一.Ur 移动命令 UR机器人移动,一共有三种移动指令,movej,movel,movep,分别是关节运动,线性运动,圆周运动. movej:6个关节的弧度 movel/movep:分别是x,y,z,rx,ry,rz,它们代表的是,一个空间中的位姿,x,y,z代表位置,rx,ry,rz代表姿态. 二.位姿 movel和movep指令,提到了TCP的位姿:[rx,ry,rz] UR机器人用的是旋转矢量法,是用一个旋转轴和一个角度来描述姿态,也就是将坐标系绕旋转轴按右手定则旋转该角度.旋转轴由一个单

一.通信socket socket()函数 Python 中,我们用 socket()函数来创建套接字,语法格式如下: socket.socket([family[, type[, proto]]]) 参数 family: 套接字家族可以使AF_UNIX或者AF_INET type: 套接字类型可以根据是面向连接的还是非连接分为SOCK_STREAM或SOCK_DGRAM protocol: 一般不填默认为0. 二.ur接口(30001&30002) Primary & Secondary

在智能制造和仓储物流领域,搬运机器人的需求量在逐年上升.机器人(AGV)的种类千差万别,如何选择成为需求方头痛的问题. 本文将从客户关心的多个方面,对市面上的常见的工业级导航方案做一个比较. 搬运机器人 vs. AGV 搬运机器人,顾名思义,指用来完成搬运作业的机器人.工业领域一般采用轮式驱动. AGV,是英文Automated Guided Vehicle (自动引导车)的简写.但随着技术的进步,尤其是智能时代的来历,智能制造.工业4.0等概念的引入,多种可自主移动的小车.机器人涵盖的技术(包

摘要: 原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/  一.要求: 1.大家已经对ROS的基本概念(进程间通讯topic service 数据类型 msg)有了基本的了解. 2.有基本的C++/python编程技术,有基本的移动机器人技术概念. 3.需要的硬件平台:一个可以与你上位机(运行ROS linux)通过某种硬件总线通信的移动平台.(移动平台需要能接受上位机的速度指令,并且向上位机返回里程计数据,). 4.一个RGBD-camera (k

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}

视觉SLAM中的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示 前言 转眼间一个学期又将过去,距离我上次写<一起做RGBD SLAM>已经半年之久.<一起做>系列反响很不错,主要由于它为读者提供了一个可以一步步编码.运行的SLAM程序,为读者理解SLAM实现的细节作了详细的介绍.但是我也有很多对它不满意的地方.作为面向实现的介绍,它的代码不够稳定可靠,例如,甚至没有对匹配丢失的情况进行处理,因而只能用于教学.另一方面,对SLAM研究者来说,我只是介绍了编码方面如何调用一些常见的库函数,而没有

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201609/c35bn1M9kgVaCCef.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. 智能服务机器人正成为行业的风口浪尖,从清扫机器人开始,家庭陪伴机器人.送餐机器人等陆续进入公众视线.在讨论这类机器人是否能解决实际问题时,自主定位导航技术作为机器人智能化的第一步正不断引起行业内的重视.同时,作为自主定位导航技术的重要突破

文件对话框 文件上传对话框是一直以来就存在的网页控件. 到了 HTML5 时代,增加了更多的功能,例如支持文件多选.Chrome 甚至还支持「上传文件夹」这一私有特征: <input type="file" webkitdirectory /> 在给用户方便的同时,其安全隐患也逐渐出现.用户平时在下载时,理所当然的弹出的是保存对话框,因此常常不仔细看就做出了选择. 这极有可能被攻击者所利用.一些恶意网站在用户点击下载时,故意弹出一个上传对话框.只要用户一疏忽,就把选中的文件

