本文收集力士乐行走控制器编程语言中常用的指令整理成册，用于辅助初学力士乐控制器编程工作，如有需求BODAS安装教程及安装包请私信；除非另外特别地声明，所列出的函数对于所有BODAS目标系统(target system)都是有效的。在某些情况下，因为参数不能被个别的目标系统使用，所以当函数调用的时候，参数被设定为固定的值。 力士乐行走机械控制器BODAS编程指令集是专为使用力士乐控制器进行编程的初学者设计的一份参考资料。BODAS（Bosch Rexroth Diagnostic And System Software）是力士乐开发的一种用于行走机械控制器的软件平台，它提供了丰富的功能和指令集来实现对机械设备的精确控制和诊断。 在运行时系统(Runtime System)中，包含了各种程序执行的核心功能。这些程序主要分为几类，包括注解、输入和特定ECU的处理等。注解部分是对程序进行解释和说明的重要工具，帮助开发者理解代码的意图和功能。例如，"带有void参数的函数"和"带有void返回值的函数"分别指那些不接受任何参数或不返回任何值的函数，它们通常用于执行特定操作但不需要返回结果。 输入部分是BODAS控制器与外界交互的关键，如初始化模拟信号(in_initAna)、数字信号(in_initDig)、频率信号(in_initFreq)的处理。这些函数确保控制器能正确读取来自传感器或其他输入设备的数据。例如，in_getPoti系列函数用于获取电位器的值、最小值、最大值和方向，而in_getPotiStatus则提供电位器的工作状态信息。不同型号的控制器（如MC6, RC2-1, RC6-9, RC12-18）可能需要不同的初始化函数，因此在编程时需要根据具体控制器类型选择相应的函数。 此外，in()函数是一个通用的输入处理函数，它有针对不同控制器版本的特定实现，如MC6、RC2-1、RC6-9和RC12-18。in_setVirtual函数则不适用于RC2-1，可能是因为在该型号控制器上没有虚拟输入的概念或者功能未被支持。在BODAS系统中，还有其他如in_doFreqStop这样的函数，它们可能是用于停止频率相关的操作，但具体功能需要查看详细文档才能了解。 这份力士乐行走机械控制器BODAS编程指令集是学习和调试BODAS控制器程序的重要资源。它涵盖了不同类型的函数和它们在不同目标系统中的应用，帮助开发者理解和编写适应力士乐控制器的高效代码。在实际编程过程中，结合这份指令集和详细的运行时系统说明书，可以更有效地解决可能出现的问题，提高设备的控制精度和稳定性。

博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有： 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能， 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制

矿用车辆电液行走控制系统是一种将可编程控制器用于煤矿井下车辆电液行走控制的系统,解决煤矿井下车辆行走控制的静液压系统控制模块产品单一的问题,用于煤矿井下车辆的行走控制。采集板通过总线隔离模块与可编程控制器相连接,防爆电比例阀与可编程控制器相连接。矿用车辆的行走速度随液压马达转速的升高而升高,而液压马达的转速随矿用隔爆型比例阀控制电流的增大而升高,反之亦然。

针对煤矿用特种防爆柴油机车辆全液压驱动车辆行走系统采用液控闭式系统所存在的弊端,在研究了非煤矿用车辆用全液压驱动闭式行走系统电液控制技术的基础上,设计出了适合于煤矿用特种防爆柴油机车辆用全液压驱动车辆防爆电控闭式行走控制系统并在矿用特种防爆全液压驱动车辆行走控制系统中得以应用。经过1年来的推广试验,结果表明该系统能实现防爆发动机与液压系统的自动匹配,能提高发动机的功率利用率,可获得比现有液控闭式行走系统更好的综合性能(爬坡能力提高10%以上,油耗降低5%以上)。

针对掘进机行走机构液压系统故障发生具有模糊性的特点,提出了基于一种梯形模糊数运算的液压系统故障分析方法。考虑故障程度对系统的影响,将故障发生概率表述为模糊数,运用模糊集合论描述液压系统故障底事件和中间事件的发生概率。结合掘进机构液压系统油缸故障树分析应用实例,估算了顶事件的故障概率,取得了理想的效果。

通过分析可逆配仓带式输送机运行状态时的受力情况,得出可逆配仓带式输送机产生不打滑的条件(即黏着条件):带式输送机为克服运行阻力所必须提供的牵引力F必须小于或等于带式输送机能够产生的轮缘最大牵引力Fmax。最后以朝川矿可逆配仓带式输送机为实例,通过分析、计算验证了行走轮不打滑的条件,并进行总结。

PID控制小车直线行走

基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

matlab语言之视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

WPF编程之行走机器人源码