robot.ikine_LM函数

时间: 2023-10-30 17:41:33 浏览: 65
robot.ikine_LM函数是机器人学中的逆运动学求解函数，使用Levenberg-Marquardt算法来优化求解结果。它的作用是根据机器人的末端执行器位置和姿态，计算出机器人各关节的角度，以实现末端执行器的所需位置和姿态。该函数使用的是运动学模型中的几何方法来计算逆运动学，通常需要提供机器人的DH参数、末端执行器的位姿、以及其它相关参数作为输入。通过该函数的求解，可以实现机器人的精确控制和运动规划。
相关问题

robot.ikine_LMS函数

robot.ikine_LMS函数是一个MATLAB工具箱中的函数，用于计算机器人的逆运动学解。该函数基于一个最小二乘法的算法，可以计算机器人的关节角度，使得末端执行器到达给定的姿态。LMS代表最小二乘法（Least Mean Squares），这种方法可以有效地解决机器人逆运动学问题中的非线性问题。 该函数的语法如下： q = ikine_LMS(robot, T) 其中，robot是机器人模型，T是机器人末端执行器的姿态。函数会返回一个关节角度的向量q，使得机器人可以到达给定的姿态。 需要注意的是，ikine_LMS函数只能计算机器人的逆运动学解，而不能考虑机器人的运动学约束或者机器人的工作空间限制。因此，在使用该函数时需要特别小心，需要对机器人的运动学和工作空间有一定的了解。

robot.ikine用法

`robot.ikine` 是 Robotics Toolbox for MATLAB 中的一个函数，用于执行机器人的逆运动学计算。它的使用方法如下： ```matlab q = robot.ikine(T, q0, options) ``` 其中，`robot` 是机器人模型对象，`T` 是目标位姿矩阵，`q0` 是初始关节角度，`options` 是一个可选的选项结构体。 - `T`：目标位姿矩阵，是一个 4x4 的齐次变换矩阵，表示机器人末端执行器的目标位姿。 - `q0`：初始关节角度，是一个列向量，表示机器人的关节角度初始值。 - `options`：可选的选项结构体，可以用来设置逆运动学求解器的参数和行为。 函数会返回一个列向量 `q`，表示计算得到的机器人关节角度。 需要注意的是，具体的使用方法可能会因机器人模型对象和逆运动学求解器的选择而有所不同。你需要根据你使用的具体机器人模型和求解器来查阅相关文档或者示例代码来了解更详细的使用方法。

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assert self.internal_robot_var_spec[var] == kw.robot_name, \ RuntimeError( f"变量名{var} 由两个不同的关键字创建：" f"{self.internal_robot_var_spec[var]}、" f"{kw.robot_name}" )

其中，var 是一个变量名，kw 是一个对象，kw.robot_name 是该对象中的一个属性名，self.internal_robot_var_spec 是 self 对象中的一个字典，该字典中存储了变量名和对应的机器人名。如果 self.internal_...

ef get_keyword_names(self): for item in dir(self): kw = getattr(self, item) if hasattr(kw, "internal_robot_var_info"): for var in kw.internal_robot_var_info: if var in self.internal_robot_var_spec: assert self.internal_robot_var_spec[var] == kw.robot_name, \ RuntimeError( f"变量名{var} 由两个不同的关键字创建：" f"{self.internal_robot_var_spec[var]}、" f"{kw.robot_name}" ) self.internal_robot_var_spec[var] = kw.robot_name return super().get_keyword_names() 解释一下这段代码的作用

如果一个方法有 internal_robot_var_info 属性，那么它会被认为是一个关键字，并将其中定义的变量名（即 internal_robot_var_info 中的元素）添加到 internal_robot_var_spec 字典中，同时将这个方法的名称...

import sys import random import pygame from dust import Dust def check_keydown_events(event, robot): if event.key == pygame.K_RIGHT: # move right robot.moving_right = True elif event.key == pygame.K_LEFT: # move left robot.moving_left = True def check_keyup_events(event, robot): if event.key == pygame.K_RIGHT: robot.moving_right = False elif event.key == pygame.K_LEFT: robot.moving_left = False def check_events(robot): # respond to keyboard and mouse item # supervise keyboard and mouse item for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: sys.exit() elif event.type == pygame.KEYDOWN: check_keydown_events(event, robot) elif event.type == pygame.KEYUP: check_keyup_events(event, robot) def update_screen(ai_settings, screen, dusts, robot,detector): # fill color 填充颜色 screen.fill(ai_settings.bg_color) # check robot and dust collisions check_robot_dust_collisions(robot, dusts) # draw the dusts dusts.draw(screen) # draw the robot robot.blitme() # draw the detector detector.blitme() # visualiaze the window pygame.display.flip() def create_dust(ai_settings, screen, dusts): """Create dust, and place it in the room.""" dust = Dust(ai_settings, screen) dust.rect.x = random.randint(50, ai_settings.screen_width - 50) dust.rect.y = random.randint(50, ai_settings.screen_height - 50) dusts.add(dust) def create_room(ai_settings, screen, dusts): """Create a full room of dusts.""" for mine_number in range(ai_settings.dust_number): create_dust(ai_settings, screen, dusts) def check_robot_dust_collisions(robot, dusts): """Respond to robot-dust collisions.""" # Remove any robot and dusts that have collided. pygame.sprite.spritecollide(robot, dusts, True, None)

