渡众机器人自动驾驶履带车

已于 2024-05-30 18:01:37 修改
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分类专栏： 自动驾驶教学车 自动驾驶车 无人驾驶 文章标签： 自动驾驶 人工智能 机器人 车载系统 智能硬件
于 2024-05-11 18:24:38 首次发布
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渡众机器人自动驾驶履带车

自动驾驶履带车采用了多种技术来实现无人驾驶功能，包括但不限于：

1. 感应器技术：通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备，实时感知周围环境、识别道路标志、检测障碍物等，确保车辆在行驶过程中能够做出及时的反应。

  

2. 高精度定位技术：利用卫星定位系统（如GPS）、惯性导航系统等技术，实现车辆在地图上的准确定位，确保车辆能够准确导航并避免偏离道路。

3. 智能控制系统：通过人工智能算法和深度学习技术，使车辆能够自主分析和决策

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【自动驾驶 && 机器人】速度规划 |梯形/S型速度曲线
BigDavid123的博客
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本文简要介绍了速度规划常用的T型和S型速度曲线
基于ROS 履带车从零开始制做（2）：科普人工智能，无人驾驶
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智能网联汽车实训教学“好帮手”——渡众机器人自动驾驶履带车
渡众机器人的博客
06-21 931
智能网联汽车实训教学“好帮手”——渡众机器人自动驾驶履带车人工智能技术的兴起，为传统汽车行业注入了强有力的变革基因，以AI技术为驱动的无人驾驶成为汽车产业的未来，同样也面临诸多机遇和挑战。一方面智能网联汽车的发展，为多产业的联动与协同创造了发展条件；另一方面，无人驾驶领域市场发展速度远远大于高校人才培养速度，如何适应智能网联无人驾驶技术的快速发展，培养出符合产业发展的技术人才，成为全行业面临的重要挑战。智能驾驶是人工智能技术的集大成者，也是有挑战的领域。在产业高速发展的背后，是大量优秀人才的需求。
巡检机器人的自动驾驶「域控制器」究竟是什么？
sfztxjjqr的博客
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在汽车领域里，随着车辆智能化的发展，电子控制单元ECU（Electronic Control Unit）芯片使用量越来越多，系统越来越庞杂，产生的问题也就越来越多。为了解决问题，人们把很多功能相似、分离的ECU功能集成整合到一个性能更强的处理器硬件平台上，这就是汽车的“域控制器”，DCU（Domain Control Unit）。
自动驾驶---会打架的“球形机器人”
智能汽车人的博客
12-04 1720
球形机器人的研究团队：王酉教授，长期从事生物传感器、机器人和机器学习方面的研究和教学，在尖端技术及其产业化方面做出了卓越的工作；在机器人领域开展研究和教学，研制智能球形机器人并进行产业化。
机器人履带底盘的悬挂和传动
Robotics_Notes
03-19 9532
曾经调研过机器人履带底盘的设计和构造，整理一下备忘。本文主要关注自己比较难理解的履带底盘悬挂机构和摇臂式履带底盘传动机构。其中履带底盘的悬挂涉及到克里斯蒂悬挂（Christie suspension）和马蒂尔达四轮平衡悬挂（Mathilda four wheel balance suspension），是机构构型的介绍。摇臂式底盘传动主要通过实例介绍一下其紧凑的机械设计，实现“看似在一根轴上”而同时实现履带主运动和摇臂辅助运动。
自动驾驶路径跟踪控制——车辆动力学建模基本概念
sinat_52032317的博客
10-11 2752
    位姿自由度——系统在空间中的位姿描述所需变量的个数。任何一个没有受约束的物体，在空间均具有6个独立的运动，即有六个自由度。     六个自由度分别是：    若TDOF = CDOF，则被认为是完整的（Holonomic）比如直升机。     若TDOF > CDOF，则被认为是 非完整的（Nonholonomic）比如汽车。     若CDOF > TDOF，则被认为是 冗余的(Redundant)比如机械手臂（肩关节3个自由度、腕关节3个自由度、肘关节1个自由度）。    车辆的模型分为两类：运
盘点渡众无人履带车在农业场景中的功能应用
