ur10逆解代码 python

时间: 2023-05-10 18:00:26 浏览: 28
UR10逆解是指将机器人臂的目标位置和姿态输入到计算机程序中,程序通过数学计算推算出每个机械臂关节应该旋转到的角度,以实现自动化控制。Python是当前非常流行的一种编程语言,被广泛应用于计算机程序设计、数据分析、人工智能等领域。 UR10逆解代码需要从以下几个方面考虑: 1. 机械臂的运动学模型。需要了解机械臂的结构、关节限制、坐标系等信息,以数学公式的形式建立机械臂的运动学模型。 2. 目标位置和姿态的输入。需要将目标位置和姿态以合适的数据结构输入到程序中,常见的数据结构包括欧拉角、四元数、旋转矩阵等。 3. 数值计算方法。需要通过数值计算方法,如迭代法、牛顿法等,求解机械臂关节角度的解。 4. 代码实现。需要使用Python语言编写实际的程序代码,以实现机械臂的自动化控制。 需要指出的是,UR10逆解代码是一个非常复杂和细节丰富的项目,需要有深入的机械臂运动学和编程知识、丰富的编程经验和算法设计能力才能完成。如果没有相关背景知识和经验,建议通过相关培训或学习来提升自己的技能。
相关问题

ur5正逆解python

### 回答1: UR5是一款常见的工业机器人,它具备强大的运动控制和灵活性。正逆解问题是指在已知机器人某个姿态(位置和朝向)时,如何计算出关节角度(正解),又或者在已知关节角度时,如何计算机器人的姿态(逆解)。 在Python中,可以使用UR5库来进行UR5机器人的正逆解。这个库提供了一些函数来计算机器人的正逆解,并通过与机器人进行通信,使其达到所需的姿态。 对于正解,我们可以通过使用正解函数来计算出给定的关节角度对应的机器人姿态。这样我们就可以得到UR5机器人相应关节的坐标和朝向。 而对于逆解,我们可以使用逆解函数来计算给定的机器人姿态对应的关节角度。这样我们就可以得到要控制UR5机器人到达给定姿态所需的关节角度。 使用Python进行UR5正逆解可实现比较简单快捷的程序开发,也可以结合其他库和算法来实现更加复杂的控制策略和路径规划。这使得开发人员可以更加灵活地控制UR5机器人,满足不同应用场景的需求。 总之,通过使用Python的UR5库,我们可以实现UR5机器人的正逆解,并进行相应的控制和路径规划。这为开发人员在工业自动化领域提供了很大的便利。 ### 回答2: UR5是一种通用的工业机器人,具有六个自由度,常用于自动化生产中。UR5正逆解是指根据机器人的末端执行器位置和姿态,计算机器人各个关节的角度(正解),或者根据给定的关节角度,计算机器人末端执行器的位置和姿态(逆解)。 在Python编程语言中,可以通过使用UR5的开源库(如pyUR)来实现正逆解。首先,需要获取并设置UR5机器人的几何参数和DH参数,以便进行计算。然后,使用逆运动学算法来计算机器人的正解或逆解。 对于正解,可以根据末端执行器的位姿和机器人的几何参数,使用正运动学公式来计算机器人各个关节的角度。这可以通过解一个6x6的矩阵方程来实现。然后,将计算得到的关节角度发送给机器人控制器,使机器人达到所需的位姿。 对于逆解,可以通过逆解算法来计算机器人的关节角度。逆解算法的选择取决于具体的要求和约束。一种常用的方法是使用雅可比矩阵和牛顿-拉夫逊迭代算法。根据末端执行器的位姿和机器人的几何参数,首先计算机器人的雅可比矩阵,然后使用迭代算法来计算关节角度,使得机器人的末端执行器达到所需的位姿。 总之,通过使用UR5的开源库和逆运动学算法,可以在Python编程语言中实现UR5机器人的正逆解。这样可以实现精确控制和编程自动化,使机器人能够完成各种工业任务。 ### 回答3: UR5是一种经典的工业机器人之一,正逆解是其中的重要概念之一。正解是指根据给定的关节角度,计算出机器人末端执行器的位姿(位置和姿态)。逆解是指根据给定的末端执行器的位姿,求解出使机器人达到该位姿的关节角度。 在使用UR5机械臂时,可以利用Python编程语言来进行正逆解计算。Python是一种简洁易用的编程语言,具有强大的数学计算库与机器人操作库的支持,非常适合用于机器人的正逆解计算。 对于UR5机械臂的正解计算,我们可以利用Python中的数学库和机器人操作库来编写代码,根据给定的关节角度,利用正解公式计算出末端执行器的位姿。 而对于UR5机械臂的逆解计算,我们需要根据给定的末端执行器的位姿,利用逆解公式来计算出使机器人达到该位姿的关节角度。在Python中,我们可以使用数学库来进行向量运算和矩阵计算,借助机器人操作库提供的逆解函数,即可实现逆解计算。 综上所述,利用Python进行UR5机械臂的正逆解计算非常方便和高效。通过编写相应的代码,我们可以快速地求解出机器人的位姿和关节角度,为机器人的控制与运动提供基础支持。同时,Python作为一种易学易用的编程语言,也为广大机器人爱好者和工程师们提供了丰富的机会来深入研究和应用机器人技术。

matlab UR3逆解

