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NAO机器人利用Choregraphe程序进行高尔夫球的动作捕捉。

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简介:
NAO机器人是一款由法国Aldebaran Robotics公司精心打造的高度先进的社交机器人,其应用范围十分广泛,涵盖了教育、研究以及娱乐等多个领域。这款机器人凭借其出色的灵活性和强大的人工智能软件而备受瞩目,其中Choregraphe作为专门为NAO机器人编程设计的图形化工具,尤其引人注目。Choregraphe提供了一个直观友好的用户界面,用户可以通过拖拽动作盒来构建复杂的机器人行为,无需具备深厚的编程知识。本资源主要聚焦于“NAO机器人高尔夫球Choregraphe程序”,旨在探讨如何利用Choregraphe设计出一个能够完成高尔夫球比赛任务的程序。为了实现这一目标,我们需要对高尔夫球任务的基本流程进行细致分析:首先是观察,即通过NAO的摄像头识别高尔夫球的位置;其次是定位,需要NAO准确把握自身姿态,这依赖于内置的陀螺仪和加速度计等传感器;随后是挥杆阶段,涉及NAO的运动控制,Choregraphe中的“Motion”盒可用于精确控制机器人的关节角度和速度,从而模拟挥杆动作;在挥杆过程中保持平衡至关重要,因此可能需要集成相应的防跌倒策略。最后是击球环节,NAO需要以精准的方式接触高尔夫球。这需要精密的运动规划和力度控制来确定手部运动轨迹。此外,“final_all_Num_5_3.0”文件中很可能包含了完成上述所有步骤所需的详细动作序列和逻辑控制。文件名“5_3.0”或许代表了程序的版本号,具体指第五版第三次更新迭代表明开发者对程序进行了多次优化与改进以提升其性能和稳定性。通过学习这个程序,我们可以深入理解如何利用Choregraphe构建复杂的交互式行为、如何有效地处理来自传感器的输入数据以及如何实现对NAO运动学的精确控制。同时,该程序也展现了机器人在运动控制、视觉感知和环境适应性方面的强大能力——这些都是机器人技术的核心组成部分。对于那些希望深入学习NAO编程或对机器人高尔夫挑战充满兴趣的用户而言,这是一个极具价值的参考资料。

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客服
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  • NAOChoregraphe
    优质
    本课程介绍如何使用NAO机器人进行高尔夫球活动,并通过Choregraphe软件对其进行编程,适合对机器人技术和高尔夫球感兴趣的初学者探索。 NAO机器人是由法国Aldebaran Robotics公司开发的一款高度先进的社交机器人,在教育、研究和娱乐领域有着广泛的应用。这款机器人以其灵活的运动能力和强大的人工智能软件而著称,其中Choregraphe是一款专为编程NAO设计的图形化工具,用户可以利用它通过拖放动作盒来创建复杂的机器人行为。 在本项目中我们探讨的是如何使用Choregraphe编写一个程序使NAO能够完成高尔夫球比赛的任务。这需要理解高尔夫任务的基本步骤:观察、定位、挥杆和击球。这些操作可以通过一系列的动作和决策逻辑在Choregraphe中实现。例如,“观察”可能涉及到通过摄像头识别高尔夫球的位置,利用图像处理技术来获取相关信息;“定位”则依赖于机器人的传感器数据,如陀螺仪和加速度计以确定其位置。 挥杆动作需要精确的序列控制,包括手臂的动作、旋转以及力量释放,并且平衡是关键因素之一。击球阶段,则要求准确地接触高尔夫球,这涉及到运动轨迹规划及力度调控。此外,在Choregraphe中利用事件处理和条件判断盒能够使NAO根据环境的变化调整动作。 文件final_all_Num_5_3.0可能包含了完成以上所有步骤的详细序列与逻辑。“5_3.0”这一命名方式表明该程序已经经过多次优化,以提高其性能和稳定性。通过这个项目,用户可以学习如何利用Choregraphe创建复杂的交互行为、处理传感器输入以及控制NAO机器人的运动学。 此外,它还展示了机器人技术在视觉感知与环境适应方面的应用。对于那些想要深入了解NAO编程或对机器人高尔夫挑战感兴趣的人来说,这是一个非常有价值的资源。
  • Nao: Nao设计
