障碍。

基于鱼香ROShttps://fishros.com/d2lros2/#/第三章的内容 搭建机器人系统，并在gazebo和rviz里进行仿真

kuka-reach-drl 训练kuka机器人在pybullet中到达带有深rl的点。 火车过程 评估过程 平均情节奖励 我强烈建议您使用Conda来安装环境，因为使用pip可能会遇到mpi4py错误。 Spinningup rl库是必需的库。 安装指南（现在仅支持linux和macos） 首先，您应该安装miniconda或anaconda。 其次，安装一些开发依赖项。 sudo apt-get update && sudo apt-get install libopenmpi-dev 第三，创建一个conda虚拟环境 conda create -n spinningup python=3.6 # python 3.6 is recommended # activate the env conda activate spinningup 最后，安装spinin

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。[1]

污水处理厂智能巡检机器人项目技术方案.docx

全英文第三版，机器人分为四个主要区域似乎是合理的：机械操纵，运动，计算机视觉和人工智能。本书介绍了机械操纵的科学与工程。这个机器人学科在几个经典领域有其基础。主要相关领域是力学，控制理论和计算机科学。在本书中，第1章到第8章涵盖了机械工程和数学的主题，第9章到第11章涵盖了控制理论材料，第12章和第13章可能被归类为计算机科学材料。此外，本书强调整个问题的计算方面;本书适用于高年级本科或一年级的研究生课程。如果学生有静态和动力学的基础课程和线性代数课程，并且可以用高级语言编程，那将会很有帮助。此外，学生完成了控制理论的入门课程，虽然不是绝对必要，但是很有帮助。本书的一个目的是以简单，直观的方式呈现材料。具体而言，观众不一定是严格的机械工程师，尽管大部分材料都来自该领域。在斯坦福大学，许多电气工程师，计算机科学家和数学家发现这本书非常易读。