UR3是一种6自由度的机械臂,可以使用MATLAB进行逆运动学解析。逆运动学是指已知末端执行器的位姿,求解机械臂各关节的角度。以下是使用MATLAB进行UR3逆解的一般步骤: 1. 定义机械臂的几何参数,包括关节长度、关节偏移量等。 2. 使用正运动学方程将末端执行器的位姿转换为齐次变换矩阵。这可以通过DH参数表或URDF模型来实现。 3. 根据机械臂的结构和几何参数,推导出机械臂的逆运动学方程。这通常需要使用三角函数和向量运算。 4. 将逆运动学方程转化为MATLAB代码,并求解得到关节角度。 需要注意的是,UR3机械臂存在多个逆解,因此可能有多组关节角度满足要求。在实际应用中,可以选择最优解或者设定额外的约束条件来确定一个合适的解。此外,还可以考虑使用数值方法(如牛顿迭代法)来求解逆运动学问题。 以上是一般的步骤,具体实现还需要结合具体的代码和机械臂参数。希望这些信息对您有所帮助!

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### 回答1: UR逆运动学解析法是指通过分析机械臂末端执行器的位姿以及关节位置,从而求解出机械臂各个关节的角度解。在解的过程中需要对可能的解进行筛选,以找到合理的解。 在UR逆运动学解析法中,首先确定机械臂末端执行器的位姿,包括位置和姿态。然后根据机械臂的结构和参数,通过几何法或者数学方法,将位姿转换为关节角度的函数关系。接着,解析出关节角度的表达式,即逆运动学方程。 然而,由于机械臂的复杂性和非线性特性,逆运动学方程通常具有多个解,这些解被称为解空间。在解的筛选中,需要根据具体的应用需求和机械臂的运动限制,对解空间进行筛选,找到合适的解。 解的筛选可以通过以下几种方式来进行。一是通过约束条件来筛选解,例如限制关节角度的范围、避免碰撞等。二是通过评估指标来筛选解,例如选择最优解或者根据特定的目标函数来确定最佳解。三是通过启发式方法,利用经验或者规则来筛选解。 综上所述,UR逆运动学解析法的解筛选是一个重要的步骤,它确保机械臂的关节角度解在运动学限制内且满足实际需求。不同应用场景需要根据具体情况采用不同的筛选方法,以获取合适的解。 ### 回答2: UR逆运动学解析法是指根据已知的末端执行器的位置和姿态,通过逆运动学解算确定UR机械臂各个关节的角度。解的筛选指的是在多个解的情况下,如何选择最合适的解。 在UR逆运动学解析法中,由于UR机械臂具有较大的自由度,通常会有多个解存在。解的筛选需要根据实际需求和约束条件来进行。 首先,可以考虑机械臂的工作空间范围。在解的筛选中,应选择那些在工作空间范围内的解。如果解超出了工作空间限制,就需要进行调整或排除。 其次,可以考虑机械臂的关节限制。UR机械臂各个关节通常有一定的角度限制范围,解的筛选中应选择符合关节约束的解。若解超出了关节限制范围,就需要进行调整或排除。 另外,还可以考虑机械臂的路径规划需求。有时候解的选择会受到路径规划的要求影响。比如,某些解在执行机械臂路径规划时可能路径时间较短或避免碰撞等方面更优。 此外,还需要考虑运动的顺序。根据具体应用场景和实际需求,可能需要选择特定的解来满足运动的顺序需求。 综上所述,UR逆运动学解的筛选需要综合考虑工作空间、关节限制、路径规划需求和运动顺序等因素。在不同的应用场景下,选择最合适的解可以使机械臂运动更加灵活、高效、安全。 ### 回答3: UR逆运动学解析法的解的筛选主要是针对机械臂的逆运动学问题,根据机械臂的构型和运动约束,确定合适的解。逆运动学问题是指在给定末端执行器的位置和姿态时,确定机械臂关节的位置和角度。UR逆运动学解析法主要分为以下几个步骤进行解筛选。 首先,根据机械臂的构型和运动范围限制,筛选出满足机械臂结构约束条件的解。例如,对于一些关节的运动范围有限制的机械臂,需要排除超出运动范围的解。 其次,考虑机械臂的运动平滑性和连续性,筛选出满足运动平滑性的解。这要求机械臂关节的运动在各个位置过渡平滑,避免出现关节突变或角度跳跃等不连续运动。 再次,考虑机械臂的运动优化,筛选出满足优化条件的解。例如,可以通过优化目标函数,如最短路径或最小能耗等,对解进行筛选,选择最佳的运动路径。 最后,根据机械臂应用的需求和操作要求,筛选出满足具体应用需求的解。例如,对于需要特定末端执行器姿态或姿态范围的应用,可以筛选出满足姿态要求的解。 总的来说,UR逆运动学解析法的解的筛选主要考虑机械臂的结构约束、运动平滑性、运动优化和应用需求等方面,以确定最合适的解。这样可以保证机械臂运动的准确性和稳定性,满足具体应用的要求。
