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NAO机器人Python代码示例:录音、动作控制、绕口令及声呐避障功能

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简介:
本项目提供NAO机器人的Python编程实例,涵盖语音记录、动作操控、言语练习以及超声波传感器障碍物检测等功能。 压缩包内包含四个用Python编写的NAO机器人工程,分别实现了录音并且回放、执行一系列动作、绕口令挑战以及声呐避障功能。代码结构清晰,希望能对大家有所帮助。

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  • NAOPython
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    本项目提供NAO机器人的Python编程实例,涵盖语音记录、动作操控、言语练习以及超声波传感器障碍物检测等功能。 压缩包内包含四个用Python编写的NAO机器人工程,分别实现了录音并且回放、执行一系列动作、绕口令挑战以及声呐避障功能。代码结构清晰,希望能对大家有所帮助。
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    本项目包含NAO机器人的避障程序代码,旨在通过编程使NAO能够感知并避开障碍物,确保安全移动。适合对机器人编程感兴趣的开发者研究和学习。 适用于NAO机器人的Python程序:下载后只需更改机器人的IP地址即可使用。该程序的功能是调用机器人内置的声呐模块来检测一定距离内的障碍物,并根据逻辑关系做出相应的动作反应。
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    本研究探讨了NAO机器人在HCI实验中自主避开障碍物的能力,分析其如何优化人机互动体验,提升实验效率。 使用V-REP和Python编写代码,控制Nao机器人实现自动躲避障碍物的功能。
  • Python编程NAO的手臂
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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
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    本项目提供了一个基于Matlab开发的模糊控制器代码,用于实现具有避障功能的移动机器人的路径规划与导航。利用模糊逻辑算法优化机器人在复杂环境中的自主决策能力。 本段落描述了用于控制具有避障行为的移动机器人的模糊逻辑控制器(FLC)的设计和仿真。该FLC从九个超声波传感器获取三个输入,并生成两个输出电压值以驱动机器人轮子电机中的每一个。FLC使用MATLAB的模糊逻辑工具箱设计,并在V-REP中进行了仿真。 关键词:模糊逻辑控制器,避障行为,Mamdani模糊推理法,移动机器人
  • Arduino小车(带遥、寻迹
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    本项目提供一套完整的Arduino小车控制代码,集成了无线遥控、自动循迹和智能避障三大核心功能,适合初学者快速上手实践机器人编程。 大二期间制作了一个小车项目,对于刚开始学习Arduino的初学者可能会有所帮助,有兴趣的话可以参考一下。
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    这款Unity开发的第一/第三人称控制器插件具备先进的相机避障功能,确保玩家在复杂环境中移动时能够避开障碍物,提供流畅且沉浸式的虚拟现实体验。 Unity提供第一人称和第三人称控制器,并且具备避障功能。可以参考相关教程进行学习。详情请参阅《使用Unity实现第一/三人称控制器及避障功能》这篇博客文章的内容。
  • 新建文件夹 (3)_态窗法___matlab_
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    本项目采用动态窗口法实现避障机器人的路径规划,在MATLAB环境中进行仿真与测试,有效提升了移动机器人的自主避障能力。 使用动态窗口法进行机器人避障的代码可以直接在MATLAB中运行。
  • NAO舞蹈
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    这段简介可以描述为:NAO机器人舞蹈示例展示了人类如何编程和教授一个小型人形机器人进行复杂的舞蹈动作。视频中,NAO机器人流畅地执行一系列精心编排的动作,令人印象深刻,展现了机器人的灵活性与精准性。 NAO机器人跳舞实例展示了在音乐伴奏下动作流畅且不会摔倒的特点。