机器人

我正在与一个真人大小（约130厘米）的类人机器人（Hubo +）合作，正在寻找一种方法，可以轻松地向他编程新的动作和手势。显然，我可以编写自己的工具，但是我正在寻找一种可以利用现有工具或标准进行机器人运动的解决方案。我的第一个想法是尝试使用Blender或Maya之类的动画软件，并编写脚本以提取关键帧处的关节角度。但是，很少有机器人技术研究人员精通Maya。（我知道我不是！） 是否已经有某种标准的用于机器人的3D姿势工具？到目前为止，我所看到的唯一接近的东西是Nabo的RoboPlus和Choregraphe中的Pose Utility，但是这两个程序似乎仅限于特定的机器人，并且似乎无法扩展到Hubo。 所以我的问题是： 机器人运动是否有标准文件格式？不是2D轮式机器人运动。手臂和腿部运动！等同于运动捕捉中使用的.bvh文件格式。 您是否知道任何使用关键帧和逆运动学来创建机器人运动的WYSIWYGish工具？

11 software  motion 

Raspberry Pi是否有专门用于运行机器人应用程序的操作系统？还是旨在优化以仅运行一些特定程序的操作系统？ 我已经与Arduino合作了一段时间。就效率而言，对我来说有意义的是，只需上载一组特定的命令，而硬件只需要处理这些命令，而不必担心运行完整的操作系统。在Raspberry Pi上可以做这样的事情吗？

11 raspberry-pi  operating-systems 

数字指南针（磁力计）需要进行硬/软铁校准，以确保准确性。这可以补偿附近的金属物体-机器人的底盘引起的电磁干扰。 （图片来自http://diydrones.com） 但是，数字罗盘也容易受到由电动机汲取的相对大量电流引起的电场的影响。 为了获得准确的指南针读数，什么是测量（和补偿）因电机电流水平变化而引起的干扰的最佳方法？

11 mobile-robot  sensors 

每当我读到有关控制（例如PID控制）的文本时，都会经常提到“极点”和“零点”。那是什么意思？极或零描述什么物理状态？

11 control  pid 

某些类型的机器人上的组件经常承受较大的环境压力，其中一个关键是振动。我是否需要为典型的电子设备和其他敏感组件担心，或者不是吗？如果是，那么如何固定这些组件？ 我听说过这背后的两个主要原理，第一个是您应该使用诸如弹簧的减震系统来吸收震动。第二个是，您应该将所有内容严格固定在适当的位置，以使其不会移动，因此不会碰到其他任何东西并破坏。 我应该遵循哪一个，或者如果答案是“取决于”，那么应该使用什么作为最佳保护敏感组件的指南？

11 electronics  protection 

最近，我一直在大量阅读有关“ Subsumption Architecture”的文章，人们似乎在倡导几种不同的方式。 例如，某些人使用全局“标志”变量来控制任务。其他人使用，endTimeSlice()并允许仲裁员真正选择。我认为这是正确的。 我有一小部分的RobotC代码，我正在为跟随机器人的一行工作，但是不确定我是否做对了，因为当前track方法将始终接管find方法。正确的流程应该是：find应该使用螺旋路径来将机器人引导到生产线。找到线路后，轨道应接管。 task evade(){ if(SensorValue(forwardSonarSensor) > threshold){ //box the obstruction } } task find(){ if(SensorValue(lightSensor) > threshold){ //spiral the robot } } task track(){ if(SensorValue(lightSensor) < threshold){ //go straight }else{ //execute turns to follow the line } } task main(){ while(true){ StartTask(evade,9); StartTask(track,8); StartTask(find,7); wait1Msec(250); } } …

11 mobile-robot  software  two-wheeled  robotc 

我正在寻找一种潜在的自动驾驶机器人，这种机器人将经常在越野路上冒险，并且一次最多可保持6个小时的自主性。我发现有关此目的最佳轮胎胎面的信息有限，最合适的是什么？ 我特别在寻找不需要定期清洁的胎面花纹，以节省自动设置的时间（非常迅速“阻塞”的胎面显然不能有效地自动应对严峻的地形。）

11 wheel 

我有一台电动机，用于驱动连接至称重传感器的弦。我想实现一个闭环控制器来控制电动机施加在弦上的负载。 如何确定所需的环路频率以创建稳定的控制系统？是否像奈奎斯特频率那样，环路速度至少应为机械系统固有频率的两倍？