机器人感知是UPNN机器人专项中的最后一门课程,其利用视觉方法来对环境进行感知.与之前提到的机器人视觉不同,机器人感知更侧重于对环境物体的识别与检测.与计算机视觉不同,机器人视觉所识别的物体往往不需要高精度测量,物体也有明显特征.机器人感知最为典型的应用是对环境的感知 —— SLAM,同步定位与地图构建.如果说机器人视觉解决了where am I的问题,那么Robotic Perception 面对的是Who is it. 1.1D Gaussian 感知要解决的是对环境识别的问题,沿着PGM的

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

终于完成了Robotic SLAM 所有的内容了.说实话,课程的内容比较一般,但是作业还是挺有挑战性的.最后一章的内容是 Location. Location 是 Mapping 的逆过程.在给定map的情况下,需要求取机器人的位姿. 1.Location 的意义 在机器人导航任务中,location 可以告诉机器人目前位置,以方便闭环控制或者轨迹规划.一般情况下,Location 可以通过GPS,WIFI 等方式完成.GPS的定位精度在3.5米左右,WIFI则大于10米.对于机器人.无人汽车而

对于移动机器人来说,最吸引人的莫过于SLAM,堪称Moving Robot 皇冠上的明珠.Perception 服务于 SLAM,Motion Plan基于SLAM.SLAM在移动机器人整个问题框架中,起着最为核心的作用.为了专注于Mapping,此章我们假设 Location 是已知的. 1.Metric Map 轨迹规划任务是再Metric Map的基础上完成的.当然,层次最高的是语意图,语意图是未来研究的热点方向.获取Metric Map 的难度最大之处在于:1.传感器噪声(May be

完成之前的操作后终于来到最后一步——定义模型,即将之前创建的几何体.关节等元素按层级关系组织成为一个整体. 将最后一个连杆robot_link_dyn6拖放到相应的关节(robot_joint6)下,成为其子节点.依次进行这样的操作,直到机器人的基座为止,最终UR机器人的层级结构看起来如下图所示: [Robot model hierarchy] 由于根节点代表了整个机器人,这里我们将根节点重命名:robot代表机器人的动力学模型,robot_visibleBase代表机器人的可视化模型.接着选中

接着之前写的V-rep学习笔记:机器人模型创建2—添加关节继续机器人创建流程.如果已经添加好关节,那么就可以进入流程的最后一步:搭建层次结构模型和模型定义(build the model hierarchy and finish the model definition).但是想要进行动力学仿真(碰撞.接触.自由落体...)的话,还需要进行额外的一些操作: Building the dynamic shapes VREP中几何体的属性可以分为: dynamic or static: 具有动态属性

本文作者 任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员 欧洲 英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他

2016-08-05更新: 下方的代码是比较OLD的了,是通过js进行图片的剪切 旋转 再生成,效率较低. 后来又整合了一个利用native.js本地接口的压缩代码 ,链接在这 .页面中有详细的说明,需要的童鞋们可以参考以下. 源码地址 https://github.com/phillyx/MUIDemos/tree/dce9283ea3e0726ccff0e8ef5b25fa028025ac69 代码整合了 1.多串君 伟子 两个人的demo, 其中resize原来的filereader在5

82课时的全套发那科机器人视频教程,学完可以掌握发那科机械手的使用和编程,需要的加我微信私私聊.X241602 FANUC 是日本一家专门研究数控系统的公司,成立于1956年.是世界上最大的专业数控系统生产厂家,占据了全球70%的市场份额.FANUC于1959年首先推出了电液步进电机,在后来的若干年中逐步发展并完善了以硬件为主的开环数控系统.进入70年代,微电子技术.功率电子技术,尤其是计算技术得到了飞速发展,FANUC公司毅然舍弃了使其发家的电液步进电机数控产品,一方面从GETTES公司引进直

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

这是我在知乎上问题写的答案,修改了一下排版,转到博客里.   原问题: 能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 目前SLAM后端都开始用优化的方法来做,题主想要了解一下之前基于滤波的方法,希望有大神能够总结一下各个原理(EKF,UKF,PF,FastSLAM),感激不尽.   作者:半闲居士链接:https://www.zhihu.com/question/46916554/answer/103411007来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其