渡众机器人的博客
12-29 1622
总的来说，自动驾驶履带车的广泛应用将极大提升未来农业的智能化水平，提高农业生产的效率、可持续性和经济性，为人类提供更为安全、可靠的粮食和农产品供应。渡众机器人自动驾驶履带车在农业方面有多个落地项目，拥有丰富的相关经验，随着技术的不断进步和农业行业对数字化、智能化的需求增加，自动驾驶履带车有望在农业领域取得更大的突破和广泛的应用。同时，通过智能的资源管理，履带车能够精确计算所需的种子、肥料和农药量，避免浪费，降低农业生产的环境负担。同时，相比传统的轮式拖拉机，履带车能够更均匀地分布重量，减少对土壤的压力
Robot---奇思妙想轮足机器人
智能汽车人的博客
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目前机器人的技术随着驱动方式的变化，控制越来越成熟，在自主无人化方面随着大模型的发展也会逐渐进化，但对于未来的应用场景和市场化方面仍然需要进一步挖掘。
履带式拖拉机自动驾驶系统路径智能跟踪控制研究.pdf
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目前，履带式车辆的自动驾驶技术研究主要集中在履带式机器人等方面，对于农用履带式拖拉机的自动驾驶技术研究相对较少，这使得本项研究具有很高的创新性和应用价值。 此外，自动驾驶技术在农业领域的研究不仅仅限于...
液压动力平板车自动驾驶系统的研究.pdf
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液压动力平板车自动驾驶系统是一种特殊的自动驾驶技术应用，它利用液压系统的动力源，结合电气自动化控制技术，实现了在狭小空间中的自动化运输。本文将对液压动力平板车的液压原理进行分析，并结合机器视觉导航方式...
自动驾驶新解决方案：以色列研发机器人司机.pdf
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在本篇文档中，我们能够提取到多个技术相关的知识点，这些知识点分布在自动驾驶技术、机器人技术、动力学仿真以及多体动力学理论等重要领域。接下来，将详细阐述这些知识点： 自动驾驶技术： 以色列公司研发的...
世界模型+大模型+自动驾驶 论文小汇总
qq_35975367的博客
05-15 971
最近看了一些论文，懒得一个个写博客了，直接汇总起来。
VLA模型：自动驾驶与机器人行业的革命性跃迁，端到端智能如何重塑未来？
最新发布
finehoo_andy的博客
05-21 662
这个能将“把咖啡递给穿红衣服的阿姨”这类自然语言指令直接转化为机器人动作的AI系统，不仅让机器人行业沸腾，更让自动驾驶领域嗅到了颠覆性变革的气息。当AI开始像人类一样“眼观六路、耳听八方、手脑并用”，我们或许正在见证智能体从“工具”到“伙伴”的质变临界点。传统AI模型像被割裂的“脑区”：视觉模型负责认路，语言模型负责聊天，规划模型负责算路线。通过Transformer的注意力机制“对话”：视觉告诉语言“前方有儿童”，语言告诉动作“减速至10km/h”，动作反馈给视觉“已执行制动”。
自动驾驶中的预测控制算法：用 Python 让无人车更智能
Echo_Wish
05-21 89
自动驾驶技术的进步离不开先进的控制算法，其中预测控制（MPC）因其优化未来驾驶行为的能力而备受关注。MPC通过建立车辆动态模型、定义优化目标、引入约束条件并求解优化问题，能够处理复杂环境下的动态避障、曲线道路等挑战。本文详细介绍了MPC的核心原理，并展示了如何使用Python和CasADi库实现MPC控制算法，使无人车能够预测未来轨迹并优化驾驶命令。此外，MPC与AI技术的结合（如深度学习、强化学习）进一步提升了控制精度和智能化水平。MPC作为自动驾驶的关键技术，通过提前优化驾驶策略，显著提升了无人车在复杂
端到端自动驾驶系统实战指南：从Comma.ai架构到PyTorch部署
m0_72958694的博客
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在自动驾驶技术演进历程中，端到端（End-to-End）架构正引领新一轮技术革命。不同于传统分模块处理感知、规划、控制的方案，端到端系统通过深度神经网络直接建立传感器原始数据到车辆控制指令的映射关系。本文将以Comma.ai的开源架构为核心，结合PyTorch深度学习框架和CARLA仿真平台，详细阐述如何构建高性能端到端自动驾驶系统，涵盖数据采集、模型训练、推理优化及安全接管全流程。
自动驾驶传感器数据处理：Python 如何让无人车更智能？
Echo_Wish
05-15 270
自动驾驶一直被誉为人工智能最具挑战性的应用之一，而其背后的核心技术正是 **多传感器融合与数据处理**。