11 control  motor  force 

不久前，我做了一个小型履带机器人，它的两条腿各有两个自由度，所以总共有4个RC伺服器。在编写腿部运动的程序时，我注意到它们的动作相当僵硬。RC伺服器的内部控制器对位置命令有非常快速的响应是很有意义的，但是我希望我的履带以一种看起来更加平滑和逼真的方式运动。 我的解决方案是创建时间的三次方函数，以描述伺服器的路径，然后以较小的时间增量设置其位置，从而实现更平滑的运动。基本上，我所做的就是使用时间间隔，伺服的开始和结束位置以及伺服应该移动的开始和结束速率（只是位置的导数）来求解三次方程式中的系数：aiaia_i 解决，，和：a0a0a_0a1a1a_1a2a2a_2a3a3a_3 position(t)=a0+a1t+a2t2+a3t3position(t)=a0+a1t+a2t2+a3t3 position(t) = a_0 + a_1t + a_2t^2 + a_3t^3 rate(t)=position′(t)=a1+2a2t+3a3t2rate(t)=position′(t)=a1+2a2t+3a3t2 rate(t) = position'(t) = a_1 + 2a_2t + 3a_3t^2 给定：，，，position(0)position(0)position(0)position(tf)position(tf)position(t_f)rate(0)rate(0)rate(0)rate(tf)rate(tf)rate(t_f) 如果将两个运动之间的方向相反，则将一对运动之间的伺服速率设置为零；如果将两个运动都分别沿正方向或负方向设置，则将正速或负速分别设置为正或负。 这工作得很好，但是此解决方案在某些方面受到限制。首先，很难确定在同一方向上运动之间的确切比率。我使用了两次运动之间特定位置前后的平均坡度，但我尚不清楚最佳状态。第二，三次曲线可能会将伺服器带到运动开始和结束位置之外的位置，这可能是不希望的。例如，在该时间间隔内的某个时刻，该曲线可能会导致伺服器超出第二位置或低于第一位置。第三，此处的曲线生成未考虑伺服器可以旋转的最大速率，因此曲线可能会使伺服器以不切实际的速度运动。接着就，随即， 忽略最后一个问题，可以通过增加多项式的阶数并添加约束来解决系数来解决这些问题，但是我现在开始怀疑... 有没有比这更好的方法来使伺服运动平稳并看起来更逼真？

11 otherservos  kinematics 

我以前从未使用过加速度计，但是我知道它们带有I2C，SPI和模拟输出。如果选择使用I2c或SPI设备，由于通讯时间，我会积累错误吗？ 与使用I2C相比，对模拟信号的快速采样是否可能使我获得更准确的推论位置？ 这是真的吗 在房间里移动的机器人 在室外地形中移动的机器人可能会在斜坡上滑落。 另外，我没有G的感觉。我试图用握在拳头中的手机操作快速移动手，结果发现读数达到20m / s 2饱和。如果它被另一个发胖的机器人击中或被快走的人撞到，我能期望我的机器人有什么体验？

11 sensors  deduced-reckoning  navigation  accelerometer 

当要对运动链建模时，特别是要定义连接到每个物体的框架时，通常使用Denavit-Hartenberg参数。 这种表示法有什么优势？ 我可以理解使用规范化表示的兴趣，但这会影响算法性能吗？该算法的实现并非易事，我们可以从中获得什么样的收益，而不是仅仅手动（即任意地）固定参考帧，就像在许多机器人格式（如URDF）中那样。

11 kinematics 

我正在开发EKF，并且对协方差矩阵的坐标框架转换有疑问。假设我用对应的6x6协方差矩阵一些测量。这种测量和在一些坐标框架中给出。我需要将测量值转换为另一个坐标系。转换测量本身并不容易，但我还需要转换其协方差，对吗？和之间的平移应该无关紧要，但是我仍然需要旋转它。如果我是正确的，我将如何做？对于，之间的协方差(x,y,z,roll,pitch,yaw)(x,y,z,roll,pitch,yaw)(x, y, z, roll, pitch, yaw)CCCCCCG1G1G_1G2G2G_2G1G1G_1G2G2G_2xxxyyy和，我的第一个想法是简单地应用3D旋转矩阵，但这仅适用于完整6x6协方差矩阵内的3x3子矩阵。我是否需要对所有四个块应用相同的旋转？zzz

11 kalman-filter 

Unscented Kalman滤波器是Extended Kalman滤波器的一种变体，它使用不同的线性化，该线性化依赖于变换一组“ Sigma点”而不是一阶Taylor级数展开。 UKF不需要计算雅可比行列式，可以用于不连续变换，并且最重要的是，对于高度非线性的变换，UKF比EKF更准确。 我发现的唯一缺点是“ EKF通常比UKF快一点”（概率机器人）。对于我来说，这似乎可以忽略不计，并且它们的渐近复杂度似乎是相同的。 那么，为什么每个人似乎仍然比EKF更喜欢EKF？我是否错过了UKF的一大劣势？

10 mobile-robot  localization  kalman-filter  ekf 

我们是否需要为机器人研究/应用构建ROS？主要优势是什么？何时或在哪种情况下必须使用ROS？

10 ros  simulator 

当我以为我想对一只迷惑猫机器人进行编程时，我正在玩旧的“用闪光灯迷惑猫”游戏。 可能带有轨道的东西，如果他将其翻转过来，可能会纠正，并且我可以编程以随机地在房间中移动，翻墙，偶尔发出声音或闪烁灯光。 由于我的预算很紧，我想知道是否有一些便宜的工具可以编程... Arduino，Raspberry Pi，任何平台，只要它是可编程的即可。 在此先感谢您的帮助

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