Advertisement

四足机器人集合:针对CHAMP开发框架配置的Robots

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目汇集了多种基于CHAMP开发框架设计与制造的四足机器人。这些机器人的研发旨在探索并提升其在复杂地形中的运动性能及适应能力,促进机器人技术领域的创新与发展。 动物园这个存储库包含了CHAMP生成的各种四足机器人的配置包。为了使这些机器人运行起来,您需要在您的机器上安装相应的软件环境。农村发展基金提供了一份资源列表,其中包含下载所需URDF文件的信息。或者您可以直接使用命令 `./install_descriptions` 来一次性下载所有的URDF。 快速入门指南:在这个存储库中提供了预配置的机器人模型。每个配置包内都包含了自动生成的README文档,详细说明了如何运行演示项目的方法和步骤。需要注意的是,尽管某些README可能包含在Gazebo环境中运行机器人的指导信息,但只有以下几种预配置的机器人可以在Gazebo中正常工作:Anybotics ANYmal B、ANYmal C;波士顿动力现货Unitree Robotics Aliengo以及麻省理工学院迷你猎豹V2和开放四足石英。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CHAMPRobots
    优质
    本项目汇集了多种基于CHAMP开发框架设计与制造的四足机器人。这些机器人的研发旨在探索并提升其在复杂地形中的运动性能及适应能力,促进机器人技术领域的创新与发展。 动物园这个存储库包含了CHAMP生成的各种四足机器人的配置包。为了使这些机器人运行起来,您需要在您的机器上安装相应的软件环境。农村发展基金提供了一份资源列表,其中包含下载所需URDF文件的信息。或者您可以直接使用命令 `./install_descriptions` 来一次性下载所有的URDF。 快速入门指南:在这个存储库中提供了预配置的机器人模型。每个配置包内都包含了自动生成的README文档,详细说明了如何运行演示项目的方法和步骤。需要注意的是,尽管某些README可能包含在Gazebo环境中运行机器人的指导信息,但只有以下几种预配置的机器人可以在Gazebo中正常工作:Anybotics ANYmal B、ANYmal C;波士顿动力现货Unitree Robotics Aliengo以及麻省理工学院迷你猎豹V2和开放四足石英。
  • 步行Legged Robots For Bullet(基于PyBullet)
    优质
    本项目运用PyBullet物理引擎开发了双足及四足行走机器人模拟系统,旨在研究和优化腿足式机器人的运动控制与平衡能力。 腿机器人该存储库是使用pybullet的步行机器人模拟器。要求安装PyBullet、control和scipy这些软件包,可以通过pip命令进行安装: ``` pip install pybullet pip install control pip install scipy ``` 双足示例:example_preview_control.py 四足逆运动学示例:example_stand_up.py
  • 3D版 21版
    优质
    本项目为一款先进的四足机器人设计,包含三维建模与仿真。其最新版本——21版,优化了运动算法和结构设计,具备卓越的机动性和稳定性,在复杂地形中表现出色。 四足机器人是一种具有四个腿的机器人装置,能够在各种地形上灵活移动并执行特定任务。这类机器人的设计通常模仿动物的动作模式,以实现高效稳定地行走、奔跑或跳跃等功能。它们在科研机构、工业生产和军事领域中有着广泛的应用前景。 重写后的内容: 四足机器人能够适应不同环境,在多个行业中发挥作用。通过模拟生物运动方式,这种类型的机器人可以平稳且有效地移动,并完成各种作业任务。
  • C#GDAL文件
    优质
    本文章提供关于如何在C#开发环境中配置和使用GDAL库的详细指南,包括安装步骤、环境设置及示例代码。 在C#开发环境中使用GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个处理地理空间数据的强大方式。它支持多种格式的数据读写,包括遥感、地图以及矢量等类型,在GIS应用中被广泛应用。 配置VS2015中的GDAL可以让你的项目直接调用其功能进行复杂的地理空间操作。下面是详细步骤: **设置引用路径** 在Visual Studio 2015里打开你的C#项目,找到“解决方案资源管理器”下的“引用”,右键点击选择添加引用选项,在弹出窗口中切换到浏览标签页,并导航至包含所有GDAL相关DLL文件的all_dll目录下。选中这些库后点确定即可。 **配置环境变量** 为了让GDAL能够识别其依赖项,需要在系统环境中设置路径变量如`GDAL_DATA`和`GDAL_DRIVER_PATH`等指向具体存储位置的值。 **使用.NET接口** 为了便于C#编程语言与GDAL交互,通常会采用一个中间件库比如gdal.net或OSGeo4W.NET。这类库为开发提供了更友好的类及方法封装,简化了对原始功能调用的过程。 **示例代码** 下面是一个简单的例子说明如何通过GDAL进行操作: ```csharp using OSGeo.GDAL; using OSGeo.OSR; Gdal.AllRegister(); Dataset ds = Gdal.Open(path_to_your_file, Access.GA_ReadOnly); var metadata = ds.GetMetadata(); SpatialReference srcSrs = new SpatialReference(ds.GetProjectionRef()); SpatialReference dstSrs = new SpatialReference(EPSG:4326); CoordinateTransformation transform = new CoordinateTransformation(srcSrs, dstSrs); Band band = ds.GetRasterBand(1); double[] pixelValue = new double[1]; band.ReadRaster(0, 0, 1, 1, pixelValue, 0, 0, 1, 1); var projectedPoint = transform.TransformPoint(x,y); ds.Dispose(); ``` 此代码展示如何打开一个地理空间文件,读取元数据信息,建立坐标系转换,并从特定位置获取像素值。 **异常处理** 在实际开发中需要考虑可能出现的错误情况。例如:无法找到指定路径、不支持的数据格式等。使用`try-catch`语句可以有效捕捉并解决这些问题以保证程序稳定性与可靠性。 **性能优化** 掌握GDAL的内存管理和缓存策略,以及何时采用分块读取技术(Block Reading),对于提高大型数据集处理效率至关重要。 **持续更新** 确保你的项目中使用的库版本是最新的。及时升级可以让应用保持最佳兼容性和运行效能。 遵循上述步骤后,你就能在C#环境中顺利集成并使用GDAL了。通过其丰富的API集合,你可以轻松完成各种地理空间相关的任务如数据转换、投影变换及特征读写等操作。
  • 优质
    四足机器狗是一款能够模仿真实狗行走、奔跑和旋转等多种动作的智能机器人。它具备出色的平衡能力和环境适应力,在家庭陪伴、搜索救援等领域有广泛应用前景。 四足机械狗是一款具有高度灵活性和适应性的机器人设备,能够在各种复杂环境中执行任务。它配备了先进的传感器和技术,可以实现自主导航、物体识别等功能。这种机器人的应用范围广泛,包括但不限于搜索救援、环境监测以及娱乐互动等领域。通过模拟真实动物的运动方式,四足机械狗能够平稳地穿越崎岖不平的地形,并完成精细的操作动作。
  • QYBot:
    优质
    QYBot是一款专为自动化合约管理设计的智能机器人框架,它能够高效处理、执行及监控各类合约事务,极大提升了企业运作效率和准确性。 QYBot契约机器人框架文件备份由于框架总体处于停止维护状态,因此本项目仅作为文件备份功能。
  • 代码
    优质
    《四足机器人代码》是一份详细记录和解释四足机器人的编程语言、算法及控制策略的手册。它涵盖了从基础编程到高级运动控制技术的内容,旨在帮助开发者构建灵活、高效的四足机器人系统。 制作4足机器人的源码可以在我的博文中找到。压缩包内包含我完成的作品的GIF图。除了打印出来的模型外,还需要Arduino UNO板、一块16路PWM驱动板、8个小舵机(推荐使用市场上最便宜的那种9g电机)和一个四触点摇杆。代码需要稍作修改以适应具体需求。最终的动作控制以及与摇杆的配合也需要根据实际情况调整代码,这一步相对简单。
  • Arduino__gai_
    优质
    本项目介绍了一款基于Arduino控制板开发的四足机器人,通过创新设计和编程实现稳定行走及多种互动功能,展现了小型化、智能化机器人的魅力。 Arduino简单的四足机器人动作组包括行走和其他简单动作。
  • QuadQuad: 基于ROS控制系统
    优质
    QuadQuad是一款基于ROS(Robot Operating System)设计的先进四足机器人控制系统。该项目旨在优化四足机器人的机动性和稳定性,适用于科研与教育领域。 四元组是为Raspberry Pi上运行的四足机器人设计的一个基于ROS(Robot Operating System)的控制器。它包含步态发生器、单眼视觉测距仪以及正在进行中的稀疏SLAM功能,此外还有用于模拟机器人的环境搭建工具。 此项目的目标还包括将机器学习系统集成到机器人中,使步态和路径规划能够受到不同ML算法的影响。为了使用该项目,请先在Raspberry Pi上安装Ubuntu Mate操作系统,之后通过命令行输入“sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full”来下载ROS及其依赖项。 运行模拟器可以通过执行“roslaunch quadquad_gazebo basicworld.launch”实现;步态控制器则可通过调用Python脚本段落件(例如:“python /path/to/gait_controller.py”)启动。视觉里程表和SLAM功能的激活,则可以使用命令行工具rosrun,具体指令为“rosrun quadquad_v”。
  • 平衡算法文档“Legged Robots that Balance”.doc1
    优质
    这份文档探讨了足式机器人的平衡算法,提供了设计和实现能够在各种地形上稳定行走的四足或双足机器人的关键理论和技术指导。 第1章 简介 为什么研究腿足式机器人?动力学与平衡性的提升可以增强机器人的机动性。接下来将简要回顾一下腿式机械的研究历程以及主动平衡技术的发展历史,并介绍奔跑机器人的相关知识。在运行控制方面,我们将它细分为三个部分进行讨论。 此外,在三维空间中探索和实现这些技术和理论具有重要意义。