Baklib赋能企业知识资产AI化升级
weixin_51374429的博客
05-18 1636
Baklib作为AI驱动的一站式知识中台，深度融合大数据与智能技术，助力企业实现知识资产数字化升级。通过构建安全可控的多语言知识库体系，帮助百度、京东等500强企业激活沉睡数据，提升60%AI数据准备效率，实现内容智能管理、多场景输出及业务创新，打造可视化AI Ready知识引擎，加速数字化转型进程。
咖啡叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式1468张4类别均为单叶子
FL1623863129的博客
05-17 1163
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["Cercospora","Miner","Phoma","Rust"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。标注数量(xml文件个数)：1468。标注数量(txt文件个数)：1468。
ros履带车动力学控制
04-01
### ROS中履带车动力学控制的实现 在ROS环境中，要实现履带车的动力学控制，通常需要结合`ros_control`框架以及具体的硬件接口来完成。以下是关于如何在ROS中实现履带车动力学控制的关键点： #### 1. 使用 `ros_control` 进行动力学建模 `ros_control` 是一个灵活的控制系统框架，适用于多种类型的机器人平台。对于履带车而言，可以通过配置控制器插件的方式加载动力学参数并实现精确控制。 - **创建 URDF 文件** 需要在URDF文件中描述履带车的机械结构及其关节属性。这一步骤非常重要，因为它是后续仿真的基础[^3]。 - **定义传动装置 (Transmission)** 在URDF文件中加入 `<transmission>` 节点，用于指定电机与物理部件之间的关系。例如： ```xml <transmission name="left_wheel_trans"> <type>transmission_interface/SimpleTransmission</type> <joint name="left_joint"> <hardwareInterface>EffortJointInterface</hardwareInterface> </joint> <actuator name="motor_left"> <mechanicalReduction>100</mechanicalReduction> </actuator> </transmission> ``` - **编写控制器配置文件** 创建 YAML 文件以设置所需的控制器类型（如 velocity_controllers/JointVelocityController）。示例如下： ```yaml controller_list: - name: diff_drive_controller action_ns: follow_joint_trajectory type: effort_controllers/JointPositionController default: true joints: - left_joint - right_joint ``` #### 2. 自定义里程计发布程序 为了实时获取履带车的位置信息，在ROS节点中可以开发自定义里程计发布的逻辑。此部分涉及轮速传感器读取、编码器信号解析等内容[^1]。 ```cpp #include "nav_msgs/Odometry.h" // 假设已知左右轮速度 v_l 和 v_r double computeLinearVelocity(double vl, double vr){ return (vl + vr)/2; } void publishOdometry(ros::Publisher& odom_pub, const ros::Time& current_time, geometry_msgs::PoseStamped& pose_msg, nav_msgs::Odometry& odom_msg) { // 更新位置计算... } ``` #### 3. 结合实际应用场景优化性能 如果目标是构建具备自动驾驶能力的小型履带车辆，则可参考某些商用产品案例中的设计思路。比如某公司推出的教育版无人配送小车支持高精度地图导航功能，并允许开发者扩展更多高级特性[^2]。 --- ###
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