16、GrabberBot编程指南

最新推荐文章于 2025-10-23 11:41:00 发布
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分类专栏： 乐高机器人的玛雅冒险 文章标签： GrabberBot LEGO MINDSTORMS EV3 机器人编程
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GrabberBot编程指南

1. 编程方法选择

在对GrabberBot进行编程时，有多种方法可供选择：
- 你可以打开EV3软件，不断添加编程模块，直到完成程序编写，然后下载程序、进行测试，若发现问题再进行调试。
- 也可以采用另一种方法，即每成功放置一个模块并测试机器人能按预期运行后，再继续推进程序编写。
- 还可以跟随本文介绍的方法，这是上述第二种方法的轻微变体。先放置一个模块，对其进行配置，下载到机器人上进行测试。若机器人未按预期运行，则重新检查模块及其配置设置，查看是否存在错误。在某些情况下，比如放置WAIT模块时，可以先放置两个模块再进行测试。

无论选择哪种方法，都要记录成功的经验，但尤其要记录失败的情况。尝试找出错误所在，是因为匆忙而遗漏了重要信息，还是为任务选择了错误的编程模块。关注错误并从中学习如何解决，你的机器人编程技能肯定会得到提升。

2. 新建程序

若你选择跟随本文的方法，打开LEGO MINDSTORMS EV3软件，点击左上角的“+”标签，然后双击蓝色的程序名称，输入“GrabberBot”。为了在屏幕上获得更多的工作空间，可以点击顶部标签栏最右侧的EV3按钮符号（形状像一个小八角形停车标志，类似于EV3智能砖块上的按钮），将右侧的“记录你的工作”区域最小化。

3. 工程启动设置

将触摸传感器放置在机器人背面，作为GrabberBot的启动按钮。这样做的好处是，如果在机器人设计中不需要用到触摸传感器，就可以将其用作启动按钮，避免了直接按智能砖块上的按钮，因为砖块的位置或方向有时会使按按钮变得困难。将触摸传感器放置在易于触及的位置，在按下深灰色运行按钮后迅

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15、打造GrabberBot：详细指南与技巧
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15、打造GrabberBot：详细指南
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本博客提供一个详细的指南，逐步指导如何构建GrabberBot机器人。内容涵盖从绘制草图、构建主体履带、安装抓取组件，到添加传感器和布线的全过程。此外，还介绍了关键零件的使用和安装技巧，如红外传感器、触摸传感器以及抓取器闩锁的制作。无论你是机器人爱好者还是初学者，这篇指南都能帮助你打造属于自己的GrabberBot，并为后续编程和应用做好准备。
15、打造GrabberBot：详细指南与步骤解析
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08-15 79
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本文详细记录了为抓取隧道尽头卷轴而设计机器人的全过程，涵盖前期讨论、测量数据、设计思路与步骤。通过确定名称、撰写描述、制定任务列表、考虑限制条件及头脑风暴等环节，系统化地规划了机器人功能与结构。文章还提供了mermaid流程图展示设计流程，并分析各步骤的重要性，最后强调建造与测试中的注意事项，为类似机器人项目提供了可借鉴的完整设计方案。
1、乐高MINDSTORMS EV3：玛雅冒险之旅
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Lua非空判断方法[源码]
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JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
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本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
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本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
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本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
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本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
搭建OpenStack云平台[源码]
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本文详细介绍了如何使用Kolla工具部署Stein版本的OpenStack云平台。内容涵盖了从实验环境准备、系统配置、Docker服务安装、Kolla和Kolla-Ansible的获取与安装，到OpenStack的部署和验证全过程。作者采用all-in-one模式进行部署，适合初学者快速上手。文章还提供了具体的命令和配置文件修改示例，帮助读者避免常见错误。最后，作者鼓励读者在实际操作中保持细心和耐心，并预告了后续关于OpenStack基本使用方法和创建测试云主机的内容。
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