AI助力机器人设计:用快马平台5分钟生成智能车轮结构方案

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入:[开发一个机器人车轮设计评估工具:1) 提供轮径、宽度、材质等参数输入界面 2) 根据输入自动生成3D轮子模型(使用Three.js) 3) 集成物理引擎模拟不同地形下的运动表现 4) 显示速度、功耗、稳定性等关键指标 5) 支持导出设计参数和模型代码。要求界面简洁,实时响应参数变化,提供多方案对比功能。]
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在做一个机器人底盘设计的项目,其中车轮结构的选择直接影响整体性能。传统设计需要反复手工建模和仿真测试,效率很低。尝试用InsCode(快马)平台的AI辅助功能后,发现整个过程变得异常简单。

核心开发流程

  1. 参数化输入设计 通过简单的表单收集关键参数:
  2. 轮径(影响越障能力)
  3. 胎面宽度(决定地面压强)
  4. 材质(橡胶/聚氨酯等)
  5. 花纹类型(平滑/防滑纹)

  6. 实时3D建模 利用Three.js动态生成车轮模型,旋转缩放都能即时响应。比如输入30cm直径时,模型会同步变化: 示例图片

  7. 物理仿真集成

  8. 铺装路面模拟低摩擦力
  9. 砂石路面测试打滑情况
  10. 斜坡场景验证扭矩需求

  11. 性能可视化 实时显示关键指标看板:

  12. 当前速度下的功耗曲线
  13. 不同负载的接地压力分布
  14. 转向时的稳定性评分

平台体验亮点

InsCode(快马)平台上完成这个工具只用了不到1小时,最惊艳的是:

  • 零配置部署:写完代码直接点击部署按钮,系统自动生成可分享的演示链接,省去了服务器搭建的麻烦 示例图片

  • AI辅助调试:遇到Three.js材质渲染问题时,用内置的AI对话功能快速获得了优化建议

现在我们的机械团队可以直接在网页上调整参数,快速对比不同方案的仿真结果,开发效率提升了至少3倍。对于需要快速验证想法的机器人开发者,这个工作流非常值得一试。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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