这段代码是一个基于pygame库开发的小游戏，其中包含了一些与键盘和鼠标交互的...check_robot_dust_collisions函数用于检测机器人与尘埃的碰撞情况，并移除发生碰撞的尘埃。 以上就是这段代码的主要功能和实现方式。

def reset(self, screen, robot, new_robot, dusts, agent): self.screen = screen self.robot = robot self.new_robot = new_robot self.dusts = dusts self.current_dusts = len(self.dusts) nearest_dust, self.distance = self.get_nearest_dust() self.agent = agent robot_x, robot_y = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery dust_x, dust_y = nearest_dust.rect.centerx, nearest_dust.rect.centery sin = (robot_x - dust_x) / self.distance cos = (robot_y - dust_y) / self.distance dust_angle = math.atan2(sin, cos) / math.pi * 180 return self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, nearest_dust.rect.centerx, nearest_dust.rect.centery, dust_angle, self.distance

在方法内部，传入的参数screen、robot、new_robot、dusts和agent会被分别赋值给对应的属性。 接下来，通过调用get_nearest_dust方法来获取最近的尘埃物体，并将结果赋值给nearest_dust和distance属性。 然后，...

def step(self, action): reward = 0 if action == 0: self.robot.moving_left = True elif action == 2: self.robot.moving_right = True self.robot.update(self.new_robot) self.robot.moving_left = False self.robot.moving_right = False dust, distance = self.get_nearest_dust() if dust is not None: robot_x, robot_y = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery dust_x, dust_y = dust.rect.centerx, dust.rect.centery sin = (robot_x - dust_x) / distance cos = (robot_y - dust_y) / distance dust_angle = math.atan2(sin, cos) / math.pi * 180 # print(angle) next_state = robot_x, robot_y, self.robot.angle, dust_x, dust_y, dust_angle, distance reward = 100 / (abs(self.robot.angle - dust_angle) + 1) # print(self.robot.angle, dust_angle) # reward += (self.current_dusts - len(self.dusts)) * 2000 # reward += (self.distance - distance) * 20 reward -= 50 done = False else: next_state = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, distance reward = 100000 done = True self.distance = distance self.current_dusts = len(self.dusts) return next_state, reward, done

这是Environment类中的一个方法step，它接受一个参数action，并返回下一个状态next_state、奖励reward和完成标志done。 在方法内部，根据传入的action（0表示向左移动，2表示向右移动），机器人的移动状态会被更新...

运行这段代码class Robot: def __init__(self): self.position = 'alcove' self.holding_box = False def move_to(self, destination): print(f"Robot moved from {self.position} to {destination}") self.position = destination def take_box(self): print("Robot picked up the box") self.holding_box = True def put_box(self): print("Robot put down the box") self.holding_box = False def move_box_to(self, table): if table == 'A' and self.position == 'A' and self.holding_box == False: self.take_box() self.move_to('B') self.put_box() self.move_to('alcove') elif table == 'B' and self.position == 'B' and self.holding_box == False: self.take_box() self.move_to('A') self.put_box() self.move_to('alcove') else: print("Invalid move")robot = Robot()robot.move_to('A')robot.move_box_to('B')robot.move_to('B')robot.move_box_to('A')

- __init__(self)：类构造函数，初始化机器人的位置和持有积木块的状态。 - move_to(self, destination)：将机器人从当前位置移动到目标位置，并打印出移动的过程。 - take_box(self)：机器人拾取积木块，并...

运行这段代码并显示结果class Robot: def __init__(self): self.position = 'alcove' self.holding_box =False def move_to(self, destination): print(f"Robot moved from {self.position} to {destination}") self.position = destination def take_box(self): print("Robot picked up the box") self.holding_box =True def put_box(self): print("Robot put down the box") self.holding_box = False def move_box_to(self,table): if table =='A'and self.position =='A'and self.holding_box == False: self.take_box() self.move_to('B') self.put_box() self.move_to('alcove') elif table =='B' and self.position =='B'and self.holding_box ==False: self.take_box() self.move_to('A') self.put_box() self.move_to('alcove') else: print("Invalid move") robot = Robot() robot.move_to('A') robot.move_box_to('B') robot.move_to('B') robot.move_box_to('A')

Robot moved from alcove to A Robot picked up the box Robot moved from A to B Robot put down the box Robot moved from B to alcove Robot moved from alcove to B Robot picked up the box Robot moved from B...

