17、机器人技术:从移动操作到2D足球模拟的创新探索

机器人技术:从移动操作到2D足球模拟的创新探索

1. 移动操作机器人LEOBOT

1.1 机器人操作系统

LEOBOT 是不同硬件和软件组件的组合,为实现各系统的互连,一个通用接口至关重要。机器人操作系统(ROS)版本 noetic 被用于建立各个计算单元上不同程序实例之间的通信。选择该系统是因其标准化程度高、拥有庞大活跃的社区、丰富的外部库和软件栈,以及广泛的硬件支持。另外,使用 ROS 工具 rviz 来展示算法结果和传感器数据,利用 CoppeliaSim 模拟移动平台的运动,以评估路径规划功能。

1.2 手臂运动规划

为实现便捷的手臂运动规划,选用了 MoveIt 框架。该框架高度集成于 ROS 生态系统,直接支持 Franka Emika Panda 机械臂,并提供 C++ 和 Python 接口。它能执行复杂运动、避免自我碰撞或与预设障碍物碰撞。此外,还可将手臂深度相机生成的点云输入到碰撞地图,增强系统在未知或变化环境中的鲁棒性。MoveIt 主要用于执行预规划的运动,实时支持有限,但在 RoboCup@Work 中的大多数操作任务无需复杂的执行反馈,预规划运动已足够。MoveIt 中标准的逆运动学求解器是 Orcos 运动学和动力学库(KDL),它采用伪逆雅可比方法,但在处理有关节限制的机器人手臂时效果不佳。TRAC 逆运动学求解器结合了 KDL 的方法,增加了关节限制检测,并采用顺序二次规划(SQP)非线性优化方法。同时运行这两种方法,取第一个收敛的解,可在相近的运行时间内获得更好的求解率。在抓取操作时,为增加灵活性和鲁棒性,在 MoveIt 之上构建了自定义抓取函数,基本运动仍由 MoveIt 执行,但能根据不同场景在抓取运动的多个步

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
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