### 回答1: 非常感谢您收藏我们的UR5机器人正逆运动学MATLAB代码。我们的代码可以帮助您更好地了解并使用UR5机器人,实现其正逆运动学控制。 UR5机器人是一种高性能工业机器人,可用于各种生产线和制造过程中。我们的MATLAB代码可以帮助您研究并掌握UR5机器人的正逆运动学模型,从而更好地优化机器人的控制和应用。 代码中包含了UR5机器人可分解到关节和笛卡尔空间的正逆运动学,以及数值和解析求解两种方法。通过运用此代码,您可以更好地理解机器人控制的基础知识和计算方法。 我们希望您在使用我们的代码时获得愉快和成功的体验。如果您有任何关于代码的疑问或反馈,请随时与我们联系,我们将随时为您提供帮助。祝您使用愉快! ### 回答2: UR5机器人正逆运动学是机器人控制中非常重要的一部分,收藏其Matlab代码可以方便学习和使用。UR5机器人是一种灵活且高精密的机器人,通常用于制造业、食品业、医疗和航空航天等领域。正运动学是将机器人的关节角度转化为工具末端的位置姿态,而逆运动学则是将工具末端的位置姿态转化为机器人的关节角度。 通过收藏UR5机器人正逆运动学的Matlab代码,可以轻松地理解机器人的运动学模型和控制算法。此代码可以帮助机器人控制工程师开发自己的控制器,实现各种手动、半自动和全自动的控制任务。 此外,UR5机器人正逆运动学的Matlab代码不仅可以在计算机上运行,还可以嵌入到机器人控制器中。这样一来,机器人控制器就可以更快、更准确地控制机器人的关节角度和位置姿态了。 总之,收藏UR5机器人正逆运动学的Matlab代码对于学习机器人控制和开发机器人控制器都是非常有帮助的,这将有利于提升机器人技术的应用和发展。 ### 回答3: UR5机器人是一种广泛应用于工业自动化领域的机器人,它具有高精度、高效率和高可靠性的特点。正逆运动学是UR5机器人控制过程中非常重要的一部分,通过正逆运动学的实现,可以实现机器人的运动控制。 如果已经收藏了UR5机器人正逆运动学的Matlab代码,那么就可以便捷地进行机器人的运动控制。在进行机器人控制时,需要先输入机器人的工作空间和路径规划等信息,并将这些信息转换成正逆运动学的计算过程。Matlab代码中包括了UR5机器人正逆运动学的数学模型,可以快速地实现机器人运动学的计算。 在实际应用中,通过Matlab代码的实现,可以实现机器人的自主移动,以及进行复杂的操作,例如物品搬运、装配、焊接等任务。除此之外,UR5机器人的正逆运动学也可以用于模拟机器人的运动轨迹,从而帮助完善机器人控制系统的设计。 总之,收藏了UR5机器人正逆运动学的Matlab代码可以帮助工程师快速地进行机器人运动控制,提高工作效率和工作精度,实现机器人在工业自动化中的广泛应用。
要实现UR3机械臂的逆运动学求解,可以使用Matlab和机器人工具箱(Robotics Toolbox)。根据引用和引用的信息,可以得到以下步骤来求解UR3机械臂的逆运动学: 1. 导入Robotics Toolbox: 使用Matlab命令addpath添加Robotics Toolbox的路径,确保能够调用相关函数。 2. 定义机器人模型: 使用机器人工具箱中的SerialLink函数定义UR3机械臂的模型。根据UR3的DH参数和关节限制进行设置。 3. 设定目标末端位姿: 在Matlab中指定UR3机械臂末端的目标位置和姿态。 4. 进行逆运动学求解: 使用机器人工具箱中的ikine函数对UR3机械臂进行逆运动学求解。将目标末端位姿和初始关节角作为输入参数传入函数中。 5. 获取多组逆解: 根据引用的信息,UR3机械臂的逆运动学有多个解。可以使用ikine函数的第二个参数来指定需要求解的解的数量。 6. 验证逆解的正确性: 可以选择其中三个逆解,将它们设置为机械臂的关节角度,并使用机械臂进行正运动学计算。然后将计算得到的末端位姿与目标位姿进行比较,以验证逆解的正确性。 请注意,具体的Matlab代码实现需要根据具体情况进行编写,以上步骤仅提供了一个基本的框架。可以参考引用和引用中给出的源代码和工具箱进行进一步的详细研究和实现。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [UR3机械臂运动学反解之解析解](https://blog.csdn.net/weixin_43220219/article/details/127867646)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [UR5机器人正逆运动学(matlab代码)](https://download.csdn.net/download/weixin_42846605/12077687)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [MATLAB实现六轴机器人正逆运动学求解源码](https://download.csdn.net/download/weixin_45591139/86268830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