import multiprocessing from multiprocessing import Value, Array import ctypes from ctypes import c_bool class ComShareData(object): def __init__(self): # comm flag self.capture_status = Value('b', 0) self.stop_status = Value(c_bool, False) self.product_name = multiprocessing.Manager().Value(ctypes.c_char_p, '0') self.product_changed = Value(c_bool, False) self.register_Plane = Value(c_bool, False) self.register_pick_robotPos = Value(c_bool, False) self.robot_pos_type = Value('i', 0) self.robot_pos_Unit = Value('i', 0) self.robot_Pos = Array('f', [0 for i in range(7)]) self.register_pick_camPos = Value(c_bool, False) self.product_Add = Value(c_bool, False)

这段代码定义了一个名为 ComShareData 的类...其中，通过 multiprocessing 库的 Value() 和 Array() 函数，可以创建多个进程间共享的变量，而 ctypes 库中的 c_bool、c_char_p 等类型则可以用于定义更复杂的变量类型。

std::vector<LaserData> simulateLaserScan(const Robot& robot, const Map& map) { std::vector<LaserData> laser_data; const double start_angle = robot.theta - robot.laser_fov / 2; const double end_angle = robot.theta + robot.laser_fov / 2; for (double angle = start_angle; angle <= end_angle; angle += 0.1) { double x = robot.x; double y = robot.y; double range = robot.laser_range; while (range > 0) { x += range * cos(angle); y += range * sin(angle); if (x < 0 || y < 0 || x >= MAP_WIDTH || y >= MAP_HEIGHT) { range = 0; // 超出地图范围 } else if (map.data[(int)x][(int)y] == 1) { range = 0; // 障碍物 } else { range -= 1; // 每次减少1 } } laser_data.push_back({robot.laser_range - range, angle}); } return laser_data; }

这段代码是一个模拟激光雷达扫描的函数。函数接受一个机器人对象和地图对象作为输入，返回一个激光数据的向量。函数首先计算出激光雷达扫描的起始角度和结束角度，然后从起始角度到结束角度以0.1度为间隔进行循环。...

详解：import multiprocessing from multiprocessing import Value, Array import ctypes from ctypes import c_bool class ComShareData(object): def init(self): # comm flag self.capture_status = Value('b', 0) self.stop_status = Value(c_bool, False) self.product_name = multiprocessing.Manager().Value(ctypes.c_char_p, '0') self.product_changed = Value(c_bool, False) self.register_Plane = Value(c_bool, False) self.register_pick_robotPos = Value(c_bool, False) self.robot_pos_type = Value('i', 0) self.robot_pos_Unit = Value('i', 0) self.robot_Pos = Array('f', [0 for i in range(7)]) self.register_pick_camPos = Value(c_bool, False) self.product_Add = Value(c_bool, False)

另外，还定义了机器人位置相关的变量，包括 robot_pos_type、robot_pos_Unit 和 robot_Pos。其中，robot_pos_type 和 robot_pos_Unit 都是基于 Value 类定义的，分别表示机器人位置的类型和单位。而 robot_Pos 则是...

import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 if __name__ == '__main__': # 如果本地IP 自动获取不正确，手动指定本地IP地址 # robomaster.config.LOCAL_IP_STR = "192.168.2.20" ep_robot = robot.Robot() # 指定连接方式为AP 直连模式 ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) def show_video(): # 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") # 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 # if img.any(): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图象 pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) ep_robot.led.set_led(comp="all", r=255, g=255, b=255) # 亮绿灯 clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(25) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video() pygame.display.update()

然后定义了一个名为show_video的函数，用于显示机器人的第一视角图像。在函数中，首先从机器人摄像头读取最新的图像帧，并转换为pygame的surface对象。然后将图像绘制到屏幕上。 着使用pygame进行初始化，并设置...

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") # 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame....

rospy.loginfo("Stopping the robot...") # Cancel any active goals self.move_base.cancel_goal() rospy.sleep(2) # Stop the robot self.cmd_vel_pub.publish(Twist()) rospy.sleep(1)

这这行这行代码这行代码的这行代码的意这行代码的意思这行代码的意思是这行代码的意思是：这行代码的意思是：记录这行代码的意思是：记录信息这行代码的意思是：记录信息，这行代码的意思是：记录信息，停这行代码的...

def __init__(self, node_type_list, standardization, scenes=None, attention_radius=None, robot_type=None): self.scenes = scenes self.node_type_list = node_type_list self.attention_radius = attention_radius self.NodeType = NodeTypeEnum(node_type_list) self.robot_type = robot_type self.standardization = standardization self.standardize_param_memo = dict() self._scenes_resample_prop = None

这是一个 Python 代码的类的初始化函数 __init__。它接收参数： - node_type_list：节点类型列表 - standardization：标准化参数 ...- self._scenes_resample_prop：场景重采样比例，初始值为 None。

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