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    本项目致力于为Nao机器人编写高尔夫球比赛程序,旨在通过精密算法与运动控制技术,使机器人能够自主完成高尔夫击球动作,探索人形机器人在特定任务中的应用潜力。 Nao机器人程序黄杆识别演示地址:`Nao高尔夫最后一关.py` 这是Nao机器人的高尔夫击球程序的第三阶段,在这一部分需要调整木杆长度及标记板。 SVM物体识别使用了OpenCV中的内置机器学习功能,具体为`SVM图片识别程序.py` 另一个文件名为`多进程的红球识别功能.py`。这个脚本利用多进程技术来加速执行时间,但请注意这可能会影响机器人变量的状态。这里采用的是多进程而非多线程方式,因为Nao拥有两个CPU核心,使得多进程比单线程更高效。 此外还有文件名为`机器人倒地处理程序.py`的代码段用于持续监控Nao机器人的状态,并在检测到其摔倒时停止正在运行的Python脚本。当Nao重新站起来后,该脚本能继续执行之前中断的任务。 最后是黄杆识别程序(`黄杆识别.py`),主要依赖于OpenCV库实现。由于机器人头部可能旋转导致画面倾斜的问题,因此采用了旋转矩形来处理图像数据以确保准确度。 所有这些代码均根据Apache许可证2.0版授权使用。
  • NAOChoregraphe软件
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    NAO机器人Choregraphe软件是一款专为编程NAO人形机器人设计的图形化编程环境,用户无需具备复杂的编程知识即可轻松创建复杂的动作序列、声音识别和视觉识别等程序。 这段文字是关于NAO机器人编程工具的介绍,其中包括了与之前上传的LABVIEW一起使用的相关说明。
  • NAO舞蹈Choregraphe
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    本课程将介绍如何使用 Choregraphe 软件为 NAO 机器人编写舞蹈程序,涵盖基本动作设计、动画制作及音乐同步等内容。 多个NAO机器人舞蹈的Choregraphe程序包括《江南style》、《上海舞》、《太空舞》以及《小苹果》等。这些程序可以直接在Choregraphe中导入并使用。
  • NAO舞蹈编排Choregraphe.rar
    优质
    本资源为NAO机器人舞蹈编排提供Choregraphe程序文件,适用于编程爱好者及研究人员学习与开发人形机器人舞蹈动作。 这里有许多适用于NAO机器人的舞蹈程序,包括《江南style》、上海舞、太空舞以及中国舞等。这些程序可以直接在Choregraphe中导入并使用。
  • Python编控制NAO手臂
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    本项目专注于使用Python语言编写程序,以实现对NAO机器人手臂的精准操控。通过学习相关库函数和API接口,参与者可以创造出有趣的交互式应用场景。 ### Python 实现 NAO 机器人手臂动作控制 NAO 机器人是一款由法国 Aldebaran Robotics 公司研发的人形机器人,在教育、科研及娱乐等领域得到广泛应用。它具有丰富的运动功能,可以通过编程来实现复杂的动作操作。本段落将详细介绍如何使用Python语言进行NAO机器人的手臂动作控制。 #### 一、基础知识简介 1. **Python 环境配置**:确保已安装 Python,并且已经安装了 NAOqi SDK(用于操控 NA0 的软件开发包),该 SDK 包含与 NAO 进行交互所需的库和工具。 2. **NAOqi SDK**:NAOqi 是运行在 NAO 机器人上的核心操作系统,提供了大量 API 来控制机器人的运动、感知等功能。通过使用 NAOqi SDK ,开发者可以方便地编写代码来操控机器人。 3. **基本概念**: - **Joint(关节)**: NA0 的肢体由多个可独立移动的关节构成。 - **Effector(效应器)**:通常指的是机器人的末端执行器,如手臂最远端的部分。 - **Space(空间坐标系)**:定义动作或位置参考系统的类型,例如相对于机器人自身 (FRAME_ROBOT) 或外部世界(FRAME_WORLD)。 #### 二、代码实现 下面通过两个示例展示如何使用 Python 控制 NAO 机器人的手臂动作: ##### 示例1: 执行简单的直线移动 ```python # -*- encoding: UTF-8 -*- import sys import motion import almath from naoqi import ALProxy def StiffnessOn(proxy): # 设置所有关节的刚度为最大值(即1.0) pName = Body pStiffnessLists = 1.0 pTimeLists = 1.0 proxy.stiffnessInterpolation(pName, pStiffnessLists, pTimeLists) def main(robotIP): try: motionProxy = ALProxy(ALMotion, robotIP, 9559) except Exception as e: print(fCould not create a proxy to ALMotion) print(str(e)) try: postureProxy = ALProxy(ALRobotPosture, robotIP, 9559) except Exception as e: print(fCould not create a proxy to ALRobotPosture) print(str(e)) # 设置所有关节刚度为最大值 StiffnessOn(motionProxy) # 让机器人站立于初始位置 postureProxy.goToPosture(StandInit, 0.5) effector = LArm space = motion.FRAME_ROBOT axisMask = almath.AXIS_MASK_VEL isAbsolute = False # 定义当前位置(在相对模式下为零) currentPosition = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0] # 定义相对于当前位移的改变 dx = 0.03 # x轴方向上的平移量 dy = 0.03 # y轴方向上的平移量 dz = 0.0 # z轴方向上的平移量 dwx = 0.0 # 绕x轴的旋转角度 dwy = 0.0 # 绕y轴的旋转角度 dwz = 0.0 # 绕z轴的旋转角度 targetPosition = [dx, dy, dz, dwx, dwy, dwz] path = [targetPosition, currentPosition] times = [2.0, 4.0] # 移动时间(秒) motionProxy.positionInterpolation(effector, space, path, axisMask, times,isAbsolute) if __name__ == __main__: robotIP = 127.0.0.1 if len(sys.argv) <= 1: print(Use default IP: 127.0.0.1) else: robotIP = sys.argv[1] main(robotIP) ``` **解析**: - **初始化设置**: 首先将所有关节的刚度设置为最大值,然后使机器人站立在初始位置。 - **位置控制**: 定义了手臂的目标位置和返回原位的过程,并通过 `positionInterpolation` 方法实现平滑过渡。 ##### 示例2: 绘制椭圆轨迹 ```python # -*- encoding: UTF-8 -*- import sys import motion import almath from naoqi import ALProxy def StiffnessOn(proxy): # 设置所有关节的刚度
  • 树莓派相-PiCam
    优质
    简介:PiCam是一款基于树莓派平台开发的动作捕捉工具,利用树莓派相机模块实现高效、低成本的数据采集与处理,适用于各类动作分析场景。 使用树莓派和CSI接口摄像头实现动作捕捉功能,当画面像素发生变化时拍摄一张图片。
  • NAO抓取红色
    优质
    本视频展示了一款名为NAO的人形机器人执行精密任务的能力,具体表现为它成功识别并准确抓取了一个鲜艳的红色球体。这一过程体现了NAO在视觉感知和运动控制方面的先进技术。 红球直径约为6厘米,放置在NAO胸口前方的位置。各种补偿量需要自行调试设置。
  • Python编NAO
    优质
    本项目通过Python编程实现NAO机器人的自主行走功能,探索了人形机器人控制与人工智能技术结合的可能性。 本段落详细介绍了如何使用Python程序控制NAO机器人行走,具有一定的参考价值,感兴趣的读者可以参考一下。