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武漢艾克特科技有限公司
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更新時間:2024-12-17 15:42:09瀏覽次數(shù):77次
聯(lián)系我時,請告知來自 塑料機械網(wǎng)人形機器人已經(jīng)成為科技界看好的發(fā)展熱點之一,已有不少科技公司對人形機器人進行了布局,但真正適用于人形機器人控制算法研究并提供多樣友好的開發(fā)環(huán)境的人形機器人平臺并不多。本文介紹一款雙臂人形機器人開源平臺,該平臺更好的輔助科研人員進行雙臂人形機器人方面的算法研究。本平臺使用自主研發(fā)的通用機器人控制器,開發(fā)環(huán)境包括:c/c++ 代碼開發(fā)環(huán)境、MATLAB/Simulink 圖形化開發(fā)環(huán)境及ROS開發(fā)環(huán)境。
產(chǎn)品簡介
1.以18自由度仿人雙臂機器人為研究對象,多子系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制算法為核心,結(jié)合外部傳感設備,開展機器人自主規(guī)劃、協(xié)調(diào)控制、柔順控制等算法實驗研究。
2.支持c/c++、matlab/simulink、ros等多種開發(fā)環(huán)境。
3.提供通信接口,無需關心設備通信,專注算法研究。
4.控制器支持自定義修改、所開發(fā)算法運行與控制器內(nèi),具備1bz及以上通信能力。
5.集成度高,便于與移動機器人集成。
產(chǎn)品特點
用戶可以在系統(tǒng)初始化后添加自己的代碼入口函數(shù)。在系統(tǒng)啟動后會進入該函數(shù)執(zhí)行用戶代碼。用戶也可以建立自己的動態(tài)鏈接庫,完成功能開發(fā)后需要將生產(chǎn)的動態(tài)庫及可執(zhí)行文件拷貝到控制系統(tǒng)中的相應路徑下(動態(tài)庫拷貝到“動態(tài)庫所在路徑",可知文件拷貝到“運動控制程序所在路徑")。
如果用戶不添加任何代碼,所具有的功能為本控制系統(tǒng)提供的功能。用戶的二次開發(fā)實際上是在控制系統(tǒng)所提供功能的基礎上增加自定義功能。其中提供了諸多demo程序,供用戶參考使用。
用戶可以利用驅(qū)動類接口實現(xiàn)底層算法的開發(fā)和驗證,也可以利用運動類接口結(jié)合視覺系統(tǒng)實現(xiàn)視覺伺服類應用。
例如io_teach.cpp中使用了驅(qū)動類、運動類、示教類接口,實現(xiàn)了利用兩個數(shù)字io信號對機器人的個軸進行示教移動操作。代碼如下:
MATLAB/Simulink圖形化開發(fā)環(huán)境:
本工具主要用于機器人系統(tǒng)的算法開發(fā)及驗證,需要嵌入的MATLAB中使用,用戶需要自行安裝適合版本的MATLAB,推薦2022及以后版本。同時該工具需要使用HYY機器人控制器作為目標機。
該工具目前支持機器人工具箱和總線工具箱,允許在安裝過程中進行選擇。基于該工具用戶可快速的在機器人或電機系統(tǒng)上進行算法的研發(fā)及驗證。
開發(fā)環(huán)境包括:
機器人工具箱——基于底層目標機的機器人控制系統(tǒng)開發(fā),主要Base(基礎數(shù)據(jù)接口)、Mode(運動學及動力學)、Trajectory(關節(jié)及笛卡爾軌跡)、Utilities(輔助轉(zhuǎn)換),根據(jù)需要選擇對應模塊拖拽到工程中進行設置并進行算法模型搭建,其中Base中的RobotInitialize模塊必須使用。并且模塊數(shù)據(jù)已被映射的機器人空間,無需關心減速比、編碼器位數(shù)等硬件信息。
其他MATLAB工具箱——如MATLAB機器人工具箱、模糊工具箱等。
ROS開發(fā)環(huán)境:
本控制系統(tǒng)為融入ROS生態(tài),提供了驅(qū)動包,將本控制系統(tǒng)對接到ROS及ROS2中,支持moveit等軟件對接使用。為了使用ROS需要在控制器中安裝ROS及本控制系統(tǒng)的ROS驅(qū)動包,并且配合PC使用。通過ROS主從機機制實現(xiàn)控制器和PC機配合工作,控制器作為ROS主機運行實時驅(qū)動節(jié)點,PC機作為ROS從機運行非實時節(jié)點。實際上也可以不使用PC機,在控制器中運行ROS,即實時驅(qū)動節(jié)點和非實時節(jié)點均在控制器中運行。但這可能降低控制器的實時性,不建議用戶這么做。結(jié)合ROS的控制系統(tǒng)框圖如下:
支持的研究方向:
1、機器人力控制理論研究:通過研究柔順控制算法提高機器人接觸式任務的控制性能,如自適應控制、滑模控制、模糊PID控制等,以提高系統(tǒng)的魯棒性和作業(yè)精度。
2、多機器人系統(tǒng)動力學建模與辨識方法研究:建立機器人及柔順裝置的精確動力學模型,為控制算法提供理論基礎。
3、機器人自主規(guī)劃研究:研究和開發(fā)高效率的軌跡規(guī)劃算法,根據(jù)不同路徑自適應實現(xiàn)不同軌跡的生成,同時可以兼顧深度學習、強化學習開展自主規(guī)劃的研究。
4、多機器人協(xié)調(diào)控制算法研究:利用人工智能技術(shù),針對多機器人系統(tǒng)的動力學模型開展多機器人協(xié)調(diào)控制的研究。
5、大模型語義解析研究:可以將大模型與雙臂人形機器人科研平臺結(jié)合,開展基于大模型的語義級解析。
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