### 回答1: 在使用Python编程语言中,通过socket读取UR10机器人数据可以采取以下步骤: 1. 首先,需要导入socket库以实现与UR10机器人建立连接和通信。 python import socket 2. 创建一个socket对象,并设定通信协议以及通信类型。 python robot_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) 3. 指定UR10机器人的IP地址和端口号,并使用connect()函数连接机器人。 python robot_ip = "192.168.0.1" # 机器人IP地址 robot_port = 30002 # 机器人通信端口号 robot_socket.connect((robot_ip, robot_port)) 4. 连接成功后,可以使用recv()函数接收从机器人发送过来的数据,并设定接收数据的缓冲区大小。 python buffer_size = 1024 # 接收缓冲区大小 data = robot_socket.recv(buffer_size) 5. 最后,关闭与机器人的连接。 python robot_socket.close() 通过以上步骤,我们可以使用socket库实现与UR10机器人的连接,并从机器人获取数据。需要注意的是,具体的数据格式和内容,以及如何解析这些数据,会根据UR10机器人的通信协议和数据格式而有所不同。在实际中,还需要对接收到的数据进行解析和处理,以便使用其中的信息实现特定的功能或控制机器人的运动。 ### 回答2: 通过socket读取ur10机器人数据的过程包括以下几个步骤: 1. 建立socket连接:在计算机中使用编程语言(如Python、C++等)创建一个socket对象,并指定机器人的IP地址和端口号。通过调用socket的connect()方法,与机器人建立起连接。 2. 发送指令:通过socket连接向机器人发送指令请求数据。根据机器人的通信协议,可以发送特定格式的字符串或字节流作为指令。 3. 接收数据:在连接建立成功后,通过socket的recv()方法接收机器人发送的数据。接收到的数据可以是机器人的位置、速度、关节角度、传感器数据等。 4. 解析数据:根据机器人的数据格式和通信协议,对接收到的数据进行解析。可以使用相应的解析库或手动解析数据,将其转换为可读性较高的格式(如JSON、CSV等)。 5. 处理数据:根据需求对接收到的数据进行处理和分析。可以将数据存储到数据库中、进行图形化显示、进行实时控制等。 6. 断开连接:在数据处理完成后,通过socket的close()方法断开与机器人的连接,释放相关资源。 需要注意的是,与ur10机器人的通信协议可能因不同的控制器版本、使用的编程语言等而有所差异。在实际应用中,还需根据具体情况进行相应的参数配置和异常处理,以确保数据的稳定性和正确性。 ### 回答3: 通过socket读取UR10机器人的数据可以实现实时获取机器人的状态信息、关节角度、位置信息、力矩信息等。首先,需要在UR10机器人上设置一个socket服务器,用于接收来自客户端的连接请求和发送机器人的数据。在机器人控制器上,我们可以使用socket编程接收和发送数据。 在客户端,我们可以通过创建一个socket客户端连接到UR10机器人的socket服务器。连接成功后,客户端可以向机器人发送指令,请求获取特定数据。机器人收到指令后,根据客户端的请求,会发送相应的数据回到客户端。客户端可以通过读取socket接口获取这些数据。 例如,我们可以使用Python编程语言来实现这个功能。在客户端,我们可以使用socket库来创建一个socket客户端,连接到UR10机器人的IP地址和端口。连接成功后,我们可以使用send()函数向机器人发送特定的控制指令,然后通过recv()函数读取机器人发送的数据。 在机器人控制器上,我们可以使用socket库来创建一个socket服务器的监听套接字,并绑定到指定的IP地址和端口。然后,我们可以使用accept()函数监听客户端的连接请求,接收并处理客户端的指令。根据客户端的请求,我们可以使用send()函数向客户端发送相应的数据。 通过socket读取UR10机器人数据可以实现与机器人之间的实时通信,并且可以根据需要获取机器人的实时状态信息。这对于实时控制、监测和调试机器人都非常有用。
### 回答1: UR5机械臂是一种广泛应用于工业自动化领域的机械臂。RRT(Rapidly-exploring Random Trees)算法是一种基于树形结构的路径规划算法,常被用于解决类似UR5机械臂的路径规划问题。 要实现UR5机械臂的路径规划,可以使用RRT算法的代码。以下是一个简化版的UR5机械臂RRT算法实现: 1. 定义机械臂的起始位置和目标位置。 2. 初始化一个空的树形结构,将起始位置设置为树的根节点。 3. 迭代以下步骤直到找到合适的路径或达到迭代次数限制: a. 生成一个随机的机械臂关节角度,作为新的节点。 b. 在树中找到离新节点最近的节点,并计算新节点与该节点之间的距离。 c. 如果新节点与离它最近的节点之间的距离超过阈值,则生成一个新的节点,使其尽量靠近新节点。 d. 将新节点添加到树中,并与其最近的节点建立连接。 e. 检查新添加的节点是否接近目标位置,如果是则认为找到了路径。 4. 如果找到了路径,则从目标节点开始沿着连接的节点回溯到起始节点,得到UR5机械臂的路径。 需要注意的是,以上只是UR5机械臂RRT算法的一个简化描述,实际的代码实现可能会更加复杂并考虑更多细节。同时,还需要使用机械臂的运动学模型和碰撞检测等相关知识来确保生成的路径是可行的。此外,还可以使用优化算法来进一步优化路径,提高机械臂的运动效率。 ### 回答2: UR5机械臂是一种广泛应用于工业机器人领域的六自由度机械臂。RRT(Rapidly-Exploring Random Trees)算法是一种用于路径规划的常用算法,可以帮助UR5机械臂在复杂环境中找到一条安全高效的路径。以下是一个简单的UR5机械臂RRT算法的代码示例: 1. 定义机械臂状态:首先,我们需要定义机械臂的状态,包括位置和姿态。可以使用向量或矩阵表示机械臂的当前状态。 2. 设置起始点和目标点:为了规划路径,我们需要指定机械臂的起始点和目标点。这些点可以通过输入或传感器获取。 3. 初始化RRT树:创建一棵空的RRT树,起始点作为根节点。 4. 迭代生成路径:在每次迭代中,随机生成一个点并在RRT树中找到最近的节点。然后,从该节点到生成的随机点之间插入一条新的路径分支。经过多次迭代,树的分支将覆盖整个搜索空间。 5. 判断是否到达目标:在每次迭代中,检查新生成的路径分支是否接近或到达目标点。如果到达目标点,则路径规划完成。 6. 路径平滑化:在得到初始路径后,可以对路径进行平滑化处理,以减少路径中的拐点和冗余。 7. 生成运动轨迹:将平滑后的路径转化为机械臂的运动轨迹,用于控制机械臂实际运动。 需要注意的是,以上代码示例是一个简化的版本,实际的UR5机械臂RRT算法可能会更加复杂,并且需要结合机械臂的硬件和控制接口进行实现。此外,RRT算法的性能和路径规划质量也会受到参数的影响,需要根据实际情况进行调整和优化。 ### 回答3: UR5机械臂使用RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法来实现路径规划。RRT算法是一种随机采样和树搜索的策略,用于在机器人的配置空间中搜索可行路径。 以下是UR5机械臂RRT算法的伪代码: 1. 初始化树T,其中包含机器人的初始状态。 2. 重复以下步骤直到达到终止条件: - 随机采样一个点q_rand,该点在机器人的配置空间范围内。 - 在树T中找到最近邻节点q_near,即与q_rand最接近的节点。 - 判断从q_near到q_rand的路径是否碰撞。 - 若路径不碰撞,则将q_rand作为新节点q_new添加到树T中,并将q_near与q_new连接。 - 若路径碰撞,则返回步骤2并重新采样q_rand。 3. 在树T中找到可行的路径,该路径连接初始状态和目标状态。 4. 返回找到的路径。 UR5机械臂的RRT算法实现需要考虑以下几个方面: - 机器人的配置空间范围:根据UR5机械臂的关节限制和工作空间大小,定义机器人的配置空间范围,确保随机采样的点在范围内。 - 碰撞检测:判断从q_near到q_rand的路径是否与障碍物碰撞,需要使用碰撞检测算法来避免碰撞。 - 节点选择策略:选择最近邻节点q_near的方法对RRT算法的效率和性能有影响,可以使用欧几里得距离或其他距离度量来选择最近邻节点。 - 终止条件:可以通过设定最大迭代次数、达到目标状态或找到可行路径等条件来终止RRT算法的执行。 通过实现以上步骤,可以使用RRT算法来对UR5机械臂进行路径规划,找到可行的路径连接起始状态和目标状态。
以下是用Python编写的ROS中UR5机械臂抓取放置物块的代码: python #!/usr/bin/env python import rospy import moveit_commander import geometry_msgs.msg rospy.init_node('ur5_move', anonymous=True) robot = moveit_commander.RobotCommander() scene = moveit_commander.PlanningSceneInterface() group = moveit_commander.MoveGroupCommander("manipulator") group.set_goal_position_tolerance(.01) group.set_goal_orientation_tolerance(.01) rospy.sleep(2) pose_target = geometry_msgs.msg.Pose() pose_target.orientation.w = 1. pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = . pose_target.position.z = .5 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = . pose_target.position.z = .7 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) scene.remove_world_object("block") rospy.sleep(2) pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = -.2 pose_target.position.z = .7 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) scene.add_box("block", pose_target, (.05, .05, .05)) rospy.sleep(2) pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = -.2 pose_target.position.z = .5 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = .2 pose_target.position.z = .5 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = .2 pose_target.position.z = .7 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) scene.remove_world_object("block") rospy.sleep(2) pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = -.2 pose_target.position.z = .7 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) scene.add_box("block", pose_target, (.05, .05, .05)) rospy.sleep(2) pose_target.position.x = .5 pose_target.position.y = -.2 pose_target.position.z = .5 group.set_pose_target(pose_target) plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) group.set_named_target("home") plan = group.go(wait=True) group.stop() group.clear_pose_targets() rospy.sleep(2) moveit_commander.roscpp_shutdown() 希望对您有所帮助!

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你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

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7210PixieDust:通过静态依赖跟踪进行声明性增量用户界面渲染0Nick tenVeen荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰n.tenveen@student.tudelft.nl0Daco C.Harkes荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰d.c.harkes@tudelft.nl0EelcoVisser荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰e.visser@tudelft.nl0摘要0现代Web应用程序是交互式的。反应式编程语言和库是声明性指定这些交互式应用程序的最先进方法。然而,使用这些方法编写的程序由于效率原因包含容易出错的样板代码。在本文中,我们介绍了PixieDust,一种用于基于浏览器的应用程序的声明性用户界面语言。PixieDust使用静态依赖分析在运行时增量更新浏览器DOM,无需样板代码。我们证明PixieDust中的应用程序包含的样板代码比最先进的方法少,同时实现了相当的性能。0ACM参考格式:Nick ten Veen,Daco C. Harkes和EelcoVisser。2018。通过